基于稀疏表示的人脸图像压缩方法

摘要：

基于稀疏表示的人脸图像压缩算法首先对人脸图像进行分块,其次利用K-SVD字典学习算法,训练一个图像的冗余字典,最后用OMP算法对其进行稀疏编码,得到压缩的图像.由于OMP算法复杂度较高,为了降低复杂度,提高算法效率,提出了一种基于稀疏表示理论的新的人脸压缩算法.该算法在稀疏编码阶段,用基于块坐标松弛(Block Coordinate Relation)字典学习算法对人脸图像进行稀疏编码,最后用重构算法对压缩数据进行重构.通过实验仿真,与JPEG压缩方法及OMP算法比较,所提方法在同等压缩比下,重构的图像质量有所提高.

关键词：人脸压缩、稀疏表示、块坐标松弛

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61170327

在线出版日期：2014-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：6-10,61