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基于广义低秩矩阵分解的分离字典训练及其快速重建算法: 收藏
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引用; 《电子学报》2018年第10期46卷 2400-2409页; 作者：张长伦余沾王恒友何强北京建筑大学理学院; 针对传统压缩感知重建算法存在重建质量偏低、重建时间偏长等问题,本文提出了一种基于分离字典训练的快速重建算法.首先选取某类图像作为训练集,建立其广义低秩矩阵分解模型;其次采用交替方向乘子法求解该模型,训练出一组分离字典;最后...; 针对传统压缩感知重建算法存在重建质量偏低、重建时间偏长等问题,本文提出了一种基于分离字典训练的快速重建算法.首先选取某类图像作为训练集,建立其广义低秩矩阵分解模型;其次采用交替方向乘子法求解该模型,训练出一组分离字典;最后将该分离字典用于图像重建中,通过简单的线性运算实现图像的快速重建.实验结果表明,本文算法相比于传统的重建算法,针对训练集同类图像,具有十分显著的重建性能,对于其他不同类型的图像,依然有不错的重建质量,极大地降低了重建时间.; 来源：详细信息评论

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