資料介紹
卷積稀疏編碼( convolutional sparse coding,CSC)這一全局模型因字典的特殊結(jié)構(gòu)而受到廣泛關(guān)注,其中卷積字典學(xué)習(xí)算法(sie- based dictionary learning,S-BCSC)是最為有效的CSC模型優(yōu)化算法。雖然S-BCSC算法非常有效,但算法在應(yīng)用中對(duì)整幅圖像只使用一個(gè)固定大小的字典,然而這并不利于圖像信息的準(zhǔn)確描述。為克服這一缺陷,討論如何根據(jù)圖像大小確定卷積字典大小,結(jié)合稀疏表示字典學(xué)習(xí)算法,提岀分鉏訓(xùn)練卷積字典的圖像去噪算法。新算法首先將過(guò)冗余圖像塊按照平滑、紋理、邊緣分為三類;然后為毎一類分別確定所要訓(xùn)練的卷積字典大小;最后依據(jù) S-BCSC算法完成字典學(xué)習(xí)以及圖像去噪過(guò)程。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看岀,所提算法在圖像質(zhì)量、清晣度上相比原S-BCSC算法都有所提升。
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