[发明专利]一种基于解析稀疏模型的字典学习算法无效
| 申请号： | 201410259791.X | 申请日： | 2014-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN104021528A | 公开（公告）日： | 2014-09-03 |
| 发明（设计）人： | 张烨;王浩龙;龚黎华;张文全 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 南昌洪达专利事务所 36111 | 代理人： | 刘凌峰 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于解析稀疏模型的字典学习算法。本算法直接利用噪声信号构造代价函数，并且利用梯度下降法求解该代价函数，保证每一次迭代求解的值在局部范围内最优。通过该算法对字典进行自适应更新，形成更能表示图像结构的超完备字典。本发明提供的字典学习算法可应用于图像去噪，能提高图像的质量、提供更加准确的目标和背景信息，达到较理想的去噪效果。在目标检测、光学成像、安全监控系统等军事领域和非军事领域均有广泛的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 解析 稀疏 模型 字典 学习 算法 | ||
【主权项】：
一种基于解析稀疏模型的字典学习算法，其特征在于直接利用噪声信号构造代价函数，并且利用梯度下降法求解该代价函数，保证每一次迭代求解的值在局部范围内最优；通过该算法对字典进行自适应更新，形成更能表示图像结构的超完备字典，然后再利用OBG算法估计源信号，进行图像去噪。
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