【摘 要】
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为了提高图像稀疏表示性能，提出了一种有效的结构化字典图像稀疏表示方法．针对过完备字典构造和稀疏分解中原子筛选问题，提出了一种基于灰色关联度的字典原子筛选和结构聚类方案
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61171077);江苏省高校自然科学研究资助项目(12KJB510025,12KJB510026);南通市引进人才资助项目(03080415);南通大学创新人才基金资助项目(2009)
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为了提高图像稀疏表示性能，提出了一种有效的结构化字典图像稀疏表示方法．针对过完备字典构造和稀疏分解中原子筛选问题，提出了一种基于灰色关联度的字典原子筛选和结构聚类方案．首先，对测试图像分块处理，利用块作为原子样本；然后，计算原子间的灰色关联度，并设置原子灰色关联度的筛选准则；最后，利用结构特征对原子聚类，构造图像稀疏字典．算法利用灰色关联度选择表征能力强的原子，提高字典的表征能力，缓解了传统字典设计对原子个数的依赖；同时，降低了算法的复杂度．将该方法得到的字典用于图像去噪，结果表明，视觉效果明显优于同类算
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