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压缩感知中基于集成学习的图像稀疏表示
压缩感知中基于集成学习的图像稀疏表示
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压缩感知中基于集成学习的图像稀疏表示
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基于压缩感知的图像稀疏表示和重构
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在信号可稀疏表示的基础上,压缩感知理论将数据的采集和压缩集于一身,从较少的观测.值中重构出原始信号,突破了以奈奎斯特采样定理为基础的传统采样方式的局限性,降低了对信.号采样率的要求. 首先介绍了压缩感知的基本理论和各类重构算法,并在时间复杂度和重构精度.上对算法作出分析比较,然后基于压缩感知理论综述图像稀疏表示和重构算法的研究进展及其.相关方面的应用,最后对压缩感知在稀疏表示和重构方面作出了总结和
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为了提高压缩感知中图像的稀疏表示性能, 提出了一种Contourlet域方向子带稀疏表示的图像压缩感知算法。将图像Contourlet分解后的多个高频子带根据方向正交特点进行重组, 采用随机高斯矩阵对重组后的子带分别进行测量...
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随着压缩感知技术的发展, 基于压缩感知的图像融合技术研究逐渐受到越来越多的重视。针对图像小波分解系数特点, 提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。该算法首先通过双放射状采样模式获得待融合...
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这是我自己编写的压缩感知图像重构的算法,用于学习,先稀疏,再观测系数,最后重建
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基于稀疏表示的图像超分辨率算法研究,章权兵,陈亚东,图像超分辨率是指从场景的一幅或者多幅低分辨率图像中重构出一幅高分辨率图像。基于稀疏表示的超分辨率技术是目前较为先进的算法
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信号分解的稀疏程度决定了压缩感知重构信号的精度,针对标准正交基稀疏程度的不足,提出了基于混合字典的压缩感知图像分解和重构方法。构建匹配图像边缘和纹理的二维Gabor字典,将图像在离散余弦字典与建立的二维...
压缩感知稀疏表示在雷达目标识别中的应用
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基于因子图的分布式变分稀疏贝叶斯压缩感知
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提出了一种基于因子图的分布式变分稀疏贝叶斯压缩感知算法。该算法利用因子图和变分方法将全局感知问题分解为简单的局部问题,通过认知用户邻居间的置信传播实现“软融合”,使每个认知用户能够获得全局最优估计。且充分利用邻居间传递的信息所具有的时间和空间二维相关性,提高认知用户在低信噪比下的感知性能。同时,算法在迭代过程中自适应地删除不收敛的超参数及对应的基函数,降低通信负载。实验结果表明:该方法在低采样率和
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使用基于稀疏表示和字典学习的图像去噪研究方法,比一般的帧间差分算法等要高效。
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小波域稀疏表示,正交匹配追踪算法压缩感知重建
图像稀疏表示MATLAB
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MATLAB 图像稀疏表示代码,可以实现对输入图像的稀疏表示
基于NSCT变换和压缩感知的图像融合
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针对NSCT变换分解得到的各个方向子带稀疏度不同的问题,文中提出了1种基于改进的CS_NSCT图像融合方法。首先对待融合图像进行NSCT分解,接着对得到的高频分量采用自适应的压缩感知方法进行压缩,并在压缩域融合后重构;对...
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针对传统压缩感知在核磁共振成像中存在着重构算法慢、成像时间长的缺点, 利用核磁共振图像自身非满秩的特点, 在压缩感知框架下以奇异值分解作为基底对图像稀疏表示进行了研究, 并对重构算法进行了优化。实验结果表明...
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