【摘 要】
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针对图像去噪过程中会导致细节和纹理结构信息丢失的不足,提出了基于字典学习和原子聚类的图像去噪算法。该算法利用含噪图像通过字典学习算法得到自适应的冗余字典,然后提取
【机 构】
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周口师范学院计算机科学与技术学院,西北大学可视化研究所
【基金项目】
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河南省科技发展计划科技攻关项目（122400450356）,河南省科技发展计划软科学项目（132400410927）
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针对图像去噪过程中会导致细节和纹理结构信息丢失的不足,提出了基于字典学习和原子聚类的图像去噪算法。该算法利用含噪图像通过字典学习算法得到自适应的冗余字典,然后提取字典中每个原子的HOG特征和灰度统计特征构成特征集,并利用原子的特征集将冗余字典中的原子分成两类（不含噪原子和噪声原子）,最后利用不含噪原子恢复图像,达到去噪的目的。实验结果表明,提出的算法无须知道噪声的先验信息,峰值信噪比好于现有的流行算法,且能较好地保持图像细节和纹理结构信息,提高了视觉效果。
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