%0 Journal Article %T 基于稀疏分解和聚类的自适应图像去噪新方法 %A 魏雅丽 %A 温显斌 %A 邹永廖 %A 郑永春 %J 计算机应用 %D 2013 %X ?随着信号稀疏表示原理的深入研究,稀疏分解越来越广泛地应用于图像处理领域。针对过完备字典构造和稀疏分解运算量巨大的问题,提出一种基于稀疏分解和聚类相结合的自适应图像去噪新方法。该方法首先通过改进的k均值(k-means)聚类算法训练样本,构造过完备字典;其次,通过训练过程中每一次迭代,自适应地更新字典的原子,使字典更适应样本的稀疏表示;然后利用正交匹配追踪(omp)算法实现图像的稀疏表示,从而达到图像去噪的目的。实验结果表明:与传统的字典训练方法相比,新算法有效地降低了运算复杂度,并取得更好的图像去噪效果。 %K k均值聚类 %K 稀疏分解 %K 图像去噪 %K 正交匹配追踪 %K 过完备字典 %U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract15904.shtml