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提出一种改进的基于压缩感知的全变分图像去噪模型。该模型中,首先将含噪图像稀疏表示,然后利用高斯随机矩阵对变换后的系数进行测量,并将小波变换与全变分模型相结合,得到改进的全变分去噪模型,最后通过全变差重建算法对图像进行重构,得到去噪后的图像。Matlab仿真结果表明,论文提出的模型和传统的去噪方法相比,峰值信噪比平均提高了近1.4d B,并且在有效去噪的同时很好地保留了图像的边缘和纹理细节信息。