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基于图像分解的稀疏去噪及优化方法研究
基于图像分解的稀疏去噪及优化方法研究
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基于图像分解的稀疏去噪及优化方法研究
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基于稀疏表达的图像去噪方法研究
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提出一种基于混合字典的图像稀疏分解去噪方法。使用小波包函数和离散余弦函数构成混合字典,采用匹配追踪算法对图像进行稀疏分解,提取含噪图像中的稀疏成分,最后利用稀疏成分进行图像重构,达到去除图像中噪声的目的。实验中与单一字典稀疏分解去噪算法进行了对比,结果表明,所提出的混合字典稀疏去噪算法可有效提取图像中的稀疏结构,改善重构图像的主客观质量。
论文研究-稀疏性正则化的图像Laplace去噪及PR算子分裂算法.pdf
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在Bayesian-MAP框架下,建立了针对Laplace噪声的稀疏性正则化图像去噪凸变分模型,模型采用L1范数作为数据保真项,非光滑的正则项约束图像在过完备字典下表示系数的稀疏性。进一步基于Peaceman-Rachford算子分裂算法,提出了数值求解该非光滑模型的多步迭代快速算法,通过引入保真项与稀疏性正则项的邻近算子,可将原问题转换为两个简单子问题的迭代求解,降低了计算复杂性。实验结果验证了
基于稀疏表示的图像超分辨方法研究
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基于稀疏表示的图像超分辨是基于学习的超分辨方法,比双三线性插值能取得更好的效果
基于稀疏分解的图像修复(MP)
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利用稀疏分解算法对图像进行修复,文中有一被破坏的LINA图像,修复效果可观
声信号并行稀疏分解去噪方法研究
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将稀疏分解引入到声目标识别系统的去噪中,提出了一种并行的稀疏分解算法
论文研究-基于稀疏性的图像去噪综述.pdf
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总结用于稀疏去噪中的各类方法,介绍利用稀疏性在图像去噪中的分解与重构过程,并将小波法去噪、多尺度几何分析法去噪、独立成分法去噪中所涉及的传统稀疏性与当前的稀疏与冗余表达模型去噪对比分析。最后基于对稀疏...
基于稀疏分解的图像去噪
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毕业设计时候用的,关于稀疏分析的基本方法
稀疏分解图像去噪
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基于图像的稀疏表示,近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型,其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息,将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典,同时针对 K-...
论文研究-基于块分类和字典优化的K-SVD图像去噪研究.pdf
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基于K-奇异值分解(K-SVD)的图像去噪方法使用K-SVD算法训练得到的过完备字典对图像进行稀疏表示去噪,能够在去除噪声的同时较好地保持原始图像信息。但该方法缺少对图像结构特征的考虑;此外,K-SVD算法训练得到的...
一种基于群稀疏特征选择的图像检索方法
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一种基于稀疏正则化的图像盲复原方法
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在图像盲反卷积的过程中,最主要的难点是缺少点扩散函数的足够信息而导致的病态问题.解决此问题可以通过对原始图像和点扩散函数同时进行正则化约束.为了在图像复原过程中得到惟一、稳定的解,并保证图像恢复结果的有效性,提出了一种具有尺度不变性和稀疏性的正则化函数,并通过两组对比实验例证了利用该函数的图像盲复原算法具有良好的鲁棒性和收敛稳定性.
基于GPU的稀疏矩阵运算优化研究1
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摘要I1 绪 论1.1 研究背景及意义 11.2 国内外研究现状 21.3 研究内容 61.4 文章组织结构 72 稀疏矩阵向量乘法在 GPU 上的实现与优化2
KSVDdenoise.rar_KSVD denoising_KSVD图像分解_ksvd matlab_稀疏 去噪_稀疏去噪
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ksvd 去噪,通过字典学习后得到的字典,对图像进行稀疏分解,从而达到去噪效果。
稀疏字典学习图像去噪
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通过稀疏字典学习的方法,将图像进行稀疏分解,再通过字典学习,获得新的稀疏矩阵,然后调节参数用于稀疏去噪。
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基于稀疏分解的形态学成分分析,在分解图像的同时完成了去噪任务。
基于稀疏分解的图像去噪 (2006年)
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基于稀疏分解的图像去噪处理是将被噪声污染的图像分解成图像的稀疏成分和其他成分。稀疏成分对应于图像中的有用信息,其他成分对应于图像中的噪声。由图像的稀疏成分重建图像,可达到去除图像噪声的目的。实验结果...
