TRAIN_KPCA_DENOIS

Training of kernel PCA model for image denoising.



 Description:
  The kernel PCA model is trained to describe an input
  class of images corrupted by noise [Mika99b]. The training 
  data contains images corrupted by noise and corresponding 
  ground truth. The free paramaters of the kernel PCA
  are tuned by cross-validation. The objective function 
  is a sum of squared differences between ground truth 
  images and reconstructed images. The greedy KPCA algorithm 
  is used to train the kernel PCA model.

 See also
  GREEDYKPCA, KPCAREC, KPCA.


Source: train_kpca_denois.m

About: Statistical Pattern Recognition Toolbox
(C) 1999-2003, Written by Vojtech Franc and Vaclav Hlavac
Czech Technical University Prague
Faculty of Electrical Engineering
Center for Machine Perception

Modifications:
07-jun-2004, VF
06-jun-2004, VF
17-mar-2004, VF