结合系数重用正交匹配追踪的字典学习算法

摘要：

针对压缩感知中字典对信号稀疏表示能力不足的问题,文中提出了一种结合系数重用正交匹配追踪的自适应字典学习算法,该算法使用系数重用正交匹配追踪算法得到稀疏系数,在字典更新阶段引入上一次迭代过程的先验信息.首先对稀疏系数矩阵进行奇异值分解,再分别用前一次更新的字典对左奇异矩阵和用训练信号对右奇异矩阵进行变换,然后采用变换后的左、右奇异矩阵构造新矩阵,最后利用新矩阵进行字典训练.实验结果表明,采用文中算法得到的字典对图像具有更好的稀疏表示能力,提高了重构图像的质量.

关键词：压缩感知、稀疏表示、自适应字典、字典学习

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61471173,61701181;广东省自然科学基金资助项目2017A030325430;广州市科技计划项目201707010070

在线出版日期：2019-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：52-56,63