中心和结构聚类的稀疏表示图像去噪方法

资 源 简 介

中心和结构聚类的稀疏表示图像去噪方法

详 情 说 明

在数字图像处理领域，去噪是一个基础而重要的任务。近年来，基于稀疏表示的去噪方法展现出显著优势。这种方法的核心思想是：自然图像可以通过字典中少量原子的线性组合来稀疏表示，而噪声通常不具备这种稀疏特性。

一种改进的思路是结合中心和结构聚类来优化稀疏表示过程。首先通过中心聚类将图像块划分为不同类别，每个类别共享一个子字典。这种聚类方式考虑了图像块之间的相似性，使得相似的图像块能够用同一个子字典更有效地表示。

进一步地，结构聚类考虑了图像块之间的空间关系。在自然图像中，相邻的图像块往往具有相似的结构和纹理特征。通过引入结构聚类，可以更好地捕捉这种局部相似性，从而提高稀疏表示的准确性。

这种方法在实际应用中表现出色，主要得益于两个关键优势：一是通过聚类减少了字典的冗余，提高了稀疏编码的效率；二是结合空间结构信息，更好地保留了图像的边缘和纹理细节。实验结果表明，相比传统方法，这种结合中心和结构聚类的稀疏表示技术能够更有效地分离噪声与信号，在保持图像质量的同时实现更好的去噪效果。