[發明專利]基于稀疏表示的圖像去噪方法

在審

• 申請號: 202010071798.4
• 申請日: 2020-01-21
• 公開（公告）號: CN111242873A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 沈琦;關云霞
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335
• 代理人: 郭河志

1.一種基于稀疏表示的圖像去噪方法，其特征在于，包括：

采集二維圖像，并將所述二維圖像轉換為數字信號；

對轉換為數字信號的所述二維圖像通過SOS增強算法疊加一增強信號實現增強；

利用OMP算法確定增強后的所述二維圖像的稀疏表示系數矩陣；

利用所述稀疏表示系數矩陣對K-SVD算法的K-SVD字典進行更新；

將所述稀疏表示系數矩陣和更新后的所述K-SVD字典重構合成所述二維圖像的去噪信號；

通過所述SOS增強算法對所述二維圖像的去噪信號去除所述增強信號，輸出去噪圖像。

2.根據權利要求1所述的基于稀疏表示的圖像去噪方法，其特征在于，還包括：

判斷所述去噪圖像是否達到預設峰值信噪比，并在未達到終止迭代條件時對所述二維圖像進行迭代增強和去噪，直至所述去噪圖像達到預設峰值信噪比時輸出所述去噪圖像。

3.根據權利要求1所述的基于稀疏表示的圖像去噪方法，其特征在于，所述利用OMP算法確定增強后的所述二維圖像的稀疏表示系數矩陣的過程具體包括：

預設K-SVD算法和所述OMP算法的初始值，其中，所述K-SVD算法的初始值包括迭初始迭代次數和K-SVD字典；

利用所述OMP算法進行迭代計算，直至滿足預設的迭代終止條件時輸出迭代結果；

根據所述迭代結果確定所述二維圖像的稀疏表示系數矩陣。

4.根據權利要求1所述的基于稀疏表示的圖像去噪方法，其特征在于，所述利用所述稀疏表示系數矩陣對K-SVD算法的K-SVD字典進行更新的過程具體包括：

收集字典中原子的信號索引，根據字典學習目標函數得到誤差矩陣；

對誤差矩陣進行奇異值分解，根據分解值更新字典中原子。

5.根據權利要求2所述的基于稀疏表示的圖像去噪方法，其特征在于，所述峰值信噪比PSNR的計算公式為：

PSNR＝20×lg(255/MSE)

所述終止迭代條件為：對于連續三幅圖像，前后兩幅圖之間的峰值信噪比差值

其中，T為預設常數值。

6.根據權利要求4所述的基于稀疏表示的圖像去噪方法，其特征在于，所述字典的學習目標函數為：

s.t.‖x_i‖₀≤T₀,i＝1,2,…,n

其中，X為稀疏表示系數矩陣，T₀為X的稀疏度；

將D的待更新原子與其他原子分離，并將所有原子與對應的系數相乘，得到所述誤差矩陣E：

其中，為待更新的第k列原子所對應的相關系數；

對所述誤差矩陣E進行奇異值分解，得到：

更新后的字典原子為d＝u₁，更新后的稀疏編碼系數為x＝σ₁θ₁。