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基于块聚类匹配与PCA的图像去噪方法研究
文献摘要：
图像去噪是图像处理领域的重要研究方向,局部块匹配和主成分分析法是图像去噪处理的重要手段,传统的块匹配算法只在固定的窗口范围内进行一次相似度的块筛选,这种搜索方式保留了图像的局部特征但对纹理的保护较差,图像存在失真模糊的现象.为解决这一问题,将聚类匹配和局部筛选相结合,通过聚类类别对样本块进行进一步筛选,同时对匹配窗口的大小进行自适应调整,这种方法可以更好地平衡图像的纹理细节与整体噪声去除之间的矛盾.借助自适应块聚类匹配和主成分分析法对图像进行降噪处理,实验表明,改进后的算法比传统块匹配PCA算法具有更好的去噪效果.
文献关键词：
图像去噪;主成分分析PCA;图像聚类;聚类块筛选
中图分类号：
作者姓名：
孟凡云;韩志;田玉铢;王帅
作者机构：
青岛理工大学信息与控制工程学院,山东 青岛 266525;大连理工大学数学科学学院,辽宁 大连 116024
文献出处：
引用格式：
[1]孟凡云;韩志;田玉铢;王帅-.基于块聚类匹配与PCA的图像去噪方法研究)[J].汕头大学学报（自然科学版）,2022(01):25-37
A类：
聚类块筛选
B类：
图像去噪方法,去噪处理,块匹配算法,次相,局部特征,失真,选相,自适应调整,地平,平衡图像,噪声去除,降噪处理,去噪效果,图像聚类
AB值：
0.279228
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