提出了K-SVD(K-singular value decomposition)算法,实现了基于K-SVD字典学习的填写缺失像素、压缩及图像去噪、修复等.K-SVD字典学习是1种迭代算法,固定当前字典进行稀疏编码求解稀疏系数,根据稀疏系数对字典的列进行迭代更新,字典列的更新结合稀疏表示一个更新,从而加速收敛.在稀疏编码求解稀疏系数时,在当前固定字典下...
基于竞争聚集的K-SVD字典学习算法 余琨,荆晓远,吴飞,姚永芳 (南京邮电大学自动化学院,江苏南京210003) 摘要:在基于稀疏表示分类的模式识别中,字典学习可以为稀疏表示获得更为精简的数据表示。然而,字典大小是衡量 识别精度和速度的重要因素,优化字典设计能同时满足这两方面的需求。文中提出了一种新的技术叫作基于竞争...
一种改进的 K-SVD 字典学习算法 【关键字】字典学习 K-SVD 稀疏编码 增广拉格朗日乘子法 ALM 【摘要】提出了一种ALM-KSVD字典学习算法,通过稀疏编码和字典更新两步迭代学习得到训练样本的字典.为了提高字典训练速度与性能,在稀疏编码引入增广拉格朗日乘子法(ALM,Augmented Lagrange Multipliers)求解,更新字典则使用经典K...
K-SVD算法在稀疏表示技术上取得了巨大成功,但遇到了字典原子未充分利用的问题,而稀疏贝叶斯字典学习(Sparse Bayesian Dictionary Learning,SBDL)算法存在稀疏表示后信号原子不稀疏和不收敛的缺点。广义贝叶斯字典学习(Generalized Bayesian Dictionary Learning,GBDL)K-SVD算法提供了一种新型稀疏表示系数更新模式,使得过完备...
K- SVD 算法在稀疏表示技术上取得了巨大成功,但遇到了字典原子未充分利用的问题,而稀疏贝叶斯字典学习(Sparse Bayesian Dictiona-ry Learning,SBDL)算法存在稀疏表示后信号原子不稀疏和不收敛的缺点。广义贝叶斯字典学习(Generalized Bayesian Dic-tionary Learning,GBDL)K - SVD 算法提供了一种新型稀疏表示系数更新模式,...
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提出了一种ALM-KSVD字典学习算法,通过稀疏编码和字典更新两步迭代学习得到训练样本的字典.为了提高字典训练速度与性能,在稀疏编码引入增广拉格朗日乘子法(ALM,Augmented Lagrange Multipliers)求解,更新字典则使用经典K-SVD的字典更新算法.为考察算法的字典训练速度和平均表示误差(RMSE),选取了不同样本数和噪声标准进行数据...
稀疏字典学习是一种功能强大的视频图像稀疏表示方法,在稀疏信号处理领域引起了广泛关注.K-SVD算法在稀疏表示技术上取得了巨大成功,但遇到了字典原子未充分利用的问题,而稀疏贝叶斯字典学习(Sparse Bayesian Dictionary Learning,SBDL)算法存在稀疏表示后信号原子不稀疏和不收敛的缺点.广义贝叶斯字典学习(Generalized Bayesian ...
该方法优化了字典的大小,并同时保证了识别的准确率.CA—KSVD将竞争聚集算法中优化簇数的原理引入K—SVD,从而提高了K-SVD的字典学习能力.优化过程从输入大量字典原子开始,逐步减少那些未充分利用或相似的原子,最后得到高性能的字典,它不再包含那些冗余的原子.Extend YaleB和AR人脸数据库上的实验结果表明了文中算法的...
基于双稀疏度K-SVD字典学习的遥感影像超分辨率重建 为了通过软件方式增强遥感影像的空间分辨率,提出了一种基于双稀疏度K-SVD字典学习的遥感影像超分辨率重建算法。基于稀疏表示理论,利用K-SVD字典学习算法求解低分辨率... 康军梅,隋立春,李丽,... - 《计算机工程与应用》 被引量: 0发表: 2018年 基于改进K-SVD字典...