改进的流形学习图像稀疏降噪方法

摘要：

本文将稀疏重构与流形学习算法两算法结合运用于图像降噪方面,提出了基于拉普拉斯图谱嵌入的稀疏编码.该方法利用拉普拉斯图谱的局部相关性,通过对权重矩阵的改进,增强数据间的关系表示,同时又通过稀疏理论进一步优化代表低维数据点的稀疏系数进行数据压缩,从而进一步提高图像降噪效果.

关键词：图像处理、稀疏编码、流形学习、数据降维

所属期刊栏目：32

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金项目10974044, 11274092,11274091;中央高校基本科研业务费项目2011B11314;江苏省2009年度研究生教育教学改革研究与实践课题22号;常州市科技支撑项目CE20110031

在线出版日期：2013-10-10（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：51-54