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[求助]
壓縮感知利用過完備稀疏分解的重構(gòu)算法 已有2人參與
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| 想把基于過完備原子庫稀疏分解應(yīng)用到壓縮成像中，但是在壓縮重構(gòu)時，需要確定最優(yōu)的原子，就想著在壓縮感知算法中找到一些想法�？戳艘恍┪墨I沒找到利用利用過完備原子庫進行壓縮重構(gòu)的算法，請問蟲友誰看到過利用過完備原子庫進行壓縮感知重構(gòu)的文獻？還是目前就沒有這類算法，謝謝大家。 |
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2樓2014-11-09 11:41:02
3樓2014-11-09 13:57:19
suntree4152
鐵蟲 (正式寫手)
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【答案】應(yīng)助回帖
★ ★
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
994515978: 金幣+2, ★★★★★最佳答案, 非常感謝 2014-11-09 19:17:22
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| 你可以去看一看K-SVD算法，以及Angrew Wu小組在06年ICML發(fā)的一篇關(guān)于dictionary learning文章。當然這些算法只是取得了比較好的實驗效果，沒有給出理論證明。最近的結(jié)果，可以去查閱一下Candes（壓縮傳感的奠基人之一）小組在2011年發(fā)表的compressed sensing with Coherence and redundance dictionary，該文章提出了在一類over-complete的dictionary可稀疏表達的信號可以通過 l1-analysis來恢復(fù)，并且給出了理論證明。 |
4樓2014-11-09 18:33:09
5樓2014-11-09 19:17:42
6樓2014-11-10 21:27:55
suntree4152
鐵蟲 (正式寫手)
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打錯了， 文章是“efficient sparse coding algorithms”發(fā)表在nips 2006. http://ai.stanford.edu/~hllee/nips06-sparsecoding.pdf |
7樓2014-11-11 08:13:46
8樓2014-11-11 19:03:11
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