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  本文關(guān)鍵詞：數(shù)字動(dòng)漫藝術(shù)中的視覺符號(hào)及審美研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《燕山大學(xué)》 2012年

卷積稀疏編碼算法研究及其應(yīng)用

韓冬梅  

【摘要】：稀疏表示與圖像的后續(xù)處理密切相關(guān)，如去噪、壓縮、場(chǎng)景分類與模式識(shí)別等�，F(xiàn)有的稀疏表示理論主要基于一維信號(hào)和圖像塊建模，適用于小樣本圖像處理。然而，圖像是一種復(fù)雜的高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其固有的統(tǒng)計(jì)特性與人類視覺感知系統(tǒng)的信息處理機(jī)理及細(xì)胞感受野特性相對(duì)應(yīng)。因此，本文從模擬視覺神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的卷積網(wǎng)絡(luò)模型角度出發(fā)，基于卷積稀疏編碼算法及其應(yīng)用展開研究，主要內(nèi)容如下： 首先，針對(duì)現(xiàn)有稀疏表示去噪算法不適合處理大尺度圖像的缺點(diǎn)，，設(shè)計(jì)了基于卷積稀疏表示的圖像去噪。利用卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)卷積字典，在卷積匹配追蹤全局稀疏逼近過程中通過控制殘差能量實(shí)現(xiàn)去噪。并針對(duì)算法在去噪過程中存在的缺點(diǎn)，利用閾值處理和約束鄰域特征響應(yīng)個(gè)數(shù)對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法能夠在一定程度上有效地抑制噪聲干擾。 其次，針對(duì)傳統(tǒng)過完備字典原子特征單一、冗余度低的缺點(diǎn)，探討并分析了兩類平移不變性字典學(xué)習(xí)。利用相關(guān)性在卷積字典的學(xué)習(xí)過程中對(duì)濾波器進(jìn)行約束，豐富字典特征種類，并利用卷積編碼思想實(shí)現(xiàn)基于圖像塊的平移不變性字典學(xué)習(xí)，降低計(jì)算復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了算法的有效性。 最后，針對(duì)卷積稀疏編碼不利于刻畫局部細(xì)節(jié)特征的缺點(diǎn)，提出了結(jié)合卷積匹配追蹤和正交匹配追蹤的分層稀疏表示算法。利用K-SVD過完備字典和卷積字典的各自優(yōu)勢(shì)，并結(jié)合自然圖像全局輪廓特征和局部細(xì)節(jié)特征構(gòu)建聯(lián)合字典，進(jìn)而從不同層面對(duì)圖像形成最優(yōu)稀疏表示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與K-SVD過完備字典和卷積字典相比，聯(lián)合字典稀疏表示能力更強(qiáng)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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