一種新的基于感知字典的稀疏圖像重建算法研究
2017-09-12 08:03:12陳瑞瑞
洛陽師范學院學報
2017年8期
關鍵詞：信號
陳瑞瑞， 李 爽
(鄭州工業應用技術學院信息工程學院， 河南鄭州 451100)
一種新的基于感知字典的稀疏圖像重建算法研究
陳瑞瑞， 李 爽
(鄭州工業應用技術學院信息工程學院， 河南鄭州 451100)
針對已有圖像重建算法分辨率低、需要大量計算的問題，本文提出了一種基于感知字典和數據自適應性的稀疏重建算法．首先，針對圖像的數據結構，對樣本數據進行超完備字典的訓練，繼而通過針對性的字典對圖像進行稀疏重建．同時，為進一步改善算法的重建性能，并充分利用圖像的有效信息，本文構造了數據自適應的感知字典．實驗表明，該算法在不影響圖像重建精確度的前提下可以減少計算復雜度，并具有良好的魯棒性和較高的效率．
感知字典；稀疏重建；自適應；數據結構
0 引言
隨著科技的發展和高清攝像技術的普及， 高分辨率圖像識別和應用越來越受到科研工作者的重視. 如果要精確地重建圖像， 依據奈奎斯特采樣定理， 采樣頻率必須大于原始信號最高頻率的兩倍， 而圖像的重建僅僅依靠部分重要信息就可以重建， 這就導致了大量的冗余數據， 從而增加了計算的復雜度. 假設信號可以通過設定的超完備字典稀疏表示， 或者只有少量的基函數， 那么就可以達到對信號稀疏傳送的目的； 同時信號在字典中稀疏的表示， 可以更好地對圖像信號和噪聲進行分離， 從而達到去噪效果， 進而可提高圖像重建的精確度[1].
1 稀疏字典的學習……
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