控制与决策

作者：刘连,王孝通

单位：海军大连舰艇学院航海系，辽宁大连116018,,海军大连舰艇学院航海系，辽宁大连116018,

关键词：贝叶斯网络;变分推断;字典学习;图像去噪;压缩感知

基金：国家自然科学基金项目(61471412, 61771020, 61373262).

传统的字典学习算法在对训练图像进行学习时收敛速率慢,当图像受到噪声干扰时学习效果变差.对此,提出一种基于变分推断的字典学习算法.首先设定模型中各参数的共轭稀疏先验分布;然后基于贝叶斯网络求出所有参数的联合概率密度函数;最后利用变分贝叶斯推断原理计算出各参数的最优边缘分布,训练出自适应学习字典.利用该字典进行图像去噪实验以及压缩感知重构实验,仿真结果表明,所提出的算法可显著提高字典学习效率,对测试图像的去噪效果和重构精度有很大改善.

来源：2020年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

查看控制与决策杂志2020年第2期