Apprentissage de dictionnaires parcimonieux adaptés pour la séparation d'images
Abstract
Cet article propose une nouvelle méthode pour séparer une image en une superposition linéaire de composantes morphologiques ayant des structures caractéristiques. Pour chaque composante, un dictionnaire adapté est appris depuis des images d'exemples. Chaque composante est caractérisée par une décomposition parcimonieuse dans le dictionnaire associé. L'algorithme d'analyse en composantes morphologiques permet de résoudre de façon itérative le problème d'optimisation correspondant à la recherche des composantes. L'utilisation de dictionnaires adaptés permet de résoudre certains problèmes inhérents à l'utilisation de dictionnaires fixés à l'avance. Les résultats numériques montrent la nécessité de cette adaptivité pour capturer des motifs texturés complexes.
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