一个基于卷积稀疏表示的图像重构算法OACSTPCD
Image Reconstruction AlgorithmBased on Convolution Sparse Representation
在利用稀疏表示技术重构图像的应用中,传统的方法是独立地计算一组重叠的图像块,在表示中只针对每个图像块进行单独稀疏编码.利用卷积稀疏表示,可以将整个图像看做是一个整体,对其进行稀疏编码,由滤波器字典与相应特征响应的卷积总和代替传统的字典矩阵与编码系数的乘积对图像进行分解.论文基于卷积稀疏表示方法,提出一个图像重构算法,利用交替方向乘法器方法(ADMM)对输入图像进行稀疏逼近,得到特征响应系数,达到对图像卷积分解的目的.实验结果说明卷积分解机制稀疏性…查看全部>>
In the application of sparse representation in image reconstruction, the traditional method is to compute a set of overlapping image blocks independently.Using convolution sparse representation, the whole image is seen as a whole, the of sparse coding and by the filter dictionary and corresponding characteristic response of the convolution sum instead of the product of traditional dictionary matrix and coding coefficients for image decomposition.In thi…查看全部>>
陈小陶;许道云
贵州大学数学系 贵阳 550025贵州大学计算机科学系 贵阳 550025
信息技术与安全科学
稀疏表示卷积稀疏表示ADMM图像重构
sparse representationconvolution sparse representationADMMimage reconstruction
《计算机与数字工程》 2017 (4)
带正则结构的命题公式的可满足性问题研究
731-734,744,5
国家自然科学基金(编号:61262006)资助.
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