论文部分内容阅读
稀疏字典学习是一种功能强大的视频图像稀疏表示方法,在稀疏信号处理领域引起了广泛关注。K-SVD算法在稀疏表示技术上取得了巨大成功,但遇到了字典原子未充分利用的问题,而稀疏贝叶斯字典学习（Sparse Bayesian Dictionary Learning,SBDL）算法存在稀疏表示后信号原子不稀疏和不收敛的缺点。广义贝叶斯字典学习（Generalized Bayesian Dictionary Learning,GBDL）K-SVD算法提供了一种新型稀疏表示系数更新模式,使得过完备字典稀疏学习算法逐步收