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稀疏表示超分辨重建
稀疏表示超分辨重建
稀疏表示
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稀疏表示超分辨重建
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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
基于稀疏表示的超分辨率方法
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基于词典学习和稀疏表示的超分辨率方法，是一种图像复原的快速方法，也是最近发现的的比较使用的方法，主要用于序列图像的超分辨率复原
基于稀疏表示的图像超分辨PPT
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杨建超老师在2010年发表的基于稀疏表示的图像超分辨文章PPT整理，包括详细的公式和自己的总结，希望对大家有帮助
稀疏点匹配与重建
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对左右两幅图像进行稀疏匹配，完成匹配后得到轮廓图和深度图，由深度图得到3维的点云立体图像。
图像分块（BCS）稀疏表示与重建
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该程序的功能是实现图像的稀疏分解并重建图像，采用压缩感知理论，利用小波分析，在小波域分块观测，可以用很少的观测值就能重建原图像。程序包中已经整合了小波包和测试图像，没有多余文件，程序经过亲测并修改，能在MATLAB中直接运行得到很好的结果，直接运行main_msbcsspl，速度非常快！
基于稀疏表示的MRI超分辨率重建
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基于稀疏表示的图像超分辨率重建快速算法
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基于图像在过完备字典下的稀疏表示,建立了稀疏性正则化的多帧图像超分辨凸变分模型。模型中的正则项刻画了理想图像的稀疏性先验约束,保真项度量其在退化模型下与观测图像的一致性。基于线性化Bregman方法,将正则项替换为其Bregman距离,对保真项进行线性化,从而可将原问题解耦,进而提出求解该模型的两步迭代算法:第一步为仅对正则项的阈值收缩操作,第二步为仅对保真项的梯度下降操作。此方法大幅度降低了计算
音视频-编解码-基于广义稀疏表示的图像超分辨重建方法研究.pdf
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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
基于稀疏表示的二值图像超分辨率重建算法
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详细描述了基于稀疏表示的图像超分辨率重建，
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利用稀疏表示原理来进行单幅影像超分辨重建
基于稀疏表示的遥感图像超分辨重建
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改进的稀疏表示遥感图像超分辨重建
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最新稀疏表示用于图像超分辨重构的论文
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最新IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING中，牛人Michael Elad的文章，研究了将稀疏表示用于图像超分辨，和大家一起分享
基于稀疏表示的图像超分辨率重建仿真-源码
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利用稀疏性编码策略进行高光谱影像锐化实现。
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一种基于分析稀疏表示的图像重建算法
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TV-Wavelet-L1(TVWL1)模型因包含全变分(Total-variation,TV)和小波正则化约束,具有较强的图像重建能力。而传统求解TVWL1模型的算法往往忽略了综合/分析稀疏表示方法的方式。本文提出了一个新的求解TVWL1模型的图像重建算法,该算法把图像重建问题分解为几个子问题并交替求解,利用分析稀疏表示特性构建子问题的求解算法。实验结果表明,与已有算法相比,本文提出的算法可以提
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基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法 (2013年)
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改进的稀疏约束的人脸图像超分辨率重建
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在图像重建阶段，可以通过输入低分辨率图像稀疏系数的映射函数来计算高分辨率图像的稀疏系数。 为了消除初始高分辨率图像图像边缘的不规则性，基于人脸图像的自相似特性提出了一种优化过程。 实验结果表明，该算法...
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