一种非零元个数约束的字典学习图像去噪算法  

Image denoising algorithm of dictionary learning restricted by nonzeros number

作　　者：段新涛[1,2] 岳冬利[1] 

机构地区：[1]河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007 [2]上海大学通信与信息工程学院,上海200072

出　　处：《计算机应用研究》2011年第8期3192-3194,3197,共4页Application Research of Computers

基　　金：河南省教育厅自然科学研究计划资助项目(2010A520025);河南省重点科技攻关计划资助项目(102102210409;102102210176);河南师范大学青年基金资助项目(2007038)

摘　　要：提出了一种基于字典学习的图像去噪算法。在K-SVD字典学习算法的基础上,改变稀疏编码中误差约束为非零元个数约束来进行字典学习。在实验的基础上分析了使用不同非零元个数去噪时对峰值信噪比的影响,提出分别针对低噪图像和高噪图像采用两个固定非零元个数来进行字典学习,获得图像的稀疏表示,从而恢复出原始图像。实验结果表明,与小波软阈值去噪方法相比,本算法能够在保留图像边缘和细节信息的同时有效地去除图像中的噪声,具有较好的视觉效果。This paper presented a image de-noising algorithm based on dictionary learning.It implemented dictionary learning by substituting error restriction for non-zero number restriction on the base of K-SVD method.By analyzing effection on peak signal-to-noise ratio of denoising by different nonzeros number,it proposed implementing dictionary learning by using different number non-zero respectively for low-noise image and high-noise image to obtain sparsity represetation of image and restore original image.The results shows that,comparing to the wavelet soft-threshold denoising method,our method has better ability of denoising under the premise of keeping the information of image edge and detail and has better vision effection.

关 键 词：图像去噪 字典学习 稀疏表示 K-SVD 非零元个数 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]