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基于稀疏编码的自然图像特征提取及去噪
被引:12
作者
:
尚丽
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
中国科学院合肥分院智能机械研究所
尚丽
郑春厚
论文数:
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引用数:
0
h-index:
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机构:
中国科学院合肥分院智能机械研究所
郑春厚
机构
:
[1]
中国科学院合肥分院智能机械研究所
[2]
中国科学院合肥分院智能机械研究所 安徽合肥中国科学技术大学自动化系
[3]
安徽合肥
[4]
安徽合肥中国科学技术大学自动化系
来源
:
系统仿真学报
|
2005年
/ 07期
关键词
:
稀疏编码;
独立分量分析;
基向量;
特征提取;
图像消噪;
D O I
:
10.16182/j.cnki.joss.2005.07.067
中图分类号
:
TN911.73 [图像信号处理];
学科分类号
:
0711 ;
080401 ;
080402 ;
摘要
:
主要讨论稀疏编码在自然图像统计特性中的应用,利用稀疏编码实现图像的特征提取以及消除图像中的高斯噪声。文中利用双梯度算法对自然图像的基向量进行迭代学习。实验表明,提取的基向量在时域和频域上都有方向性和局部性。与小波收缩法相比,稀疏编码法提取的特征要优于小波法提取的特征。对特征提取的实际应用,就是利用稀疏编码收缩法对图像消噪,并通过仿真实验证明稀疏编码收缩法去噪效果要优于任何低通滤波方法。
引用
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页码:1782 / 1784+1787 +1787
页数:4
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