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为了合成出更加清晰的人脸素描画像,文中提出一种基于稀疏表示的自适应图像建模方法。通过从训练数据中提取有效的训练集,降低学习的盲目性和难度,获取更加精确的字典结果。在精确字典结果的基础上,通过控制线性组合系数的非零元素个数,实现测试图像的自适应重构与优化,从而解决传统经典合成算法噪声较大的问题。仿真测试结果表明,文中所提出的方法提取了更多的图像块,能够滤除更多的高频分量,其合成图像的噪声更小,具有更加优秀的平滑性。