基于KSVD稀疏表示模型的图像降噪算法

摘要

通过字典学习稀疏表示未受到噪声污染的干净图像，随机的噪声信号无法通过字典稀疏表示，我们解决了图像去噪问题，其中要从给定图像中去除零均值白色和均匀高斯加性噪声。所采取的方法是基于经过训练的字典上的稀疏和冗余表示。使用K-SVD算法，我们得到了一个有效描述图像内容的字典。考虑了两种训练选项：使用损坏的图像本身，或者在高质量图像数据库的语料库上进行训练。由于K-SVD在处理小图像补丁方面受到限制，我们通过定义全局图像先验来将其部署扩展到任意图像大小，该全局图像先验强制图像中每个位置的补丁具有稀疏性。从已知的噪声图像中进行字典学习。