中国科学技术大学学报
中國科學技術大學學報
중국과학기술대학학보
JOURNAL OF UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA
2006年
5期
497-501
,共5页
非负稀疏编码%稀疏编码%独立分量分析%特征基向量%图像特征提取%图像消噪
非負稀疏編碼%稀疏編碼%獨立分量分析%特徵基嚮量%圖像特徵提取%圖像消譟
비부희소편마%희소편마%독립분량분석%특정기향량%도상특정제취%도상소조
非负稀疏编码(NNSC)算法仅依赖自然图像数据的统计特性,具有自适应性.利用NNSC算法可以成功地提取自然图像的特征基向量;作为对特征基的一个实际应用,提出了一种新颖的用非负稀疏编码收缩技术消除自然图像中的高斯加性噪声的方法.实验表明,提取的特征基向量在时域和频域上都有方向性和局部性,表现了输入自然图像的边缘特性;而且与独立分量分析(ICA)法相比,NNSC法提取的特征基有更清晰的边缘特征.目视效果和归一化信噪比证明了NNSC收缩法的消噪效果要优于稀疏编码(或ICA)收缩法、小波收缩法和Wiener滤波等方法.
非負稀疏編碼(NNSC)算法僅依賴自然圖像數據的統計特性,具有自適應性.利用NNSC算法可以成功地提取自然圖像的特徵基嚮量;作為對特徵基的一箇實際應用,提齣瞭一種新穎的用非負稀疏編碼收縮技術消除自然圖像中的高斯加性譟聲的方法.實驗錶明,提取的特徵基嚮量在時域和頻域上都有方嚮性和跼部性,錶現瞭輸入自然圖像的邊緣特性;而且與獨立分量分析(ICA)法相比,NNSC法提取的特徵基有更清晰的邊緣特徵.目視效果和歸一化信譟比證明瞭NNSC收縮法的消譟效果要優于稀疏編碼(或ICA)收縮法、小波收縮法和Wiener濾波等方法.
비부희소편마(NNSC)산법부의뢰자연도상수거적통계특성,구유자괄응성.이용NNSC산법가이성공지제취자연도상적특정기향량;작위대특정기적일개실제응용,제출료일충신영적용비부희소편마수축기술소제자연도상중적고사가성조성적방법.실험표명,제취적특정기향량재시역화빈역상도유방향성화국부성,표현료수입자연도상적변연특성;이차여독립분량분석(ICA)법상비,NNSC법제취적특정기유경청석적변연특정.목시효과화귀일화신조비증명료NNSC수축법적소조효과요우우희소편마(혹ICA)수축법、소파수축법화Wiener려파등방법.
