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基于岭回归的稀疏编码文本图像复原方法
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2017-11-28
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为解决现有稀疏编码方法在文本图像复原中存在的编码码元表述空间有限和计算时间长的问题，提出了一种基于岭回归的稀疏编码文本图像复原方法。首先，该方法在训练阶段使用样本图像块训练出用于稀疏表达的字典，并根据样本图像块和编码码元之间的欧氏距离对样本图像块进行聚类；其次，在局部流形空间构建低质量文本图像块和清晰文本图像块之间的岭回归，实现对编码码元表述空间的局部多线性扩展和快速计算；最后，在测试阶段搜索和低质量文本图像最相近的编码码元，计算出近似的清晰文本图像块，从而避免计算耗时的低质量文本图像块的稀疏编码。实验结果表明，所提算法在恢复的图像质量上相比现有的基于稀疏编码的算法在峰值信噪比上高0.3 -1.1 dB，耗时降低了1-2个数量级，为提高文本图像复原质量和提升算法运算速度提供了一种解决方案。
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