Abstract-Sparse-presentationer av signaler har visat stort intresse under de senaste åren. Antagandet att naturliga signaler, såsom bilder, medger en gles nedbrytning över en redundant ordbok leder till effektiva algoritmer för hantering av sådana datakällor. I synnerhet har utformningen av väl anpassade ordböcker för bilder varit en stor utmaning. K-SVD har nyligen föreslagits för denna uppgift [1] och visat sig fungera mycket bra för olika gråskaliga bildbehandlingsuppgifter. I den här artikeln tar vi upp problemet med att lära sig ordlistor för färgbilder och utöka den K-SVD-baserade gråskalan av denoiserande algoritmen som visas i [2]. Detta arbete lägger fram sätt att hantera icke-homogen buller och saknade information, bana väg för state-of-the-art resultat i tillämpningar som färgbild denoiserande, demosaik och inpainting, som visas i detta dokument.
Mairal m.fl. REF har tagit itu med svårigheten att lära ordböcker för olika färgbild.
Sparse Representation for Color Image Restoration
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}