基于分块K-SVD字典学习的彩色图像去噪

摘要

该文构建了分块K-奇异值分解(K-SVD)字典学习算法处理彩色图像去噪问题。首先对彩色图像直接添加噪声,将其通过色彩通道分成3张灰度图像,利用超完备离散余弦变换(DCT)字典、全局字典和自适应字典等字典学习算法,分别对灰度图像进行去噪重建。通过图像分割理论对图像分块,使得分块K-SVD算法更有效运行于字典学习中。实验结果表明,离散余弦变换字典适用于弱噪声下权重较小的情况,全局字典适用于弱噪声下权重接近于1的情况,自适应字典适用于弱噪声下权重较大的情况。