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压缩感知利用过完备稀疏分解的重构算法 已有2人参与
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| 想把基于过完备原子库稀疏分解应用到压缩成像中，但是在压缩重构时，需要确定最优的原子，就想着在压缩感知算法中找到一些想法。看了一些文献没找到利用利用过完备原子库进行压缩重构的算法，请问虫友谁看到过利用过完备原子库进行压缩感知重构的文献？还是目前就没有这类算法，谢谢大家。 |
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suntree4152
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【答案】应助回帖
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| 你可以去看一看K-SVD算法，以及Angrew Wu小组在06年ICML发的一篇关于dictionary learning文章。当然这些算法只是取得了比较好的实验效果，没有给出理论证明。最近的结果，可以去查阅一下Candes（压缩传感的奠基人之一）小组在2011年发表的compressed sensing with Coherence and redundance dictionary，该文章提出了在一类over-complete的dictionary可稀疏表达的信号可以通过 l1-analysis来恢复，并且给出了理论证明。 |
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打错了， 文章是“efficient sparse coding algorithms”发表在nips 2006. http://ai.stanford.edu/~hllee/nips06-sparsecoding.pdf |
7楼2014-11-11 08:13:46
8楼2014-11-11 19:03:11
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