期刊专题

10.11896/jsjkx.190900004

基于网格搜索的特定类别图像去噪算法

引用
针对特定类别图像去噪算法存在部分区域纹理丢失以及相似块搜索较为耗时的问题,文中提出了新的基于网格搜索的特定类别图像去噪算法.使用SSIM在特定类别数据集中选取与噪声图像相似的候选数据集;为加快相似块的搜索速度,通过网格状粗尺度搜索框遍历候选图像集,使用kNN算法寻找网格中与噪声块接近的候选块;为寻找与噪声块更接近的候选块,依据候选块中心位置构造细尺度搜索框,遍历细尺度搜索框筛选候选块与噪声块之间欧氏距离最接近的相似块;结合相似块与全局稀疏结构正则化中的残差分量来恢复噪声图像的潜影.实验结果表明,网格搜索策略能加快相似块的选择速度,使用残差分量不仅能去除图像噪声,还能更好地保留图像边缘处的信息.

图像去噪、全局稀疏结构正则化、残差分量、网格搜索、特定类别图像

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TP391.41(计算技术、计算机技术)

江西省科技支撑计划重点项目;国家自然科学基金项目

2020-11-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

168-173

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2020,47(11)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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