基于字典学习的大气湍流退化图像复原技术应用

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2016, Vol. 34 ›› Issue (1): 153-157.

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基于字典学习的大气湍流退化图像复原技术应用

徐玉蕊, 刘乐, 王刚刚, 侯阿临

长春工业大学计算机科学与工程学院, 长春130012

收稿日期:2014-12-01 出版日期:2016-01-25 发布日期:2016-05-10
作者简介:徐玉蕊(1993—), 女, 山东济宁人, 长春工业大学硕士研究生, 主要从事图像处理与机器视觉研究, (Tel)86- 13578665946(E-mail)xuruinihao@126. com; 通讯作者: 侯阿临(1972—), 女, 湖南临澧人, 长春工业大学教授, 博士, 硕士生导师, 主要从事图像处理与机器视觉研究, (Tel)86-13578665946(E-mail)alinhou@163. com。
基金资助:
国家留学基金资助项目(201308220163); 国家自然科学基金资助项目(61303132); 教育部国际合作科研基金资助项目(Z2011138)

Restoration of Atmospheric Turbulence Degraded Image Based on Dictionary Learning

XU Yurui, LIU Le, WANG Ganggang, HOU Alin

College of Computer Science and Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China

Received:2014-12-01 Online:2016-01-25 Published:2016-05-10

摘要/Abstract

摘要：

为了消除大气湍流对图像的影响, 提高图像质量, 结合稀疏表示理论, 采用字典学习的算法处理大气湍流退化图像。将DCT 过完备字典、K-svd 全局字典和自适应字典的算法应用于图像去噪过程, 并与维纳滤波算法进行比较。结果表明, 该算法能较好地滤除大气湍流退化图像的噪声, 提高图像的峰值信噪比。仿真实验验证了稀疏表示在处理大气湍流退化图像的可行性, 对比传统算法具有更好的去噪性能。

关键词: 大气湍流, 图像复原, DCT 过完备字典, K-svd 字典, 自适应字典

Abstract:

Key words: 大气湍流, 图像复原, DCT 过完备字典, K-svd 字典, 自适应字典

中图分类号:

TP391

徐玉蕊, 刘乐, 王刚刚, 侯阿临. 基于字典学习的大气湍流退化图像复原技术应用[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2016, 34(1): 153-157.

XU Yurui, LIU Le, WANG Ganggang, HOU Alin. Restoration of Atmospheric Turbulence Degraded Image Based on Dictionary Learning[J]. Journal of Jilin University(Information Science Ed, 2016, 34(1): 153-157.

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Restoration of Atmospheric Turbulence Degraded Image Based on Dictionary Learning

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