[发明专利]一种基于不相关稀疏字典的图像去噪方法

摘要

本发明公开一种基于不相关稀疏字典的图像去噪方法，将字典元素之间的互相关性作为字典学习优化方法中的约束条件融合进字典学习模型，得到新的不相关字典学习模型，从而更高效地学习得到不相关字典；在这个模型中，字典的表示误差和互相关性都是优化目标，都需要极小化；通过求解这个优化模型得到最优不相关稀疏字典。本发明得到不相关稀疏字典用于图像去噪的结果优于使用传统字典的图像去噪结果。

主权项

1.一种基于不相关稀疏字典的图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将带噪声图像I均匀地以块大小重叠地随机采样作为训练数据Y；步骤2、根据训练数据Y得到不相关稀疏字典Φ，Φ的大小为m×k，k为大于m的整数；步骤3、对于带噪声图像，按照从上到下、从左到右的方式依次重叠地提取图像块p，p的大小为步骤4、对于每个图像块p，求解如下l₀范数极小化问题得到其稀疏系数步骤5、去噪后的图像块为步骤6、将有重叠区域的图像块放置到原图对应位置，重叠区域取平均值，得到最终去噪图像