【圖像去噪】基于加權(quán)核范數(shù)最小化算法實(shí)現(xiàn)圖像去噪附matlab代碼
1 簡(jiǎn)介
WNNM是一種約束矩陣奇異值稀疏性的低秩算法，在 NNM 理論基礎(chǔ)上增加了核范數(shù)權(quán)重，有效利用了自然圖像的先驗(yàn)信息并提高了核范數(shù)的靈活性.
2 部分代碼
clcclear allclose allnSig ?= 100;O_Img = double(imread('Monarch.png'));randn('seed', 0);N_Img = O_Img + nSig* randn(size(O_Img)); ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %Generate noisy imagePSNR ?= ?csnr( N_Img, O_Img, 0, 0 );fprintf( 'Noisy Image: nSig = %2.3f, PSNR = %2.2f \n\n\n', nSig, PSNR );Par ? = ParSet(nSig);E_Img = WNNM_DeNoising( N_Img, O_Img, Par ); ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?%WNNM denoisng functionPSNR ?= csnr( O_Img, E_Img, 0, 0 );fprintf( 'Estimated Image: nSig = %2.3f, PSNR = %2.2f \n\n\n', nSig, PSNR );figuresubplot(131)imshow(imread('Monarch.png'));title('原圖')subplot(132)imshow(N_Img)title('加噪圖')subplot(133)imshow(uint8(E_Img));title('WNNM去噪')
3 仿真結(jié)果
4 參考文獻(xiàn)
[1]王成鋼, 孔斌, 張彩露. 基于稀疏表示與加權(quán)核范數(shù)最小化的圖像去噪算法[J]. 軟件導(dǎo)刊, 2019, 18(6):5.
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