NAOC Open IR
基于稀疏分解和聚类的自适应图像去噪新方法
魏雅丽1; 温显斌1; 邹永廖2; 郑永春2
2013
Source Publication计算机应用
ISSN1001-9081
Volume033Issue:002Pages:476
Abstract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。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/46361
Collection中国科学院国家天文台
Affiliation1.天津理工大学
2.中国科学院国家天文台
Recommended Citation
GB/T 7714
魏雅丽,温显斌,邹永廖,等. 基于稀疏分解和聚类的自适应图像去噪新方法[J]. 计算机应用,2013,033(002):476.
APA 魏雅丽,温显斌,邹永廖,&郑永春.(2013).基于稀疏分解和聚类的自适应图像去噪新方法.计算机应用,033(002),476.
MLA 魏雅丽,et al."基于稀疏分解和聚类的自适应图像去噪新方法".计算机应用 033.002(2013):476.
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