浙江工业大学信息工程学院光纤通信与信息工程研究所, 浙江 杭州 310023
为从强噪声图像中重构出原图像并减小误差，提出了一种基于梯度重权非局部平均的强噪声图像去噪算法。根据稀疏和冗余表示，基于K-SVD字典学习去噪算法可自适应从已知带噪图像中训练字典，但是字典固有的结构限制，导致强噪声图像去噪效果差。提出了基于字典学习的梯度重权非局部平均算法，该算法对图像结构赋予更紧约束，可以改善去噪性能。利用全变分法求解图像结构的梯度，给予图像边缘信息更高的权重，结合图像结构信息的相似性和稀疏性先验，求解优化后的逆问题。与传统字典去噪相比，所提出的算法对强噪声图像的去噪效果更好，并保留了细节轮廓信息，具备较好的峰值信噪比和结构相似性。
图像处理 图像去噪 字典学习 非局部平均 梯度重权法 激光与光电子学进展
2016, 53(11): 111002
