基于稀疏表示的图像分类字典学习 (2015年)

上传者: 38504417 | 上传时间: 2021-09-25 14:56:54 | 文件大小: 899KB | 文件类型: PDF
针对K-SVD 算法学习得到的字典结构性不强的问题,利用图像的非局部自相似性,提出了基于稀疏表示的图像分类字典学习方法(NLC-DL).该方法利用K-means对图像块进行聚类并对每个子类进行字典学习,增强字典的有效性.根据正交匹配追踪算法(OMP)求得稀疏系数,迭代优化字典,最终利用优化后字典和稀疏系数矩阵重构图像.实验结果表明:生成的学习字典对训练样本的表达误差更小,能够有效地保持图像的结构信息,重构后的图像在峰值信噪比和视觉效果方面均优于传统方法.

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