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公开(公告)号：CN104021528A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410259791.X
申请日：2014-06-12
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于解析稀疏模型的字典学习算法。本算法直接利用噪声信号构造代价函数，并且利用梯度下降法求解该代价函数，保证每一次迭代求解的值在局部范围内最优。通过该算法对字典进行自适应更新，形成更能表示图像结构的超完备字典。本发明提供的字典学习算法可应用于图像去噪，能提高图像的质量、提供更加准确的目标和背景信息，达到较理想的去噪效果。在目标检测、光学成像、安全监控系统等军事领域和非军事领域均有广泛的应用。
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