基于图像熵分块的压缩感知字典学习算法

摘要：

针对传统字典学习算法预处理阶段未考虑图像内外部特征的问题,提出一种基于灰度梯度矩阵的图像熵字典学习算法.该算法通过灰度梯度矩阵计算图像块熵值,并对各图像块进行分类,每类数据组合成训练数据集,再利用基于系数矩阵的奇异值分解算法更新各类子字典.对测试图像的稀疏表示系数进行重建实验,仿真结果表明,该算法可高效训练出自适应稀疏字典,显著提高图像重建精度.

关键词：灰度梯度矩阵、图像熵、稀疏字典、奇异值分解

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金资助项目61471412,61771020,61373262

在线出版日期：2019-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：520-523