基于SURE无偏估计自适应字典学习图像去噪算法
张真真1
龚玲1
张新朝2
1.郑州信息工程职业学院 信息工程学院,郑州,4500002.郑州科技学院 信息工程学院,郑州,450000
摘要：要针对以往图像去噪算法存在阈值选取仍是经验值,而非函数最优解,缺乏系统化的理论方法等问题,因此提出基于SURE无偏估计的自适应字典学习图像去噪算法.首先通过第二代Bandelet变换获得最优的几何方向,运用四叉树计算最佳几何流,从而得到Bandelet图像块,然后运用SURE无偏估计自动获得全局最优解,最后运用K-SVD来训练字典,获得图像块相对应的字典.实验结果表明运用SURE无偏估计进行阈值选取,使目标函数连续可微易求导,针对平滑图像很好的去除了大量伪边缘和"块效应",使图像的连通性更加明显.
关键词：学习字典第二代BandeletK-SVDSURE无偏估计
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家科技支撑计划(2015BAK01B06)国家自然科学基金(41401466)河南省科技发展计划(142102310247)河南省科技发展计划(172172310666)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 77-81 )
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