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为了在图像去噪过程中更好地保持图像的基本信息和图像原有的视觉特性,分析了图像数据源与噪声的特性,提出将数学形态学方法、稀疏编码法与独立分量分析相结合的方法进行图像去噪,给出具体算法并对其进行仿真实验。仿真结果表明,该改进方法在有效去除噪声的同时能有效保持图像的细节特征,有很好的实用性。
独立分量分析在图像去噪中的应用
【摘 要】
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为了在图像去噪过程中更好地保持图像的基本信息和图像原有的视觉特性,分析了图像数据源与噪声的特性,提出将数学形态学方法、稀疏编码法与独立分量分析相结合的方法进行图像去噪,给出具体算法并对其进行仿真实验。仿真结果表明,该改进方法在有效去除噪声的同时能有效保持图像的细节特征,有很好的实用性。
【机 构】
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东北石油大学学生工作处,东北石油大学油气信息与控制工程学院,南京师范大学电气自动化学院,东北石油大学电气信息工程学院
【出 处】
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长江大学学报(自然科学版)理工卷
【发表日期】
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2010年02期
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术研究项目（11531014）.
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