华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (8): 11-18.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2018.08.002
高红霞1,陈展鸿1,曾润浩2,罗澜1, 陈安1†马鸽3
GAO Hongxia1 CHEN Zhanhong1 ZENG Runhao1 LUO Lan1 CHEN An1 MA Ge2
摘要: 组稀疏学习在图像去噪中显示出巨大潜力, 但现有方法仅从图像块级别考虑含噪图像的非局部自相似性, 影响了强噪声图像的重建质量. 本文在组稀疏复原模型中引入组稀疏残差和全变分正则化约束, 将含噪图像复原转化为多尺度图像块匹配和减少组稀疏残差的问题. 之后, 基于干净图像的组稀疏系数预估和多尺度图像块匹配, 提出了有效的自适应图像复原迭代算法, 提升组稀疏学习算法的图像去噪和精细结构复原能力. 实验结果表明, 本文方法在强噪声图像复原的主、客观综合评价上优于BM3D、WNNM等标杆去噪算法.
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