【摘 要】
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提出了一种新的图像压缩算法,该算法在K奇异值分解（K-SVD）的基础上,将图像分解成4×4像素的图像块,进行字典学习和稀疏表示,完成图像压缩编码存储;在图像恢复的过程中,通过
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院,四川省绵阳市中心医院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61471306);四川省科技厅科技支撑计划重大课题(2016GZ0059);四川省科技厅应用基础研究项目(2014JY0230);制造过程测试技术教育部重点实验室项目(14TDZK02);西南科技大学博士基金项目(15ZX7111);西南科技大学研究生创新基金(14ycxjj0058)
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提出了一种新的图像压缩算法,该算法在K奇异值分解（K-SVD）的基础上,将图像分解成4×4像素的图像块,进行字典学习和稀疏表示,完成图像压缩编码存储;在图像恢复的过程中,通过使用字典学习前保留的边缘,对恢复图像进行修复。实验表明：在压缩比为20：1时,该算法的峰值信噪比（PSNR）较JPEG算法高出4 d B;用边缘信息修复后,较JPEG算法高出近10 d B,比JPEG2000算法高出3 d B。
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