基于流形学习的红外图像去噪算法研究  

作　　者：王丹[1] WANG Dan

机构地区：[1]西安石油大学,陕西西安710065

出　　处：《信息技术与信息化》2025年第4期147-150,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：红外图像在医学诊断、安防监控和工业检测等领域具有广泛应用,但容易受到脉冲噪声等干扰,导致图像质量下降,影响后续分析与决策。基于此,文章提出了一种基于流形学习的红外图像去噪方法,通过构建低维流形表示,利用局部建模与全局优化分解相结合的方式实现对脉冲噪声的有效抑制,同时最大程度保留图像细节和结构信息。在FLIR-ADAS和HIT-UAV红外图像数据集上的实验结果表明,这一算法在10%和15%脉冲噪声强度下,PSNR和SSIM均优于BM3D和NLM等传统算法,验证了其在噪声抑制和细节保留方面的显著优势,适用于复杂红外图像的处理场景。

关 键 词：流形学习 红外图像 脉冲噪声 图像去噪 低维流形 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]