摘要:提出了一種基于字典學(xué)習(xí)的圖像去噪算法。在K-SVD字典學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上,改變稀疏編碼中誤差約束為非零元個(gè)數(shù)約束來(lái)進(jìn)行字典學(xué)習(xí)。在實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上分析了使用不同非零元個(gè)數(shù)去噪時(shí)對(duì)峰值信噪比的影響,提出分別針對(duì)低噪圖像和高噪圖像采用兩個(gè)固定非零元個(gè)數(shù)來(lái)進(jìn)行字典學(xué)習(xí),獲得圖像的稀疏表示,從而恢復(fù)出原始圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與小波軟閾值去噪方法相比,本算法能夠在保留圖像邊緣和細(xì)節(jié)信息的同時(shí)有效地去除圖像中的噪聲,具有較好的視覺(jué)效果。