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于华楠,武云瑞.基于压缩感知的电力设备视频图像去噪方法研究[J].电测与仪表,2016,53(18):.
yuhuanan,wuyunrui.The Research of Power Equipments Image Denoising Algorithm Based on Compressed Sensing[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2016,53(18):.
基于压缩感知的电力设备视频图像去噪方法研究
The Research of Power Equipments Image Denoising Algorithm Based on Compressed Sensing
DOI:
中文关键词:  压缩感知  稀疏表示  去噪  K-SVD
英文关键词:electric power video surveillance,Compressed sensing, sparse representation, denoising, K-SVD
基金项目:国家自然科学基金项目(551307020)
     
作者中文名作者英文名单位
于华楠yuhuanan东北电力大学
武云瑞wuyunrui东北电力大学
摘要点击次数: 1604
中文摘要:
      针对电力视频监控图像中存在的噪声,结合压缩感知理论,采用基于过完备字典的稀疏表示方法进行去噪。使用噪声图像训练过完备字典,其中过完备字典的更新使用K-SVD算法,求解稀疏系数使用OMP算法,且根据算法的特点引入了Dice匹配准则来改进正交匹配追踪算法用于求解稀疏系数,最后重构去噪后的图像。Matlab仿真实验表明,对添加了不同标准差的高斯噪声的图像,本文方法具有良好的去噪效果,与目前常用的小波函数相比,能更好的降低图像中的高斯白噪声,并且在字典训练过程中直接使用视频拍摄的带噪声图像,即使没有原始的无噪声图像依然能够完成去噪任务。
英文摘要:
      We address the image denosing problem in the video surveillance system in smart grid, the approach is based on compressed sensing and sparse representation theory over overcomplete dictionary. We train dictionary by noisy image, use K-SVD algorithm to update dictionary and OMP to compute sparse representation coefficients. An improved orthogonal matching pursuit algorithm based on atomic matching criterion of Dice coefficient is used to reconstruct images. Finally, we can get the denoised image. The matlab simulation experiments show that this method is an effective denoising algorithm, the denoising result for Gaussian white noise is better than the wavelet functions. Using video images which is corrupted to train the dictionary, the denoising task could be completed efficiently even there is no high-quality original image.
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