基于带权稀疏表示和字典学习的图像去噪模型

作者：孙少超

来源：计算机科学, 2016, S2: 208-236.

• 图像去噪
• 非局部自相似性
• 稀疏表示
• 混合高斯模型

利用GMM模型对自然图像块进行学习,对高斯分量的协方差矩阵做PCA,用其特征向量组成的矩阵作为子字典,用特征值的大小作为对稀疏系数加权的依据,并将该模型应用到CSR模型中得到一种新的去噪模型,并给出模型的优化算法。为了验证提出的模型的有效性,设计了比较的仿真实验,实验表明与一些先进的模型相比,该方法具有优势。

• 单位
  公安海警学院