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提出一种基于非噪声像素重构的K-SVD(Pixel K-SVD)脉冲噪声滤波方法.在图像重构阶段,以非噪声点像素值为优化目标,利用分层重构改进OMP算法求解优化函数,获得重构图像以提高恢复图像质量;在字典训练阶段,PK-SVD不再固定原子的系数,而是使用重复奇异值分解同时更新原子和系数.将PK-SVD与其他3种方法进行比较,实验结果表明,PK-SVD能得到最稀疏化的字典,较好地抑制脉冲噪声,使得滤波图像较清晰且具有较高的峰值信噪比.
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模式识别与人工智能
Year： 2014
Issue： 11
Volume： 27
Page： 977-984
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