【摘 要】
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基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示。当前稀疏表示的理论研究主要集中
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院,中国科学院半导体研究所
【基金项目】
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国家自然科学主任基金(60753001);福建省自然科学基金(2008J0032);厦门大学985二期信息创新平台(0000-X07204);2008年厦门市科技计划高校创新项目(3502Z20083006)资助项目
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基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示。当前稀疏表示的理论研究主要集中在稀疏分解算法和字典构造算法两方面。本文提出一种新的超完备字典构造算法:K-LMS算法,该算法由K均值聚类算法泛化获得,可用于超完备字典的自适应更新,以实现图像的有效表示。针对图像去噪问题,本文给出一种基于超完备稀疏表示的去噪方法,该方法利用图像在超完备字典上的自适应稀疏分解,通过阈值处理的方法实现了图像去噪,实验结果证实了本文所提方法的有效性。
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