K-SVD算法 K-SVD算法学习1：稀疏表示：考虑线性等式，或者是线性逼近。,这里的D是 的矩阵。称为字典（字典学习中），测量矩阵（压缩感知中），权重矩阵（多任务学习中），其中。 中的每一列称为原子。其模型为 等价于 当然其中 可以用其最优凸近似 来近似替代进行求解。如图，即为稀疏表示模型。我们对 取 ...
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示,经常用于图像压缩、编码、分类等应用。 二、主要问题 K-SVD 算法 K-SVD 数学模型 三、算法求解 3.1 求解步骤 给定训练数据后一...
K-SVD算法 K-SVD算法 它与K-mean算法原理上是类似的；K-mean 算法：（之前写过：）对于初始化的类别中⼼，可以看作初化的字典（每⼀列为⼀个类别中⼼）；⽽每⼀样本的表⽰可以⽤⼀个稀疏向量表⽰（此向量只有对应的类别为1，其余为0）K-svd算法:K-SVD是⼀种经典的字典训练算法，依据...
K-SVD是一种迭代方法,它交替进行两个过程:1、在基于当前字典的示例的稀疏编码2、更新字典原子以更好地拟合数据的过程。字典列的更新与稀疏表示的更新相结合,从而加速了收敛。 K-SVD算法是灵活的并且可以与任何追踪方法(例如,基础追踪,FOCUSS或匹配追踪)一起工作。我们将分析该算法并在合成测试和实际图像数据应用中...
在本节中,我们将介绍用于字典训练的K-SVD算法。该算法灵活,可与任何追踪算法配合使用。它很简单,旨在成为K-means的真正直接推广。因此,当被强制使用一个原子对应一个信号时,它会训练增益形状VQ的字典。当被强制有该原子的单位系数时,它会精确地再现K-means算法。由于有效的稀疏编码和类似Gauss-Seidel的加速字典更新...
K-SVD是一种迭代算法，是K-means算法的扩展，一般是用来在稀疏表示问题中的字典训练方面。这里的“字典”是一个过完备的矩阵，由其，使得一个信号向量可以表示成字典中原子（字典的列向量）的稀疏线性组合。 K-SVD和K-means方法本质上都属于一种压缩的思想，都主要包含以下两个步骤：1)稀疏编码 2)字典更新 在K...
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K-SVD算法的图像去噪的实验一:引言现实中的图像在数字化和传输过程中由于常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,从而降低了图像的质量,对图像的理解和解译造成了不小的困难,因此,在图像处理中,图像噪声抑制成为关键,也是后续图像的特征提取、分割、识别等工作的根底。噪声抑制技术的主要目标就是:在有效的去除噪声的...
本文首先诠释下 K--SVD 算法的基本思想,然后通过几个实验对比下该算法与之前的 算法的去噪效果。 二:K--SVD 算法的基本思想 1:K-均值 因为K-SVD 算法是由 K-均值扩展而来,先简单介绍 K-均值算法。K-均值算法要解决的 问题是:求解一个包括 K 个代码的码本,求在此码本上,根据最近邻分配法则,对包括 N ...
K-SVD是一种经典的字典训练算法,依据误差最小原则,对误差项进行SVD分解,选择使误差最小的分解项作为更新的字典原子和对应的原子系数,经过不断的迭代从而得到优化的解。 具体可以看看参考文献; 总结一句话:当更新字典中的一个原子时,把该原子对误差的贡献清零,然后对剩余的误差矩阵进行SVD分解(原因是SVD分解可以把最...