| 基于信号稀疏表示的形态成分分析:进展和展望 |
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| 引用本文： | 李映,张艳宁,许星. 基于信号稀疏表示的形态成分分析:进展和展望[J]. 电子学报, 2009, 37(1): 146-152 |
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| 作者姓名： | 李映 张艳宁 许星 |
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| 作者单位： | 西北工业大学计算机学院,陕西西安,710072;西北工业大学计算机学院,陕西西安,710072;西北工业大学计算机学院,陕西西安,710072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研基金，陕西省自然科学基础研究计划，航空科学基金 |
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| 摘 要： | 有效的信号和图像分解(分离)技术在信号和图像的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用.虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不完美.形态成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)是最新提出的一种基于稀疏表示的信号和图像分解(分离)方法.该方法的主要思想是利用信号组成成分的形态差异性(可以由不同的字典稀疏表示)进行分离.本文详细描述了形态成分分析方法的理论思想,并介绍了形态成分分析的最新研究进展及其存在的问题,最后指出了进一步发展的方向.
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| 关 键 词： | 形态成分分析 稀疏表示和分解 超完备字典 |
| 收稿时间： | 2007-08-03 |
Advances and Perspective on Morphological Component Analysis Based on Sparse Representation |
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| LI Ying,ZHANG Yan-ning,XU Xing. Advances and Perspective on Morphological Component Analysis Based on Sparse Representation[J]. Acta Electronica Sinica, 2009, 37(1): 146-152 |
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| Authors: | LI Ying ZHANG Yan-ning XU Xing |
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| Affiliation: | Department of Computer Science and Engineering;Northwestern Polytechnical University;Xi'an;Shaanxi 710072;China |
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| Abstract: | The separation of signal and image content into semantic parts plays a key role in applications such as analysis,enhancement,compression,restoration,and more.Although many approaches have been proposed to tackle this problem in recent years,they have many disadvantages.Morphological Component Analysis(MCA)is a novel decomposition method based on sparse representation of signals and images.The main idea of MCA is to decompose a signal or image into its building blocks considering that there is morphological ... |
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| Keywords: | morphological component analysis sparse representation and decomposition over-complete dictionary |
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