咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >基于预学习字典的对称ADMM在人脸去噪上的应用 收藏

基于预学习字典的对称ADMM在人脸去噪上的应用

Application of Symmetric ADMM Based on Pre-Learned Dictionary in Face Denoising

作     者:张静雯 党亚峥 倪诗皓 

作者机构:上海理工大学管理学院上海 

出 版 物:《建模与仿真》 (Modeling and Simulation)

年 卷 期:2024年第13卷第2期

页      面:1630-1640页

学科分类:08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主  题:预学习字典 对称ADMM 人脸去噪 消融实验 

摘      要:字典学习算法是图像去噪的常用方法,但字典训练是一个耗时的过程,且会丢失图像中的有效信息。本文提出一种基于预学习字典的低秩算法,将图像中的干净数据和结构化噪声用对应的字典和系数矩阵表示。首先通过消融实验证明模型各部分的作用,接着对部分损坏的图像进行训练并与其他算法对比,最后将算法训练出的映射矩阵用于测试数据。结果表明PLID对于噪声的处理优于其他算法,测试数据经过映射矩阵的线性变换后也可以去除噪声。

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分