检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国民航大学航空自动化学院天津300300 [2]天津大学电气与自动化工程学院天津300072
出 处:《自动化学报》2013年第12期2071-2076,共6页Acta Automatica Sinica
基 金:国家自然科学基金(61102097,61102096);天津市科技支撑计划项目(11ZCGHHZ00700);天津市自然科学基金(11JCYBJC06900)资助~~
摘 要:传统图像去噪法基于有用信息和噪声频率特性的差别实现去噪,实际中,有用信息和噪声在频带上往往存在重叠,因此,传统去噪法在抑制噪声的同时,往往损失了细节信息,使图像变模糊.本文引入稀疏与低秩矩阵分解模型描述图像去噪问题,基于该模型,采用交替方向法(Alternating direction method,ADM)得到复原图像.实验证明该方法比常用的中值滤波法更有效地抑制了椒盐噪声,同时更好地保持了原始图像的细节信息.Conventional image denoising algorithms attempt to remove noise on the basis of spectral separation between signal and noise. However, in practice, the spectra of signal and noise usually overlap. As a result, conventional denoising algorithms often suppress noises at the cost of losing details in fine texture and causing blurring in output images. This paper formulates the image denoising problem by adopting a new model of sparse and low-rank matrix decomposition. Based on this model, the alternating direction method (ADM) is utilized to obtain the restored image. Our experiment demonstrates that the ADM suppresses salt-and-pepper noise more efficiently and better preserves detail information in the input image, as compared to the commonly used median filtering method.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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