基于字典学习和结构聚类的图像去噪

资 源 简 介

基于字典学习和结构聚类的图像去噪

详 情 说 明

图像去噪是计算机视觉和图像处理领域的重要课题。传统方法如K-SVD和BM3D虽然有效，但在保留图像结构信息方面存在不足。我们提出了一种结合字典学习和结构聚类的新型去噪算法。

该方法的核心思想分为两个关键步骤。首先进行字典学习，从含噪图像中提取冗余字典，这个字典能够捕捉图像的基本特征。随后通过结构聚类，将相似的图像块分组形成块群，这种聚类方式有助于保持图像的结构一致性。

算法采用迭代收缩过程和L1正则化约束来实现去噪。在每次迭代中，同类图像块在字典上进行联合稀疏表示，这种协同处理方式比单独处理每个图像块更有效。L1正则化则确保了表示的稀疏性，有助于去除噪声的同时保留重要特征。

实验评估采用峰值信噪比(PSNR)作为客观指标。结果显示，与K-SVD和BM3D等现有方法相比，新算法在保持图像结构完整性方面表现更优。特别是在处理包含丰富纹理和边缘信息的图像时，优势更为明显。这是因为结构聚类能更好地保留局部特征，而字典学习则提供了更灵活的特征表示方式。