武利涛
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：河北工业大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于过完备字典学习的全变分图像去噪方法被引量：1
- 2017年
- 为了改善低信噪比情况下去噪效果、边缘保持能力差的问题,提出一种联合全变分正则项的字典学习图像去噪方法.首先,把增广拉格朗日乘子法和正交匹配追踪这两种求解稀疏编码的方法跟经典的K-SVD思想相交融,改善字典性能;其次,将全变分去噪模型融入到基于字典学习的图像去噪理论中,在图像重构基础上,引入全变分约束项,作为改进去噪模型中新的一项,达到对噪声和图像边缘作后续优化处理、改善图像去噪性能的目的.实验结果表明,改进的去噪方法,在保持原有去噪效果前提下,在噪声标准差较大或者图片边缘信息丰富时,去噪图像更加自然,边缘更加清晰,视觉效果较好.
- 张晓严马杰武利涛
- 关键词：字典学习图像去噪正交匹配追踪全变分
- 一种改进的组稀疏表示图像去噪方法被引量：3
- 2017年
- 研究了一种匹配梯度分布的组稀疏表示图像去噪模型,将相似图像块构成的结构组作为稀疏表示单元并加入梯度直方图保持正则项匹配梯度分布,基于非精确增广拉格朗日乘子法进行求解得到恢复图像.仿真实验结果表明,该方法不仅可以减少图像处理的时间并可在有效去除噪声的同时保持图像精细纹理结构,获得了较高的峰值信噪比和结构相似性索引测度.在需要得到图像丰富细节的情况下,该方法具有实用价值和现实意义.
- 马杰武利涛张晓严
- 关键词：图像去噪纹理
- 基于稀疏表示方法的图像恢复算法研究
- 现代社会信息数字化蓬勃发展,数字图像作为存储和传递视觉信息的重要方式已渗透到生活的方方面面。在实际采集图像到应用分析的整个过程中,由于物体位移、成像设备及传输环境等因素影响,人们最终获得的图像往往已失真不能满足生活及科研...
- 武利涛
- 关键词：图像恢复纹理
- 文献传递
