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摘 要:本发明一种基于双字典学习的非局部稀疏表示图像去噪方法改进了Dong非局部稀疏表示模型中所用到传统的Kmeans聚类方法,具体利用聚类中心字典学习方法分析与挖掘各相似类间的相关性,并将这一相关性引入传统的Kmeans聚类方法,以提高聚类的准确性,从而达到增强稀疏表示模型性能的目的。本发明包括:对待去噪图像,利用kmeans聚类方法,产生各类;计算各类中心图片;利用聚类中心字典学习方法,得到各聚类中心的稀疏表示,继而重建各聚类中心图像块;更新传统Kmeans结果中的聚类中心;循环,直至满足结束条件;构建各类对应的紧致PCA字典;构造类内图像片稀疏编码误差项;利用迭代收敛算法求解。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201511023720.0 | 专利名称: | 一种基于双字典学习的非局部稀疏表示图像去噪方法 |
申请日: | 2015-12-30 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
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日期 | 法律信息 | 备注 |