基于非抽样小波字典和稀疏表示的图像去噪方法

摘要

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,也是图像后续处理的基础,结合近年来兴起的稀疏表示理论,能更好地处理图像去噪问题.通过引入图像稀疏表示框架,从含噪图像自身中优化训练字典,初始字典选择构造非采样小波字典来更好地捕获图像信息,通过反复迭代学习获得高度自适应的过完备稀疏字典,重构图像时构造先验概率矩阵,结合后验概率估计与传统的正交匹配算法提出改进的图像重构算法.实验结果表明,与其他去噪方法相比,该算法具有良好的去噪能力,能较好地保持图像的边缘和细节特征,去噪后的图像更为清晰.