典型文献
基于可分离字典的稀疏和低秩表示图像去噪
文献摘要：
目的 为了有效去除图像中的椒盐噪声,提高图像质量.方法 文中将可分离字典和低秩表示结合,提出基于可分离字典的稀疏和低秩表示算法(SLRR–SD).首先,使用可分离字典代替传统的过完备字典可分离字典可以对二维图像直接表示.其次,使用Frobenius范数对分离字典进行约束以挖掘字典内部的低秩性.此外,为了挖掘图像内部的稀疏结构,对表示系数使用稀疏约束进一步提升表示的有效性.结果 提出的算法在噪声强度为5％、10％、20％和30％下,PSNR/FSIM的平均值分别为32.736/0.975、29.769/0.957、29.295/0.951和26.768/0.921.结论 文中算法保留了相邻列之间的相关性,并且可分离字典优化过程也降低了计算负担.实验结果表明,该算法在保留原图像信息的同时能更好地完成去噪任务.
文献关键词：
图像去噪;低秩表示;稀疏表示;可分离字典学习
中图分类号：
作者姓名：
张雷;刘丛
作者机构：
上海理工大学,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]张雷;刘丛-.基于可分离字典的稀疏和低秩表示图像去噪)[J].包装工程,2022(21):153-161
A类：
SLRR,可分离字典学习
B类：
低秩表示,图像去噪,椒盐噪声,图像质量,二维图像,Frobenius,范数,行约,低秩性,稀疏结构,稀疏约束,噪声强度,PSNR,FSIM,字典优化,计算负担,原图,图像信息,稀疏表示
AB值：
0.299477
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