iexact_alm_rpca.rar_RPCA分解_低秩图像_低秩稀疏分解_拉格朗日重建_稀疏低秩分解
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鲁棒主成分分析 低秩与稀疏矩阵分解 增广拉格朗日 图像重建、去噪
基于稀疏表示模型的图像解码方法
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为了更好地提取图像信号的稀疏特性,提出了一种多方向自回归稀疏模型及其重建算法.多方向自回归稀疏模型利用图像局部统计相关和纹理方向实现了图像稀疏表示.在基于变换的编码框架下,以编码端的变换矩阵为观测矩阵,用多方向自回归稀疏模型代替解码端的反变换.图像仿真结果表明,所提出的技术能改善JPEG图像的质量.
基于哈希表的稀疏图像压缩算法研究
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本文给出了一种基于哈希表的对稀疏数据压缩的方法,并利用VC++实现了基于哈希表的数据压缩系统。
基于稀疏表示的船体检测方法研究
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为进一步强化航道安全,解决海事CCTV人工值守、非自动化问题,提出了基于稀疏表示的船体检测方法。利用稀疏表示实现对船体的检测时,首先构建样本特征矩阵,然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习,得到冗余字典,最后对测试样本进行重构,根据马氏距离判断测试样本属性。通过与传统方法的试验比较,实验结果表明,该算法实时性好、检测准确率高,可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪,解决CCTV人工
基于双字典交叉稀疏表示的SAR图像变化检测的功能.zip_SAR_双稀疏字典_图像变化检测_稀疏分解_稀疏分解字典
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使用交叉稀疏分解进行变化检测,效果比较好
基于冗余字典的高光谱图像稀疏分解研究
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高光谱图像的稀疏分解能得到其稀疏表示形式,便于对图像进行压缩处理。因高光谱图像特征复杂,单一正交基无法捕捉到图像信号的所有特征,需构建原子个数更多的冗余字典对高光谱图像进行稀疏表示。针对高光谱图像,以高斯原子为基础,构造三种冗余字典,利用正交匹配追踪算法找到最优原子,完成高光谱图像的稀疏分解,利用重构图像的峰值信噪比、结构相似性和计算效率对冗余字典的稀疏表示能力进行评价。实验结果表明,构造
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论文研究-基于Shearlet框架的多尺度去噪算法.pdf
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提出一种用限制频带的Shearlet变换来进行多尺度分析, 其主要通过对图像进行快速PPFT变换, 以及加权和加窗处理得到Shearlet系数, 通过SURE-LET变换进行噪声估计优化分解系数, 最后进行Shearlet重构得到去噪图像。...
数值优化之非负矩阵分解应用(附可运行matlab代码和较好的可视化)
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2 适合机器学习,数值优化,图像处理,信号处理等专业的初学者进行分析和学习。 3 语音去噪一直是音频信号处理中长期存在的问题。如果噪声是静止的,则有许多去噪算法。例如,维纳滤波器适用于加性高斯噪声。然而,...
基于非下采样contourlet变换的图像去噪方法 (2011年)
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根据非下采样contourlet...实验表明:该方法比小波变换(WT)及contourle变换(CT)能更稀疏表示图像,可有效消除图像中的伪吉布斯效应及噪声,能达到更好效果及更高的峰值信噪比(PSNR),较好地保持图像细节及纹理。
基于OMP的小波系数遥感图像降噪。
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本文提出了一种基于OMP算法的改进的WCOMP方法,用于遥感图像的去噪。 我们将小波变换的系数引入贪婪策略,将OMP算法与SVD分解相结合,将这些系数与离散余弦变换(DCT)的冗余字典进行训练,以实现图像的稀疏表示,...
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