含噪图像的HOG原子特征冗余字典分类去噪
作者:
杨颖
黄晓峰
广东农工商职业技术学院计算机系
广州510507
关键词:
原子特征
梯度统计
分类降噪
细节保持
摘要：
针对传统含噪图像去噪算法中，存在较严重的细节信息缺失现象的问题，提出一种含噪图像的HOG原子特征冗余字典分类去噪算法。首先，针对含噪图像特征提取问题，基于梯度直方图以及灰度统计提取含噪图像的原子特征集：然后，基于该特征集对冗余字典进行原子特征分类：含噪和不含噪原子两类，并利用分类后的不含噪特征原子对原始含噪图像进行降噪修复，实现图像清晰化效果：最后通过仿真对比，显示该去噪算法在无噪声先验知识情况下，峰值信噪比评价标准仍然要优于对比算法，并且较好的处理了图像细节保持问题，提高了图像修复质量。
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