面向输电线路的压缩感知图像去噪方法

王娟; 姜玉菡; 陈泽昊; 武明虎; 丁畅; 曾春艳; 袁旭亮

doi:10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.03.009

华中师范大学学报（自然科学版） ›› 2020, Vol. 54 ›› Issue (03) : 376 -383. DOI: 10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.03.009

面向输电线路的压缩感知图像去噪方法

王娟, 姜玉菡, 陈泽昊, 武明虎, 丁畅, 曾春艳, 袁旭亮

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摘要

传统的基于字典学习的输电线路图像去噪方法,易受冗余字典影响存在重建图像边缘细节恢复不足的问题.为了有效抑制输电线路图像表面存在的高斯噪声,提出一种图像非局部自相似特性与改进K-SVD字典学习算法融合的输电线路图像去噪方法,利用图像非局部自相似性作为正则项约束并加权稀疏表达模型,提高去噪图像复原和保留细节的能力.实验选取含有自然图像和输电线路典型缺陷图像进行仿真实验测试.实验结果表明,所提出的算法不仅能够很好的保留图像纹理特征与边缘细节,对高斯噪声也具有良好的鲁棒性.