【摘 要】
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稀疏编码(Sparse-Coding, SC)算法充分利用了自然图像的冗余特性,通过学习的方法得到一组过完备的基底(字典),从而将目标信号表示为过完备基底(字典)中少数基底的线性组合。
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稀疏编码(Sparse-Coding, SC)算法充分利用了自然图像的冗余特性,通过学习的方法得到一组过完备的基底(字典),从而将目标信号表示为过完备基底(字典)中少数基底的线性组合。稀疏编码在当前图像算法中有着广泛的应用,然而稀疏编码算法计算复杂度高,阻碍了其在实际中的应用。基于以上问题,本论文研究的主要内容是快速稀疏编码器及其在图像处理中的应用。本论文在稀疏编码的基础上,主要做了以下两个方面的研究：(1)结合传统的神经网络算法与稀疏编码方法,提出了一种FSCN(Fast Sparse Coding Network)算法。稀疏表达算法,在编码阶段计算量大。神经网络具有分布式存储和并行协同处理结构,能够快速实现信号处理或模式识别。受神经网络结构特点启发,本论文提出一个快速的类稀疏编码器。实验表明,本论文提出的快速稀疏编码器比K-SVD方法速度提升200-300倍。同时将此快速稀疏编码器应用在图像去噪,相比K-SVD方法能够得到较好质量的恢复图像。(2)深度学习是当前机器学习的热点问题,受其启发,研究了基于DA(Denoise Autoencoder)自动编码器结构的深度稀疏编码器,及其在数字手写体的识别和图像去噪方面的应用。
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