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文檔簡介
1、近年來,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像作為最常用的信息載體之一被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域,數(shù)字圖像處理技術(shù)也逐漸引起了人們的關(guān)注。而圖像壓縮作為數(shù)字圖像處理中的一個基本環(huán)節(jié),具有重要的地位。匹配追蹤稀疏分解方法(Matching Pursuit Sparse Decomposition)是一種非正交的分解方法,分解結(jié)果十分簡潔,在圖像壓縮方面顯示出了巨大的潛力。本文在圖像壓縮的背景下對匹配追蹤稀疏分解方法進(jìn)行了研究,具體內(nèi)容如下:
首
2、先,研究了信號稀疏分解的基本理論,在此基礎(chǔ)上給出了 MP稀疏分解方法的計算流程,分析了計算過程的復(fù)雜度并說明算法的匹配殘差隨著分解過程呈指數(shù)級衰減,仿真實驗中,通過在Gabor原子庫上使用不同個數(shù)的原子重建數(shù)字信號,說明了分解結(jié)果的稀疏性。
其次,根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的特點,研究了用于圖像稀疏分解的非對稱過完備原子庫,給出了進(jìn)行圖像稀疏分解時生成過完備原子庫的參數(shù)離散化方式。在充分研究了人工魚群算法的基礎(chǔ)上,使用人工魚群算法計算 MP
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