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基于稀疏表示的图像去噪算法研究

作 者: 乔雅莉
导 师: 赵瑞珍
学 校: 北京交通大学
专 业: 模式识别与智能系统
关键词: 图像去噪 稀疏表示 最速下降法 OMP算法
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 1148次
引 用: 5次
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内容摘要


图像去噪是信号处理领域中的一个重要研究课题,稀疏表示理论的研究随着近年来兴起的压缩传感理论,越来越引起研究学者的重视。因此基于稀疏表示的图像去噪成为近年来该领域的一个前沿研究课题。本文在深入研究了稀疏表示理论及相关重构算法的基础上,将小波去噪转化为一个最优化问题,从而建立了基于稀疏表示的去噪模型。文中分别采用了最速下降法和OMP重构算法,通过恢复小波系数的稀疏性,达到去除噪声的目的。本文的主要工作如下:建立一种基于稀疏表示的小波去噪模型。将小波去噪的问题转化为一个最优化问题,通过求解该问题,得到不含噪声的小波系数,最终达到去除噪声的目的。利用最速下降法求解上述问题,实现信号与图像的去噪。该方法将小波系数作为一个整体进行求解,利用了小波系数的整体特性,克服了小波阈值去噪仅对系数逐点处理的缺点。实验结果表明,该算法切实有效,特别是针对低信噪比信号和图像,表现出很好的效果。利用OMP重构算法与迭代阈值思想来实现信号与图像去噪。由于OMP算法仅适用于图像重构,不具有去噪性能,为此我们在OMP算法迭代的过程中,引入了迭代阈值的思想,不断干预重构小波系数,使其更具稀疏性。实验结果表明,该方法对一维信号的处理效果很明显。

全文目录


致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
1 绪论  10-14
  1.1 引言  10
  1.2 噪声图像模型及噪声特性  10-11
    1.2.1 含噪模型  10-11
    1.2.2 噪声特性  11
  1.3 图像质量的评价  11-13
    1.3.1 主观评价  11-12
    1.3.2 客观评价  12-13
  1.4 本文组织安排  13-14
2 图像去噪综述  14-21
  2.1 引言  14
  2.2 传统图像去噪方法  14-15
  2.3 经典小波去噪方法  15-19
    2.3.1 小波去噪方法模型和特点  15
    2.3.2 小波去噪方法  15-16
    2.3.3 小波阈值去噪法  16-19
  2.4 本章小结  19-21
3 基于稀疏表示的图像去噪  21-48
  3.1 小波变换理论  21-24
    3.1.1 多分辨分析  21-22
    3.1.2 离散小波变换  22-24
  3.2 稀疏表示理论  24-27
    3.2.1 稀疏表示的理论背景  24-25
    3.2.2 稀疏表示的国内外研究现状  25-27
  3.3 基于稀疏表示的图像去噪模型  27-29
  3.4 最速下降法图像去噪  29-37
    3.4.1 最速下降法理论  29-30
    3.4.2 最速下降法去噪模型  30-31
    3.4.3 去噪算法步骤  31-32
    3.4.4 最速下降法实验结果及分析  32-37
  3.5 基于改进的OMP重构算法图像去噪  37-47
    3.5.1 OMP重建算法  37-39
    3.5.2 基于改进的OMP图像去噪算法步骤  39-40
    3.5.3 基于改进的OMP算法去噪实验结果及分析  40-47
  3.6 本章小结  47-48
4 总结与展望  48-50
  4.1 总结工作  48-49
  4.2 展望  49-50
参考文献  50-53
作者简历及攻读硕士期间发表的论文  53-55
学位论文数据集  55

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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