论文摘要
本文针对现存的稀疏字典学习模型存在的计算负担重、训练速度慢、需要大量训练样本等问题,基于压缩感知和字典学习理论,提出了一种局部敏感自调制字典学习模型。该模型使用分块图像的压缩感知测量学习字典,加入局部约束条件,保证字典稀疏表示图像的能力,且能够快速得到解析解。实验结果表明,本文模型学得的字典相比其他字典,在矿井图像重构上体现了较好的优越性,重构的矿井图像保留了较真实的非平滑的结构特征,并且具有较好的鲁棒性,可以达到矿井图像自适应重构的目的。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邹雄斌
关键词: 稀疏表示,压缩感知,字典学习,局部敏感,图像重构
来源: 电子技术与软件工程 2019年23期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 自然地理学和测绘学,矿业工程,计算机软件及计算机应用
单位: 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
基金: 国家重点研发计划项目“煤矿智能开采安全技术与装备研发”(2017YFC0804302)
分类号: TD17;TP391.41
页码: 64-66
总页数: 3
文件大小: 2182K
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