结合KSVD和分类稀疏表示的图像压缩感知

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由于传统稀疏字典训练方法不能充分利用图像细节信息,提出一种分类稀疏字典训练方法。根据待训练样本的特性,将其划分为平滑、边缘和纹理三类,用KSVD算法分别训练出适合三类图像块特性的冗余字典,利用构造的冗余字典分别稀疏表示三类图像块。同时根据每类图像块所含信息量,自适应地分配测量率。实验结果表明,和单一正交基、冗余字典相比,该算法的稀疏系数更加稀疏,在低图像测量率时,重构效果更好,对边缘信息丰富的图像重构效果改善尤为明显。
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