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K-SVD算法是一种新型的字典训练法,其基本原理是基于K-SVD算法改进所得到的,其主要过程是字典的训练过程,其具有非常好的自适应性能。本文通过一种修正K-SVD算法来实现冲击型噪声的滤波处理,该算法的整体流程图如下图所示:
基于修正KSVD字典学习的图像去噪方法,其可以克服冲击噪声中纹理细节丢失,图像突变干扰等影响因素。该算法的核心内容为设置字典D为DCT字典,然后采用KSVD算法对字典D的原子和相应系数矩阵进行更新,将更新后的D、相应系数矩阵和代入原始图像的估计公式,得到含噪图像的去噪结果。
由于传统的K-SVD算法是针对加性噪声来设计的,而面对冲击噪声,通过传统的K-SVD算法进行恢复,往往会出现边缘模糊的现象,从而导致滤波性能较差。而本文的修正K-SVD算法,通过加权K-SVD的方式实现来解决这个问题,下面对修正K-SVD算法进行理论上的阐述。
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