【图像压缩】基于ADMM的卷积稀疏编码高效算法Matlab实现
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🔥 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 <2
dcfilter = 0;
end
[m1,m2,K] = size(D);
D = D-min(D,[],1:2);
D = D./max(D,[],1:2);
if dcfilter == 1
ddc = D(:,:,1);
ddc(find(ddc)) = 0.5;
D(:,:,1) = ddc;
end
Ncol = ceil(sqrt(K));
I = [];
r = 1;
c = 1;
for k = 1:K
I(r:r+m1-1,c:c+m2-1) = D(:,:,k);
if rem(k,Ncol) ==0
c = 1;
r = r + m1 + 1;
else
c = c+m2+1;
end
end
I = 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.