基于稀疏分解和聚类的自适应图像去噪新方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 魏雅丽2; 温显斌2; 邹永廖1 ; 郑永春1
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| 刊名 | 计算机应用
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| 出版日期 | 2013 |
| 卷号 | 033期号:002页码:476 |
| ISSN号 | 1001-9081 |
| 英文摘要 | 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。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/46360]  |
| 专题 | 中国科学院国家天文台 |
| 作者单位 | 1.中国科学院国家天文台 2.天津理工大学 |
| 推荐引用方式 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. |
入库方式： OAI收割
来源：国家天文台
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