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摘要:
为了分离出图像中具有不同特征的成分,结合变分与字典学习方法,提出一种图像分解模型和结构-纹理字典学习算法.首先在模型中引入字典约束项,使得结构-纹理学习字典互不相关,增强了2个字典的独立性;然后使用投影梯度下降算法给出一种带有字典约束的交替字典学习算法.实验结果表明,采用该算法学习得到的自适应字典可以有效地刻画图像的不同成分,不仅很好地分开了图像的结构和纹理,并且能去除噪声,最终得到高质量的图像分解结果.
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文献信息
篇名 结构-纹理字典学习的图像分解模型与算法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 字典学习 结构-纹理分解 图像去嗓 稀疏表示
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目 图形与可视化
研究方向 页码范围 1190-1197
页数 8页 分类号 TN911
字数 6680字 语种 中文
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李亚峰 宝鸡文理学院计算机科学系 16 108 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
字典学习
结构-纹理分解
图像去嗓
稀疏表示
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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