基于非局部相似图像块内部和块间隐性低秩结构的去噪方法

发布时间: 2022-06-01

来源: 科创项目库

基本信息

合作方式：技术转让

成果类型：发明专利

行业领域：

高端产业

成果介绍

本发明涉及一种基于非局部相似图像块内部和块间隐性低秩结构的去噪方法，主要包含步骤：首先将目标图像分成具有重叠结构的子块，并通过仿射变换将图像子块分解成一个低秩矩阵加上一个稀疏矩阵；其次搜索相似的低秩矩阵，将每个低秩矩阵转换成向量，并罗列成一个新的数据矩阵，采用快速奇异值截断方法获得图像子块间的低秩结构；最后对得到的低秩数据矩阵进行仿射逆变换，得到原图像子块去噪后的结果，对不同图像子块重叠区域求均值，从而得到整体图像的去噪结果。本发明实现了有效的图像去噪方法，是一种通用的方法。实验结果表明，相对于其他经典图像去噪算法，该发明更加有效和鲁棒，具有很好的应用前景。

成果亮点

团队介绍

成果资料

产业化落地方案

点击查看

成果综合评价报告

评价单位：- (-) 评价时间：2022-11-08

陈昂

温州大学

温州大学计算机与人工智能学院陈昂

综合评价

本发明所提出的图像去噪是一种通用的方法，对任意图像去噪类型都适用。本发明所采用能够处理高斯噪声、稀疏噪声以及其他可用这两类噪声近似的噪声。本发明有效地利用图像子块内部的隐性低秩结构，使得非局部相似图像块的匹配更为准确，通过将其与图像子块间的低秩结构相融合，实现了信噪比更高的去噪效果。本发明提出了基于矩阵分解的快速奇异值截断方法，通过有效的矩阵分解，极大地降低了算法的计算复杂度，并且该方法是一种通用方法，可以适用于所有低秩恢复模型。

科创中国

友情链接

国际技术贸易

海外专利信息资源系统

省级中心站