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基于学习方法构造的冗余字典可更加准确地提取信号的结构特征,也是近几年的研究热点。论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上,将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合,提出一种改进的字典学习算法,进一步,为了利用图像的非局部自相似性信息,提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型,提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。大量实验验证,与传统KSVD去噪方法相比,该方法在提高同质区域平滑性的同时还能保留更多的纹理、边缘等细节特征。
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