2017年 應(yīng)用技術(shù)
初期階段 本發(fā)明公開了一種基于雙冗余字典學(xué)習(xí)的自然圖像去噪方法，主要克服現(xiàn)有自然圖像去噪中紋理細(xì)節(jié)易丟失的問題。其實(shí)現(xiàn)過程是：
?。?）輸入待去噪圖像Y； ?。?）對(duì)待去噪圖像Y在多尺度冗余平穩(wěn)小波字典R下展開，得到Y(jié)在不同尺度上的系數(shù)分量βj，j＝1，2...N； （3）初始化各變量，令令Dj為冗余DCT字典，采用KSVD算法對(duì)字典Dj的原子和相應(yīng)系數(shù)矩陣進(jìn)... 
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