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基于Gabor 感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究

孙玉宝 肖亮 韦志辉 邵文泽

孙玉宝, 肖亮, 韦志辉, 邵文泽. 基于Gabor 感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究. 自动化学报, 2008, 34(11): 1379-1387. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01379
引用本文: 孙玉宝, 肖亮, 韦志辉, 邵文泽. 基于Gabor 感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究. 自动化学报, 2008, 34(11): 1379-1387. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01379
SUN Yu-Bao, XIAO Liang, WEI Zhi-Hui, SHAO Wen-Ze. Sparse Representations of Images by a Multi-component Gabor Perception Dictionary. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(11): 1379-1387. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01379
Citation: SUN Yu-Bao, XIAO Liang, WEI Zhi-Hui, SHAO Wen-Ze. Sparse Representations of Images by a Multi-component Gabor Perception Dictionary. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(11): 1379-1387. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01379

基于Gabor 感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究

doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01379
详细信息
    通讯作者:

    韦志辉

  • 中图分类号: TN911.73

Sparse Representations of Images by a Multi-component Gabor Perception Dictionary

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    Corresponding author: WEI Zhi-Hui
  • 摘要: 如何设计合适的能够匹配各层面几何结构的图像稀疏表示过完备字典, 进而形成对图像的稀疏分解是当前研究者关注的热点问题. 根据图像的几何结构特性, 从人类视觉系统特性出发, 建立了匹配各层面图像结构的Gabor感知多成份字典, 进而提出一种高效的基于匹配追踪的图像稀疏分解算法. 实验结果表明: Gabor感知多成份字典具有对图像中平滑、边缘与纹理结构的自适应性, 与Anisotropic refinement-Gaussian (AR-Gauss)混合字典相比以较少的原子实现了对图像更为高效的稀疏分解.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-09-20
  • 修回日期:  2007-12-25
  • 刊出日期:  2008-11-20

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