【摘 要】
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针对自然图像压缩收敛速度慢的问题，提出一种新的基于峭度的绝对值和固定系数方差的稀疏编码SC（Sparse Coding）算法。该算法采用稀疏性惩罚函数来表示峭度大小，同时保证了图像特
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针对自然图像压缩收敛速度慢的问题，提出一种新的基于峭度的绝对值和固定系数方差的稀疏编码SC（Sparse Coding）算法。该算法采用稀疏性惩罚函数来表示峭度大小，同时保证了图像特征系数的分散性与独立性，并维持图像重构误差和稀疏惩罚函数之间的平衡，能够更有效地提取图像的边缘特征和局部特征。通过选取合适的特征基函数，有利于加快所提出的sc网络的收敛速度。应用该算法可以成功地提取自然图像的特征基向量，进一步利用特征系数的稀疏性，有效实现自然图像的压缩。仿真实验结果表明，与基于标准独立分量分析（ICA）和离散
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