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本文将稀疏重构与流形学习算法两算法结合运用于图像降噪方面,提出了基于拉普拉斯图谱嵌入的稀疏编码.该方法利用拉普拉斯图谱的局部相关性,通过对权重矩阵的改进,增强数据间的关系表示,同时又通过稀疏理论进一步优化代表低维数据点的稀疏系数进行数据压缩,从而进一步提高图像降噪效果.
改进的流形学习图像稀疏降噪方法
【摘 要】
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本文将稀疏重构与流形学习算法两算法结合运用于图像降噪方面,提出了基于拉普拉斯图谱嵌入的稀疏编码.该方法利用拉普拉斯图谱的局部相关性,通过对权重矩阵的改进,增强数据间
【机 构】
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河海大学江苏省输配电装备技术重点实验室
【出 处】
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实验室研究与探索
【发表日期】
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2013年7期
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