一种基于双字典学习的非局部稀疏表示图像去噪方法

本发明一种基于双字典学习的非局部稀疏表示图像去噪方法改进了Dong非局部稀疏表示模型中所用到传统的Kmeans聚类方法，具体利用聚类中心字典学习方法分析与挖掘各相似类间的相关性，并将这一相关性引入传统的Kmeans聚类方法，以提高聚类的准确性，从而达到增强稀疏表示模型性能的目的。本发明包括：对待去噪图像，利用kmeans聚类方法，产生各类；计算各类中心图片；利用聚类中心字典学习方法，得到各聚类中心的稀疏表示，继而重建各聚类中心图像块；更新传统Kmeans结果中的聚类中心；循环，直至满足结束条件；构建各类对应的紧致PCA字典；构造类内图像片稀疏编码误差项；利用迭代收敛算法求解。