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Erschienen in:
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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

A New Approach to Sparse Image Representation Using MMV and K-SVD

verfasst von : Jie Yang, Abdesselam Bouzerdoum, Son Lam Phung

Erschienen in: Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper addresses the problem of image representation based on a sparse decomposition over a learned dictionary. We propose an improved matching pursuit algorithm for Multiple Measurement Vectors (MMV) and an adaptive algorithm for dictionary learning based on multi-Singular Value Decomposition (SVD), and combine them for image representation. Compared with the traditional K-SVD and

orthogonal matching pursuit

MMV (OMPMMV) methods, the proposed method runs faster and achieves a higher overall reconstruction accuracy.

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Metadaten
Titel
A New Approach to Sparse Image Representation Using MMV and K-SVD
verfasst von
Jie Yang
Abdesselam Bouzerdoum
Son Lam Phung
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems

Print ISBN: 978-3-642-04696-4

Electronic ISBN: 978-3-642-04697-1

Copyright-Jahr: 2009

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04697-1_19