Traditionell patch-baserad gles representation modellering av naturliga bilder lider oftast av två problem. För det första måste det lösa ett storskaligt optimeringsproblem med hög computational komplexitet i ordlista lärande. För det andra beaktas varje patch självständigt i ordlistan inlärning och sparsam kodning, som ignorerar förhållandet mellan patcher, vilket resulterar i felaktiga glesa kodningskoefficienter. I detta papper, istället för att använda patch som den grundläggande enheten för gles representation, utnyttjar vi begreppet grupp som den grundläggande enheten för gles representation, som består av icke-lokala patcher med liknande strukturer, och etablera en ny gles representation modellering av naturliga bilder, kallad gruppbaserad gles representation (GSR). Den föreslagna GSR kan glest representera naturliga bilder inom gruppdomänen, som genomdriver den inneboende lokala glesheten och icke-lokal självlikhet hos bilder samtidigt inom en enhetlig ram. Dessutom är en effektiv självadaptiv ordbok inlärningsmetod för varje grupp med låg komplexitet utformas, snarare än ordbok lärande från naturliga bilder. För att göra GSR dragbar och robust utvecklas en split Bregman-baserad teknik för att lösa det föreslagna GSR-drivna 0-minimeringsproblemet för bildrenovering på ett effektivt sätt. Omfattande experiment på bildinmålning, bilddeblurring och bildkompressiv avkänning visar att den föreslagna GSR-modellering överträffar många aktuella state-of-the-art system i både topp signal-to-brus förhållande och visuell perception.
Zhang m.fl. Utvecklad gruppbaserad sparse representation (GSR) REF att glest representera naturliga bilder inom gruppdomänen, som upprätthåller den inneboende lokala gleshet och icke-lokal självlikhet av bilder samtidigt.
Group-Based Sparse Representation for Image Restoration
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}