基于k-svd的偏微分方程模型在毫米波图像恢复中的应用

？在图像被大噪声污染或具有较低分辨率时,传统的偏微分方程(pde)模型的稳态解会产生明显的阶梯效应,恢复图像质量较差。针对此缺点,提出了一种新的基于k-奇异值分解(k-svd)的pde图像恢复方法,并应用于毫米波(mmw)图像的恢复。k-svd是一种图像稀疏表示方法,对图像进行稀疏估计的同时实现去噪,对噪声方差较大的图像具有较好的去噪鲁棒性。首先采用k-svd对mmw图像进行去噪,对去噪图像再应用全变分(tv)模型的pde方法进行恢复。对所提出的算法分别使用模拟的mmw图像和真实的mmw图像进行测试,并进一步和k-svd、pde方法比较,同时使用峰值信噪比(psnr)对恢复图像进行评价。根据不同噪声方差下的psnr数据和恢复图像的视觉效果,实验结果证明了所提方法能够有效地恢复mmw图像。