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基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建
基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建
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基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建
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论文研究-基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建.pdf
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基于学习的单图超分辨率重建算法能获得较好的超分效果，但存在重建图像伪影较为明显的问题。为解决这一问题，提出了一种基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建算法。在字典学习过程中运用在线字典学习方法（online dictionary learning，ODL），并在稀疏字典生成阶段和图像重建阶段分别设置了两个不同的正则化参数。实验中生成的目标高分辨率图像PSNR比经典的稀疏编码超分方法（spars
通过具有双正则化参数的在线字典学习实现单图像超分辨率
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改进型字典学习的图像超分辨率重建
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针对现有算法中字典训练花费的时间非常大，且超分辨率图像重建效果不够理想等问题，提出一种改进型字典学习的超分辨率图像重建算法。该算法在字典训练阶段，先采用PCA对低频样本集进行降维，再单独训练出低频字典，然后利用稀疏表示系数集和高频图像样本集训练出对应的高频字典，从而提高了字典构建速度。在重建阶段，先利用字典重建出初始的高分辨率图像，再根据图像结构自相似的特征，对图像进行结构自相似优化，然后对图像进
基于双字典和稀疏表示的医学图像超分辨率重建1
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摘要：在医学影像图像处理过程中，由于成像技术和成像时间的限制，还无法获取满足诊断需求的清晰图像，这使得在现有技术和极 短 时 间 内 所 获 取 的 医 学 病
论文研究-基于多字典的单幅图像超分辨率重建.pdf
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对于目前图像超分辨率重建算法中的问题，忽略重建图像结构性和重建过程中丢失高频信息，提出了一种基于多字典的单幅图像超分辨率重建算法。在字典学习阶段根据每个图像块的主方向角，对所有训练图像块进行聚类并训练...
论文研究-基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法.pdf
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针对图像高分辨率重建过程中稀疏解的存在性和唯一性问题以及超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声的关系进行了研究, 提出了局部正则化参数自适应选取的方法。结合联合构造字典的算法, 在重建过程中动态调整正则化参数。...
基于压缩感知的声纳图像超分辨率重建算法
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超分辨率重建通用方法中，图像分解后对应...该算法基于三种不同稀疏字典小波变换模型，运用一种基于K-均值聚类算法的结构化字典训练法，并采用Newton-Raphson法进行迭代算法处理，实现声纳图像压缩感知的超分辨率重建。
基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建
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在超分辨图像重建领域，如何平衡字典学习中表示系数的稀疏性和协同性对重建效果具有重要意义。针对该问题，在半耦合字典学习的超分辨重建基础上，利用核范数构建一个新的正则项，将稀疏性和协同性作为一个整体进行考虑，并用交替方向乘子法（ADMM）求解优化模型，得到了基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建算法。实验结果表明，该方法比现有的一些基于字典学习的重建方法具有更好的重建效果，其能根据字典的变化自适应
基于在线多字典学习的矿井图像超分辨率重建方法-论文
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针对基于字典学习的方法在处理含有噪声且环境复杂的矿井图像时重建效果不佳的问题，提出了一种基于在线多字典学习的矿井图像超分辨率重建方法。该方法利用Kmeans聚类算法将图像训练集划分为多类图像，并针对不同类图像训练多组高低分辨率字典，提高字典对环境复杂图像的特征表示能力；根据图像非局部自相似性，引入非局部约束项进一步约束稀疏系数的解空间，并通过在线字典学习对多字典学习阶段的字典进行优化，提高稀疏系数
ilovematlab总变分超分辨率重建.rar_L-曲线法_L曲线正则化_L曲线法_正则化参数_超分辨率重建
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利用tikhonnov正则化的方法求解病态方程的解。包括利用L曲线法求解所需平衡参数
基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建
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针对目前基于稀疏表示模型的图像超分辨率重建方法对于边缘、纹理等细节信息保持能力有限、易产生视觉伪影的问题，提出了基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建算法。在字典训练阶段，所提算法在利用图像形态分量分析方法构造纹理和结构字典的基础上，为了有效地提取低分辨率图像特征细节信息，对图像结构分量采用一阶二阶导数进行特征提取，对纹理分量采用 Ｇａｂｏｒ变换进行特征提取，并使用Ｌ１／２范数构造训练字典模型
基于学习的超分辨率重建技术 (2009年)
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超分辨率重建是图像处理和计算机图形学领域的热点研究问题。主要介绍基于学习的超分辨率重建技术的 基本理论和研究进展,包括基于支撑向量机、流形学习和独立分量分析等几种典型的基于学习的超分辨率重建技术 以及作者的最新研究结果,最后对未来可能的发展做了展望。
论文研究-基于双稀疏度K-SVD字典学习的遥感影像超分辨率重建.pdf
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为了通过软件方式增强遥感影像的空间分辨率，提出了一种基于双稀疏度K-SVD字典学习的遥感影像超分辨率重建算法。基于稀疏表示理论，利用K-SVD字典学习算法求解低分辨率字典及其稀疏系数，将稀疏系数传递至高分辨率...
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基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建.pdf
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图像超分辨率,图像超分辨率重建,matlab
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基于非稀疏字典处理实现对低分辨率图像进行超分辨率处理
基于正则的POCS无源毫米波超分辨率重建
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基于多任务字典学习和稀疏表示的单图像超分辨率重建
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根据超分辨重建过程中实例样本使用方式和学习算法的不同，已有基于学习的超分辨重建方法可分为五种类型，包括基于[k]近邻学习的方法、基于流形学习的方法、基于字典学习的方法、基于实例多线性回归的方法和基于深度...
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