论文部分内容阅读
本文针对现存的稀疏字典学习模型存在的计算负担重、训练速度慢、需要大量训练样本等问题,基于压缩感知和字典学习理论,提出了一种局部敏感自调制字典学习模型。该模型使用分块图像的压缩感知测量学习字典,加入局部约束条件,保证字典稀疏表示图像的能力,且能够快速得到解析解。实验结果表明,本文模型学得的字典相比其他字典,在矿井图像重构上体现了较好的优越性,重构的矿井图像保留了较真实的非平滑的结构特征,并且具有较好的鲁棒性,可以达到矿井图像自适应重构的目的。