| 基于字典学习的大气湍流退化图像复原技术应用 |
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| 作者姓名： | 徐玉蕊 刘乐 王刚刚 侯阿临 |
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| 作者单位： | 长春工业大学计算机科学与工程学院,长春,130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,长春,130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,长春,130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,长春,130012 |
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| 基金项目： | 国家留学基金资助项目(201308220163),国家自然科学基金资助项目(61303132),教育部国际合作科研基金资助项目(Z2011138) |
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| 摘 要： | 为了消除大气湍流对图像的影响, 提高图像质量, 结合稀疏表示理论, 采用字典学习的算法处理大气湍流退化图像。将DCT 过完备字典、K-svd 全局字典和自适应字典的算法应用于图像去噪过程, 并与维纳滤波算法进行比较。结果表明, 该算法能较好地滤除大气湍流退化图像的噪声, 提高图像的峰值信噪比。仿真实验验证了稀疏表示在处理大气湍流退化图像的可行性, 对比传统算法具有更好的去噪性能。
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| 关 键 词： | 大气湍流 图像复原 DCT过完备字典 K-svd字典 自适应字典 |
| 收稿时间： | 2014-12-01 |
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