图像组转置训练及非凸约束的去噪去模糊算法

• 作者: 杨平 王万良 赵燕伟 郑建炜
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 去噪 去模糊 转置学习 字典学习 非凸优化 Bregman拆分迭代
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 917-926
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 6131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201910006

摘要

针对稀疏表示模型的过完备字典集训练过程中图像块采样不充分问题,提出图像组转置训练及非凸约束的去噪去模糊算法.采用组间方差约束的图像块搜索策略,并根据自适应软阈值对筛选的字典集进行转置学习.在重构过程中采用lp(0<p<1)范数约束以保证结果的强稀疏性.最后采用Bregman拆分迭代法求解文中非凸模型.实验表明,文中算法重构图像具有较好的视觉效果,去噪去模糊效果较优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵燕伟	浙江工业大学计算机科学与技术学院	136	1987	25.0	40.0
2	王万良	浙江工业大学计算机科学与技术学院	303	3770	29.0	48.0
3	郑建炜	浙江工业大学计算机科学与技术学院	42	161	7.0	10.0
4	杨平	浙江工业大学计算机科学与技术学院	2	4	1.0	2.0