| 分组训练卷积字典的图像去噪算法 |
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| 引用本文： | 张膑,张运杰,白明明.分组训练卷积字典的图像去噪算法[J].科学技术与工程,2021,21(6):2379-2386. |
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| 作者姓名： | 张膑 张运杰 白明明 |
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| 作者单位： | 大连海事大学理学院,大连116026 |
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| 摘 要： | 卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)这一全局模型因字典的特殊结构而受到广泛关注,其中卷积字典学习算法(slice-based dictionary learning,S-BCSC)是最为有效的CSC模型优化算法.虽然S-BCSC算法非常有效,但算法在应用中对整幅图像只使用一个固定大小的字典,然而这并不利于图像信息的准确描述.为克服这一缺陷,讨论如何根据图像大小确定卷积字典大小,结合稀疏表示字典学习算法,提出分组训练卷积字典的图像去噪算法.新算法首先将过冗余图像块按照平滑、纹理、边缘分为三类;然后为每一类分别确定所要训练的卷积字典大小;最后依据S-BCSC算法完成字典学习以及图像去噪过程.从实验结果可以看出,所提算法在图像质量、清晰度上相比原S-BCSC算法都有所提升.
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| 关 键 词： | 稀疏表示 稀疏编码 字典学习 卷积字典学习 卷积稀疏编码 |
| 收稿时间： | 2020/6/2 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/11/23 0:00:00 |
Image denoising algorithm based on group training convolution dictionary |
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| Zhang Bin,Zhang Yunjie,Bai Mingming.Image denoising algorithm based on group training convolution dictionary[J].Science Technology and Engineering,2021,21(6):2379-2386. |
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| Authors: | Zhang Bin Zhang Yunjie Bai Mingming |
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| Institution: | Department of Mathematics, Dalian Maritime University,,Department of Mathematics, Dalian Maritime University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | sparse representations sparse coding dictionary learning convolution dictionary learning convolutional sparse coding |
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