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基于稀疏表示的图像处理技术近年来成为研究热点,多种字典学习算法如K-SVD,OLM(Online dictionary learning Method)等予以提出;这类算法使用重叠的图像块来构建字典进行稀疏表示,产生了大量稀疏系数,致使计算过缓,且不能确保收敛。针对此问题开展研究,提出了基于近端梯度的快速字典学习算法;该算法结合了多凸优化求解,采用近端梯度算法求解字典学习过程中涉及的优化问题,有效地降低了每次迭代的复杂度,减少了迭代开销,同时能够确保收敛。合成数据上的实验表明,相较于其它经典算法,该算法进行字典学习速度更快,所耗时间较短,获得的字典更好;且在图像稀疏去噪的应用中,该算法的去噪效果表现优异。 相似文献
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