基于學習字典的圖像類推方法

摘要：提出一種基于學習字典的圖像類推方法，較好地增強了圖像類推的算法效率。先將樣本圖像對分塊，統一進行稀疏編碼，訓練學習字典，以建立它們之間的稀疏關聯，再將這種關聯作為先驗知識來指導圖像類推。該方法主要有訓練學習字典和類推重建兩個過程。字典訓練過程可離線實現，提高了計算速度，并且可實現大量樣本的訓練；在類堆重建過程中，該方法將通用圖像類推方法中的搜索、匹配過程轉換為稀疏先驗的線性優化問題，顯著提高了算法的計算效率。通過紋理數值化、風格化濾波等圖像類推實驗，證明了方法是快速有效的。