[发明专利]一种基于组的非局部稀疏表示加性噪声去除方法在审
| 申请号： | 201610548312.5 | 申请日： | 2016-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN106169180A | 公开（公告）日： | 2016-11-30 |
| 发明（设计）人： | 陈利霞;李其珂;王学文;何成凤;杨彬 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 唐修豪 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于组的非局部稀疏表示加性噪声去除方法，具体步骤包括：S1：在标准图像库中获得自然图像，并对图像进行图像分块并用高斯混合模型训练字典；S2：对每个图像进行加噪声处理，利用基于组的稀疏表示和非局部稀疏表示的方法得到去除噪声模型；S3：将含噪图像分成有重叠的小块，为每个图像块进行非局部相似匹配，找到其具有相同结构类型的相似图像块，把相似度最高的一些块放到一个组中；S4：对于分好的每个组，先对每个组进行奇异值分解，然后对特征值进行阈值处理，得到每个组的估计值；S5：利用预先训练的字典求出估计组在字典中的稀疏编码；S6：利用软阈值方法求解模型；S7：得到去噪图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 稀疏 表示 噪声 去除 方法 | ||
【主权项】：
一种基于组的非局部稀疏表示加性噪声去除方法，其特征在于：所述基于组的非局部稀疏表示加性噪声去除方法包括下列步骤：S1：在标准图像库中获得自然图像，并对图像进行图像分块并用高斯混合模型训练字典；S2：对每个图像进行加噪声处理，利用基于组的稀疏表示和非局部稀疏表示的方法得到去除噪声模型；S3：将含噪图像分成有重叠的小块，为每个图像块进行非局部相似匹配，找到其具有相同结构类型的相似图像块，把相似度最高的一些块放到一个组中；S4：对于分好的每个组，先对每个组进行奇异值分解，然后对特征值进行阈值处理，得到每个组的估计值；S5：利用预先训练的字典求出估计组在字典中的稀疏编码；S6：利用软阈值方法求解模型；S7：得到去噪图像。
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