【摘 要】
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基于稀疏表示的图像重建需要解决字典学习和稀疏重建两个关键问题。针对字典训练所用时间太长的缺陷,采用了基于K-SVD的双空间、双字典训练方法,并且在样本采集时进行了降维
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基于稀疏表示的图像重建需要解决字典学习和稀疏重建两个关键问题。针对字典训练所用时间太长的缺陷,采用了基于K-SVD的双空间、双字典训练方法,并且在样本采集时进行了降维处理,减少了字典学习的计算量,提高了字典训练的速度,并且字典的可用性得到了很大的提升。图像重建时采用2范数作为约束条件,降低了算法的复杂度,减少了迭代时间。实验结果表明,在字典学习所需时间大大减少和重建速度明显提升的情况下,重建的效果无论是肉眼的观察,还是客观的评价指标都满足重建要求。
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