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JPEG和JPEG 2000標準在高壓縮率條件下解壓縮得到的圖像會出現失真，利用冗余字典的稀疏表示可以在高壓縮率下獲得較高質量的解壓縮圖像，但單一的冗余字典表示不能充分反映圖像結構。針對上述問題，提出一種利用分類冗余字典進行稀疏表示從而實現圖像壓縮的方法。利用KSVD方法訓練平滑和細節2類冗余字典，根據字典原子與圖像信號相關系數和表示誤差的關系，通過改進的正交匹配追蹤算法對圖像進行稀疏表示，分別得到平滑表示系數和忽略較小取值的細節表示系數，將這些系數及其對應字典原子的索引值進行量化編碼，完成圖像壓縮。實驗結果表明，與JPEG、JPEG 2000以及基于單一冗余字典的方法相比，該方法在高壓縮率條件下可以獲得視覺效果更好的解壓縮圖像。
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