【摘 要】
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随着信号稀疏表示原理的深入研究，稀疏分解越来越广泛地应用于图像处理领域。针对过完备字典构造和稀疏分解运算量巨大的问题，提出一种基于稀疏分解和聚类相结合的自适应图像去
【机 构】
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天津市智能计算及软件新技术重点实验室（天津理工大学）,计算机视觉与系统教育部重点实验室（天津理工大学）,中国科学院国家天文台
【基金项目】
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国家863计划项目(2010AA122201);国家自然科学基金资助项目(60872064,61102125);天津市自然科学基金资助项目(12JCYBJC12300)
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随着信号稀疏表示原理的深入研究，稀疏分解越来越广泛地应用于图像处理领域。针对过完备字典构造和稀疏分解运算量巨大的问题，提出一种基于稀疏分解和聚类相结合的自适应图像去噪新方法。该方法首先通过改进的K均值（K—means）聚类算法训练样本，构造过完备字典；其次，通过训练过程中每一次迭代，自适应地更新字典的原子，使字典更适应样本的稀疏表示；然后利用正交匹配追踪（OMP）算法实现图像的稀疏表示，从而达到图像去噪的目的。实验结果表明：与传统的字典训练方法相比，新算法有效地降低了运算复杂度，并取得更好的图像去噪效果。
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