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摘要:
This paper presented a novel method on designing redundant dictionary from known orthogonal functions. Usual way of discretization of continuous functions is uniform sampling. Our experiments show that dividing the function definition interval with non-uniform measure makes the redundant dictionary sparser and it is suitable for image denoising via sparse and redundant dictionary. In this case the problem is to find an appropriate measure in order to make each atom of dictionary. It has shown that in sparse approximation context, incoherent dictionary is suitable for sparse approximation method. According to this fact we define some optimization problems to find the best parameter of distribution measure (in our study normal distribution). For better convergence to optimum point we used Genetic Algorithm (GA) with enough diversity on initial population. We show the effect of this type of dictionary design on exact sparse recovery support. Our results also show the advantage of this design method on image denoising task.
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文献信息
篇名 Improving Mutual Coherence with Non-Uniform Discretization of Orthogonal Function for Image Denoising Application
来源期刊 信号与信息处理(英文) 学科 数学
关键词 Grassmaniann FRAMES Normal Distribution Mutual COHERENCE Genetic Algorithm Image DENOISING
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 184-189
页数 6页 分类号 O1
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研究主题发展历程
节点文献
Grassmaniann
FRAMES
Normal
Distribution
Mutual
COHERENCE
Genetic
Algorithm
Image
DENOISING
研究起点
研究来源
研究分支
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期刊影响力
信号与信息处理(英文)
季刊
2159-4465
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
301
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