基于结构字典学习的图像复原方法

doi:D44FD744211450D79045F82C13E943EF

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	基于结构字典学习的图像复原方法
	杨航; 吴笑天; 王宇庆
刊名	中国光学
	2017-04-15
页码	207-218
关键词	结构字典字典学习图像复原反卷积
DOI	D44FD744211450D79045F82C13E943EF
英文摘要	本文提出一种新的结构字典学习方法,并利用它进行图像复原。首先给出结构字典学习的基本内容和方法,然后将傅里叶正则化方法和结构字典学习方法有效整合到图像复原算法中。结构字典学习方法是先将原图像进行结构分解,再分别学习出每个结构图像中的字典,最后利用这些字典对原图像进行稀疏的表示。结合傅里叶正则化,提出了一种有效的迭代图像复原算法:第一步在傅里叶域利用正则化反卷积方法得到图像的初步估计;第二步采用结构字典学习的方法对遗留的噪声进行去噪处理。实验结果表明,提出的方法在改进信噪比和视觉质量上都要优于6种先进的图像复原方法,改进的信噪比平均提升0.5 d B以上。
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/58459]
专题	长春光学精密机械与物理研究所_中科院长春光机所知识产出
推荐引用方式 GB/T 7714	杨航,吴笑天,王宇庆. 基于结构字典学习的图像复原方法[J]. 中国光学,2017:207-218.
APA	杨航,吴笑天,&王宇庆.(2017).基于结构字典学习的图像复原方法.中国光学,207-218.
MLA	杨航,et al."基于结构字典学习的图像复原方法".中国光学 (2017):207-218.