滤除图像中混合噪声的LSE模型
图像中的高斯白噪声使LS模型中的低秩矩阵低秩性和稀疏矩阵稀疏性不能同时满足,造成去噪不充分或细节严重丢失.本文在LS模型的基础上引入高斯噪声约束项,提出一种新的用于去除图像中混合噪声的LSE模型,该模型首先对图像进行相似块匹配,然后对得到的相似块低秩逼近得到去噪图像.实验结果表明,与LS模型相比,LSE模型在保证去噪效果的同时,保留了图像的细节信息,具有更佳的视觉效果,去噪图像的信噪比提高了约0.1-2dB;与BM3D相比,在高斯噪声较小的情况下信噪比提高了约0.5-2.5dB.
图像处理 噪声抑制 LSE模型 增广拉格朗日算法
袁珍 林相波 王新宁
大连理工大学信息与通信工程学院,辽宁大连 116024
国内会议
哈尔滨
中文
1329-1335
2013-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）