Abstract-Separeringen av bildinnehåll i semantiska delar spelar en viktig roll i applikationer som komprimering, förbättring, restaurering, med mera. Under de senaste åren, flera banbrytande verk föreslog en sådan separation baseras på variationsformulering och andra med hjälp av oberoende komponentanalys och sparhet. I detta dokument presenteras en ny metod för att separera bilder till textur och styckvis släta (kartong) delar, som utnyttjar både variations- och gleshetsmekanismerna. Metoden kombinerar basjaktens denoiseringsalgoritm (BPDN) och totalvariationssystemet (TV). Den grundläggande idén som presenteras i detta papper är användningen av två lämpliga ordböcker, den ena för representation av texturer och den andra för de naturliga scendelar antas vara styckvis slät. Båda ordböckerna är valda så att de leder till glesa representationer över en typ av bildinnehåll (antingen textur eller bitvis slät). Användningen av BPDN med de två sammansmälta ordböckerna leder till önskad separation, tillsammans med bullerborttagning som en biprodukt. Eftersom behovet av att välja rätt ordböcker i allmänhet är svårt, används en TV-reglering för att bättre styra separationsprocessen och minska ringande artefakter. Vi presenterar ett mycket effektivt numeriskt system för att lösa det kombinerade optimeringsproblem som vår modell utgör och för att visa flera experimentella resultat som validerar algoritmens prestanda. Index Terms-Basis jakt denoising (BPDN), kurvalet, lokal diskret cosinustransform (DCT), bitvis slät, kamelet, glesa representationer, textur, total variation, våget.
MCA-algoritmen REF använder parametriskt baserade ordböcker, som anger grundvektorerna för den diskreta cosinustransformen (DCT) och kurvalet wavelettransform (CWT).
Image decomposition via the combination of sparse representations and a variational approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}