结合级联字典和双层稀疏分解的图像重构

• 作者: 刘哲 甄小仙 马聪
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏分解 级联字典 图像重构 块坐标松弛法
• 年，卷（期）: 2011,（23）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 154-156,173
• 分类号: TP391
• 字数: 3789字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.23.043

摘要

图像重构问题中一个关键的问题是如何选取变换基实现对图像的稀疏分解.根据Meyer图像模型将图像分割为卡通部分(cartoon,or piecewise smooth)和纹理部分(texture),并用Symlet系列小波基、Contourlet基和离散余弦变换基、波原子分别构造级联字典表示图像的卡通部分和纹理部分.然后利用块坐标松弛法求解优化问题提出结合级联字典和双层稀疏分解的图像重构算法.实验结果表明,与基于单一最佳小波基的重构算法和基于级联字典的匹配追踪算法比较,该算法获得更高的图像重构质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘哲	西北工业大学理学院	59	2029	13.0	45.0
2	马聪	西北工业大学理学院	3	24	3.0	3.0
3	甄小仙	西北工业大学理学院	2	20	2.0	2.0