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壓縮感知利用過完備稀疏分解的重構算法 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用到壓縮成像中,但是在壓縮重構時,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的文獻?還是目前就沒有這類算法,謝謝大家。 |

鐵蟲 (正式寫手)
| 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,并且給出了理論證明。 |
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