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专利名称图像稀疏表征多字典学习的联合优化训练方法
申请日2016-12-30
申请号/专利号CN201611252617.8
专利权人清华大学;北京航空航天大学
申请人清华大学;北京航空航天大学
发明人/设计人陶晓明;黄丹蓝;徐迈;葛宁;陆建华
公告日2019-08-02
公告号CN106815876B
法律状态有效
专利类型发明
行业分类

摘要

图像稀疏表征多字典学习联合优化训练方法,属于多媒体通信和图像数据处理领域,其特征在于,把训练用图像单元的梯度矩阵经奇异值分解后的奇异值矩阵中的非零元素视作对应梯度方向的能量值,根据设定的能量值参数门限把图像单元分为各项同性图像和各项异性图像,依次学习共享字典和专门化字典,用一个反映经稀疏表征后的各向同性和各向异性图像的残差,各字典的自相关和互相关程度以及非零元素正则化等因素最小化的目标函数予以优化,在优化过程中,依次用正交匹配追踪算法优化A0,Ak,再用梯度下降算法优化D0,Dk,在保留欲优化参数时,其他不涉及欲优化参数的项视为常数。本发明用于图像压缩时,细节保留好,失真率较低,图像品质相对较好。
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