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Hankel滤波算法在可见光监控图像去噪中的应用
文献摘要：
传统的变换域滤波去噪算法忽视了各图像信息之间的相关性,使得去噪效果较差,并且恢复的图像对原始信息损伤较大.为解决上述问题,本文以SVD算法为分解基础,提出基于Hankel矩阵的含噪图像去噪处理方法.该方法将图像数据按行逐次排列为Hankel矩阵,进行相应的SVD分解,为保证每次分解重构的有效性,将去噪后数据反对角线上的元素进行平均,得到近似的真实值构成的Hankel矩阵.室外监控可见光图像的去噪实验表明,本文算法有效可行,相比传统的小波算法、SVD算法,本算法能获得更高的峰值信噪比,去噪处理效果更好.
文献关键词：
可见光图像;去噪;Hankel矩阵;图像噪声
中图分类号：
作者姓名：
孙婷婷;崔少华;孔令坤;王勇;董世稳;黄金乐
作者机构：
淮北职业技术学院计算机系,安徽 淮北 235000;淮北师范大学物理与电子信息学院,安徽 淮北 235000
文献出处：
引用格式：
[1]孙婷婷;崔少华;孔令坤;王勇;董世稳;黄金乐-.Hankel滤波算法在可见光监控图像去噪中的应用)[J].长春师范大学学报,2022(02):52-56
A类：
B类：
Hankel,滤波算法,监控图像,图像去噪,变换域,滤波去噪,去噪算法,图像信息,去噪效果,SVD,去噪处理,图像数据,逐次,分解重构,对角线,真实值,可见光图像,峰值信噪比,处理效果,图像噪声
AB值：
0.366063
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