基于卷积与K-SVD字典联合稀疏编码的图像分解方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积与K‑SVD字典联合稀疏编码的图像分解方法，首先对获取的彩色图像进行预处理，得到待分解图像；然后将待分解图像分解为两个未知分量的线性叠加；依据两个未知分量的先验特征，构建先验约束；最后通过交替优化对两个未知分量进行求解；依据收敛条件，判断是否达到可行性解。本发明可用于图像去噪，依据不同噪声类型学习得到一组卷积算子，通过更新卷积核和响应系数逼近噪声，该方法能动态应用于多种噪声类型，克服了依据噪声类型构建不同正则化约束项的缺点。