✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现点击Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言在当今数字化时代图像数据量呈爆炸式增长图像压缩技术对于数据存储和传输至关重要。卷积稀疏编码作为一种强大的图像表示方法能够将图像分解为一组稀疏的卷积系数和卷积核从而实现图像的有效压缩和特征提取。然而传统的卷积稀疏编码算法在计算效率上存在一定局限。交替方向乘子法ADMM因其在处理凸优化问题时的高效性和灵活性为卷积稀疏编码算法的优化提供了新的思路。本文将详细探讨基于 ADMM 的卷积稀疏编码高效算法。二、卷积稀疏编码基础卷积稀疏编码模型⛳️ 运行结果 部分代码function I dict2image(D,dcfilter)if nargin 2dcfilter 0;end[m1,m2,K] size(D);D D-min(D,[],1:2);D D./max(D,[],1:2);if dcfilter 1ddc D(:,:,1);ddc(find(ddc)) 0.5;D(:,:,1) ddc;endNcol ceil(sqrt(K));I [];r 1;c 1;for k 1:KI(r:rm1-1,c:cm2-1) D(:,:,k);if rem(k,Ncol) 0c 1;r r m1 1;elsec cm21;endendI padarray(I,[1 1],both);end 参考文献Reference : F. G. Veshki and S. A. Vorobyov, Efficient ADMM-based Algorithms for Convolutional Sparse Coding, in IEEE Signal Processing Letters, doi: 10.1109/LSP.2021.3135196.更多免费数学建模和仿真教程关注领取
