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图像稀疏表征多字典学习的联合优化训练方法

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图像稀疏表征多字典学习联合优化训练方法，属于多媒体通信和图像数据处理领域，其特征在于，把训练用图像单元的梯度矩阵经奇异值分解后的奇异值矩阵中的非零元素视作对应梯度方向的能量值，根据设定的能量值参数门限把图像单元分为各项同性图像和各项异性图像，依次学习共享字典和专门化字典，用一个反映经稀疏表征后的各向同性和各向异性图像的残差，各字典的自相关和互相关程度以及非零元素正则化等因素最小化的目标函数予以优化，在优化过程中，依次用正交匹配追踪算法优化A

著录项

公开/公告号CN106815876B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-08-02

原文格式PDF
申请/专利权人清华大学;北京航空航天大学;
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申请/专利号CN201611252617.8
发明设计人陶晓明;黄丹蓝;徐迈;葛宁;陆建华;
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申请日2016-12-30
分类号
代理机构北京思海天达知识产权代理有限公司;
代理人楼艮基
地址 100084 北京市海淀区清华园1号
入库时间 2022-08-23 10:37:35

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-08-02

授权

授权
2017-07-04

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T9/00 申请日:20161230

实质审查的生效
2017-07-04

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 9/00 申请日:20161230

实质审查的生效
2017-06-09

公开

公开
2017-06-09

公开

公开
2017-06-09

公开

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1. 图像稀疏表征多字典学习的联合优化训练方法 [P] . 中国专利： CN106815876B . 2019.08.02
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