SL0分类稀疏表示的图像修复算法

• 作者: 任玉升 唐向宏 屠雅丽 张东 蔡倩
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: SL0 K-SVD 梯度 局部方差 分类训练
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 32-36,56
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2016.01.007

摘要

将 SL0算法应用于图像修复。在传统的 SL0算法基础上，采用近似双曲正切函数去近似 l0范数，利用共轭梯度法求解该函数，实现高精度的重构，提出一种利用 SL0算法的分类稀疏表示图像修复算法。算法首先将图像分块，并根据图像块的梯度信息和局部方差依次对图像块进行分类；然后分别对每一类图像块样本用 K‐SVD 字典训练得到相对应的过完备字典；最后利用改进的SL0算法进行图像修复。仿真实验结果表明，算法对图像修复后的质量有较大的提高，更符合人眼视觉效应。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐向宏	杭州电子科技大学通信工程学院	102	580	12.0	19.0
2	张东	杭州电子科技大学通信工程学院	3	50	3.0	3.0
3	屠雅丽	杭州电子科技大学通信工程学院	2	20	2.0	2.0
4	任玉升	浙江水利水电学院电气工程学院	7	14	2.0	3.0
5	蔡倩	杭州电子科技大学通信工程学院	4	13	2.0	3.0