本文關(guān)鍵詞：結(jié)合自適應(yīng)字典學習的稀疏貝葉斯重構(gòu)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：貝葉斯壓縮感知是一種基于統(tǒng)計分析的壓縮感知算法,具有很好的魯棒性,能夠充分利用信息間的相關(guān)性,它的重構(gòu)依賴于圖像的稀疏性表達.針對貝葉斯壓縮感知的深層次稀疏化問題,筆者結(jié)合自適應(yīng)字典學習思想,提出一種冗余自適應(yīng)字典表示的稀疏貝葉斯學習算法.該算法對圖像進行局部分塊,從待重建圖像的迭代中間圖像分塊中學習字典,并以該字典作為圖像的稀疏變換基,通過稀疏貝葉斯學習算法獲得稀疏解.實驗結(jié)果表明,基于自適應(yīng)字典的貝葉斯學習算法能提高稀疏化,明顯改善圖像的重構(gòu)質(zhì)量.
【作者單位】： 西安電子科技大學電子工程學院;西安電子科技大學通信工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏貝葉斯學習 自適應(yīng)字典 貝葉斯壓縮感知
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61271296) 陜西省自然科學基礎(chǔ)研究計劃資助項目(2016JM6012) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(JB150218) 西安電子科技大學教育教學改革研究資助項目(B1311);西安電子科技大學新實驗開發(fā)與新實驗設(shè)備研制及實驗教學改革資助項目(SY1354)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】：

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  本文關(guān)鍵詞：結(jié)合自適應(yīng)字典學習的稀疏貝葉斯重構(gòu)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：452338