针对基于字典学习的图像去噪方法中字典学习速度慢、反应时间长的不足,在稀疏表示字典学习的基础上,提出了一种改进的字典学习算法.字典学习过程分为稀疏编码和字典更新两个阶段,在字典更新阶段采用一种求近似解的方法替代K-SVD(K奇异值分解)算法中消耗时间最多的SVD分解,并舍弃K-SVD和近似K-SVD算法中字典更新阶段重复更新稀疏系数矩阵的过程.实验结果表明,与K-SVD和近似K-SVD字典学习算法相比,在不降低图像峰值信噪比和结构相似度的前提下,改进的字典学习算法减少了字典学习时间,提高了图像去噪的效率.
稀疏表示 过完备字典 字典更新 图像去噪