科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
在采集和传播图像的过程中易受噪声的污染，从而降低了图像质量，对于后续的观察和处理产生较大影响。因此，图像去噪是当前图像处理领域一个重要的课题，其关键问题是如何在去除噪声的同时保留图像信息。由于图像具有自相似性，一般的图像去噪方法是利用组稀疏来重建图像。对于彩色图像提出了基于四元数组稀疏的去噪算法。首先，用四元数的形式来描述图像中的每个像素，从而构造出图像块组。在此基础上，该模型对每个图像块进行了更新，并用词字典中的线性组合对每个图像块组进行描述。为了进一步提高重构后的图像结构信息的准确性，结合了组稀疏模型和核维纳滤波器。核维纳滤波的基准影像是由组稀疏表达所获得的结果。与传统的方法比较，该模型既能将3种颜色通道的关联结合起来，又能使各图像块组间的关联性得到最大程度的发挥。实验表明，采用该方法重构的图像在不同的噪声等级下量化指标和视觉效果均有较好表现。
-
单位山东财经大学; 山东大学
