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卷積稀疏編碼（ convolutional sparse coding，CSC）這一全局模型因字典的特殊結構而受到廣泛關注，其中卷積字典學習算法（sie- based dictionary learning，S-BCSC）是最為有效的CSC模型優化算法。雖然S-BCSC算法非常有效，但算法在應用中對整幅圖像只使用一個固定大小的字典，然而這并不利于圖像信息的準確描述。為克服這一缺陷，討論如何根據圖像大小確定卷積字典大小，結合稀疏表示字典學習算法，提岀分鉏訓練卷積字典的圖像去噪算法。新算法首先將過冗余圖像塊按照平滑、紋理、邊緣分為三類;然后為毎一類分別確定所要訓練的卷積字典大小;最后依據 S-BCSC算法完成字典學習以及圖像去噪過程。從實驗結果可以看岀，所提算法在圖像質量、清晣度上相比原S-BCSC算法都有所提升。
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