基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

• 作者: 成礼智 梁锐华
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 字典学习 小波 零树 图像压缩
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程·电子科学与技术
• 页码范围: 126-131
• 分类号: TP911
• 字数: 5129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2486.2012.04.025

摘要

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	成礼智	国防科技大学理学院	54	731	14.0	26.0
2	梁锐华	国防科技大学理学院	1	11	1.0	1.0