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基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法的研究
文献摘要：
提出了一种基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法:首先,通过对图像块的数据矩阵进行奇异值分解和全局子空间分析,确定信号子空间和噪声子空间;其次,利用图像块与信号子空间的距离寻找相似块,并将相似块分组为训练样本;再次,对相似块矩阵进行奇异值分解,并确定表示相似块的奇异向量;最后,去除表示噪声的基.实验结果表明,该算法能够有效去除图像中的噪声并较好地保留图像细节.
文献关键词：
稀疏表示;奇异值分解;低秩矩阵逼近
中图分类号：
作者姓名：
卢文锋;佀同光;韩国勇
作者机构：
山东建筑大学管理工程学院,山东 济南 250101
文献出处：
引用格式：
[1]卢文锋;佀同光;韩国勇-.基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法的研究)[J].首都师范大学学报（自然科学版）,2022(01):19-23
A类：
低秩矩阵逼近
B类：
稀疏表示,图像去噪,去噪算法,数据矩阵,奇异值分解,局子,空间分析,信号子空间,噪声子空间,将相,训练样本,奇异向量
AB值：
0.215816
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