[发明专利]一种基于Hankel矩阵算法的红外图像去噪方法在审
| 申请号： | 201811402703.1 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109523487A | 公开（公告）日： | 2019-03-26 |
| 发明（设计）人： | 崔少华 | 申请（专利权）人： | 淮北师范大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京华识知识产权代理有限公司 11530 | 代理人： | 李浩 |
| 地址： | 235000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 一种基于Hankel矩阵算法的红外图像去噪方法。本发明公开了一种基于Hankel矩阵的红外图像去噪方法，将含噪的红外图像分块，以一维数组的形式排列为一系列Hankel矩阵，再将所述的Hankel矩阵进行奇异值分解，通过将分解所得的奇异值按降序排列，选取较大的前p个奇异值对矩阵进行重构，最后将重构后矩阵的第一行和最后一列取出，即可得到无噪声红外图像块，再将各图像块还原为去噪后红外图像。本发明依赖各块图像数据之间的相关性，相关性越强，去噪效果越好，使得奇异值分解后的拐点更明显，无噪红外图像的维数p更容易选取，将红外图像分块去噪，在进行去噪时不会混合进其它分块的噪声，整体去噪效果良好。 | ||
| 搜索关键词： | 红外图像 去噪 矩阵 分块 奇异值分解 矩阵算法 重构 块图像数据 降序排列 一维数组 整体去噪 图像块 无噪声 拐点 维数 噪声 还原 取出 分解 | ||
【主权项】：
1.一种基于Hankel矩阵的红外图像去噪方法，其特征在于：将含噪的红外图像分块，以一维数组的形式排列为一系列Hankel矩阵，再将所述的Hankel矩阵进行奇异值分解，通过将分解所得的奇异值按降序排列，选取较大的前p个奇异值对矩阵进行重构，最后将重构后矩阵的第一行和最后一列取出，即可得到无噪声红外图像块，再将各图像块还原为去噪后红外图像。
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