一种新型的基于KCS算法在图像重构中的应用

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：caibo782

【摘要】

：

由于原始信号能够通过字典原子的某一线性组合进行稀疏表示,因此在压缩感知理论中,原始的高维信号可以从低维测量值中进行恢复。但是,对于一些信号,譬如图像、视频等,因其具有高维性、多变性以及繁杂性等特点,用线性表示模型难以对其进行稀疏表示。这种情况下,需要在非线性流形下获取更优的稀疏表示。文中首先介绍了核字典学习方法中的KKSVD算法,对其稀疏编码阶段进行改进,得到自适应核K-SVD字典学习算法(AKK

【作者】

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刘艳钱阳李雷

【机构】

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南京工业大学浦江学院

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2019年06期

【关键词】

：

核字典学习自适应核K-SVD算法核压缩感知重构时间峰值信噪比 kernel dictionary learning adaptive kernel K-

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61070234,61071167,61373137,61501251),江苏省2015年度普通高校研究生科研创新计划项目(KYZZ15_0235),南京邮电大学引进人才科研启动基金资助项目(NY214191).

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