【摘要】：利用GMM模型對自然圖像塊進(jìn)行學(xué)習(xí),對高斯分量的協(xié)方差矩陣做PCA,用其特征向量組成的矩陣作為子字典,用特征值的大小作為對稀疏系數(shù)加權(quán)的依據(jù),并將該模型應(yīng)用到CSR模型中得到一種新的去噪模型,并給出模型的優(yōu)化算法。為了驗(yàn)證提出的模型的有效性,設(shè)計了比較的仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明與一些先進(jìn)的模型相比,該方法具有優(yōu)勢。
[Abstract]:The GMM model is used to study the natural image block. The covariance matrix of Gao Si component is studied by PCA,. The matrix composed of its eigenvector is used as the sub-dictionary, and the magnitude of eigenvalue is used as the basis for weighting sparse coefficient. The model is applied to the CSR model to obtain a new denoising model, and the optimization algorithm is given. In order to verify the validity of the proposed model, a comparative simulation experiment is designed, which shows that this method has advantages over some advanced models.
【作者單位】： 公安海警學(xué)院;
【基金】：公安部技術(shù)研究計劃項目(2015JSYJC029) 公安海警學(xué)院研究中心、科研團(tuán)隊研究計劃項目資助
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2321011