PCA图像降噪新算法

资 源 简 介

PCA图像降噪新算法

详 情 说 明

LPG-PCA是一种基于主成分分析的两阶段图像降噪新算法。该算法通过独特的局部像素分组策略，显著提升了传统PCA在图像去噪领域的表现。

算法主要分为两个阶段运作：首先通过局部像素分组(LPG)对图像块进行智能分类，将相似结构的像素块归为同一组。这种分组方式能够更好地保留图像的局部特征。第二阶段则对分组后的像素块应用PCA变换，通过保留主要成分来实现噪声分离。

与传统的小波滤波和K-SVD等方法相比，LPG-PCA具有三大优势：处理RGB彩色图像时能保持更好的色彩一致性；对于不同类型的噪声都具有较强的鲁棒性；在PSNR和SSIM等客观评价指标上表现更优。实测表明该算法对各种强度的加性高斯白噪声都能有效抑制，同时较好地保留图像边缘和纹理细节。