結合變異粒子群和字典學習的遙感影像去噪
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針對在線字典學習需將所有字典原子全部更新、優化方向難以進行估算等原因造成精度下降的不足，提出基于變異粒子群優化的在線字典學習算法。算法基于ODL的基礎，在字典學習的迭代過程中對梯度下降函數進行優化。首先選出特殊字典原子，利用各個字典原子之間關系，線性表征當前選出的原子，以線性系數作為粒子群中的粒子位置。然后將基于變異粒子群的原子更新模式引入字典學習，利用變異粒子群優化算法進行粒子的適應度淘汰，選擇更適合的粒子進行下一輪的字典更新。此外，利用中間變量將歷史參考數據引入變異粒子群模型以引導其優化方向，提高字典的準確性和有效性。利用高分一號遙感影像進行實驗，實驗結果表明該算法優于同類方法，有更好的噪音抑制效果，同時也提高了大規模的遙感圖像處理性能。
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