西安邮电学院学报
西安郵電學院學報
서안유전학원학보
JOURNAL OF XI’AN INSTITUTE OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS
2013年
4期
29-32
,共4页
压缩感知%稀疏K-奇异值字典学习%Zig-Zag变换%正交匹配追踪
壓縮感知%稀疏K-奇異值字典學習%Zig-Zag變換%正交匹配追蹤
압축감지%희소K-기이치자전학습%Zig-Zag변환%정교필배추종
为了解决中度和重度污染的模糊图像去模糊效果差、边缘细节恢复难的问题,提出一种基于压缩感知理论的去模糊算法,即引入数字水印中的Zig-Zag变换,加入信号转换过程中的位置关系信息,对K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法进行改进,以优化稀疏系数的稀疏度.实验结果表明,对于中重度模糊图像,新算法的提高信噪比(Improve Signal to Noise Ratio,ISNR)优于K-SVD算法.
為瞭解決中度和重度汙染的模糊圖像去模糊效果差、邊緣細節恢複難的問題,提齣一種基于壓縮感知理論的去模糊算法,即引入數字水印中的Zig-Zag變換,加入信號轉換過程中的位置關繫信息,對K-奇異值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法進行改進,以優化稀疏繫數的稀疏度.實驗結果錶明,對于中重度模糊圖像,新算法的提高信譟比(Improve Signal to Noise Ratio,ISNR)優于K-SVD算法.
위료해결중도화중도오염적모호도상거모호효과차、변연세절회복난적문제,제출일충기우압축감지이론적거모호산법,즉인입수자수인중적Zig-Zag변환,가입신호전환과정중적위치관계신식,대K-기이치분해(K-singular value decomposition,K-SVD)산법진행개진,이우화희소계수적희소도.실험결과표명,대우중중도모호도상,신산법적제고신조비(Improve Signal to Noise Ratio,ISNR)우우K-SVD산법.
