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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
34 1 吉林 ( ) Vol． 34 No． 1 第 卷 第 期 大学学报 信息科学版 2016 1 Journal of Jilin University (Information Science Edition) Jan． 2016 年 月 文章编号:1671-5896 (2016)01-0153-05 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 ( ， 130012) 长春工业大学计算机科学与工程学院 长春 : ， ， ， 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 。 DCT 、K-svd ， 流退化图像 将 过完备字典 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 : ; ;DCT ;K-svd ; 关键词 大气湍流 图像复原 过完备字典 字典 自适应字典 中图分类号:TP391 文献标识码:A DOI:10.19292/j.cnki.jdxxp.2016.01.025 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) Abstract :Ｒestoration of atmospheric turbulence degraded image is an important and difficult problem． Combined with the sparse representation theory in recent years ，the dictionary learning algorithm is used in image processing． The algorithms of DCT over-complete dictionary ，K -svd global dictionary and adaptive dictionary are investigated for restoration of image degraded by atmospheric turbulence． Comparing with the Wiener filtering algorith
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