字典训练相关论文
为了提高摄影图像的清晰度,需要对摄影图像进行模糊去重处理.采用当前方法对模糊图像进行去重处理时,存在去重效率低和去重效果差......
：为解决基于字典学习与稀疏表示的灰度图像彩色化算法只对单一内容图像有效这一问题，本文提出了一种新型的图像彩色化方法。首先，根据......
为了解决图像超分辨率重建中稀疏系数解的不精确问题,提出了一种自适应正则化级联稀疏矩阵的超分辨率重建算法。根据图像自身的特......
语音是迄今为止最常用的交流方式。近年,语音通信多与其他多媒体通信方式相结合,例如电视电话会议、微信语音聊天等。随着这些应用......
图像复原一直是一个热门的研究技术,在众多学科与领域都占据重要的地位,比如计算机视觉、医学、航天技术、以及数字图像与信号处理......
人脸识别是模式识别的重要研究方向,具有理论研究和实际应用价值。自动人脸识别以其无侵犯性、信息易采集和低成本等优势,在海关检......
传统的含噪图像超分辨方法只能将图像去噪和图像超分辨分别进行处理,本文将两者融合在一起,提出一种基于图像块在训练字典下稀疏表......
图像信号处理依赖于图像信号建模，通常图像信号建模是通过对图像数据的降维来获得信号的紧致表达。稀疏表示模型通常利用信号的样本......
近十几年来,相较于传统身份认证方法,生物身份认证技术得到了研究人员的广泛关注和深入研究,其中说话人识别(speaker recognition)......
欠采样磁共振成像方法通过减少采集数据量来加速成像,并利用图像重建方法得到完整的磁共振图像。这类方法在抑制心脏和腹部等成像......
近年来,图像被应用到现实生活中的许多领域,图像超分辨率重建技术作为一种提高图像质量的重要手段,得到了研究者的广泛关注。基于......
目前我国电网架设输电线路的巡检工作主要由无人机及人工巡检完成。由于依赖人工操作、硬件设备自身局限性极易受到雨雾等环境因素......
在当今社会中,图像是人类日常工作生活中最为重要的传达信息的载体之一。随着科技的发展和时代的进步,人们对图像质量的要求也越来......
近年来,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术正以极其惊人的速度发展,智能制造、智能工厂和智能服务的需求也呈现爆......
随着互联网的快速发展,图像和视频这种能直观生动地表达信息的信息载体分布在了互联网中的每一个角落。人们对于高分辨率图片和视......
随着移动互联网等行业迅猛发展,图像作为信息传递的主要载体,在社交活动中的使用越发频繁。图像的分辨率是评价图像质量及其包含信......
高分辨率图像中含有丰富的细节信息,但受目前探测器工艺水平及成像过程中抖动、模糊等客观因素的影响,获取到的目标图像的分辨率往......
文章提出了一种基于非负矩阵分解的语音增强算法。该算法包括两个阶段,训练阶段和增强阶段。训练阶段通过非负矩阵分解算法对纯净......
线谱对(LSP)参数是低速语音编码模型的一组非常重要的参数。为了提高编码效率,在压缩感知的框架下提出了基于冗余字典训练的LSP参......
这里提出一种基于形态学成分分析(MCA,Morphological Component Analysis)分解和稀疏表示的图像超分辨率算法。首先利用MCA将输入......
针对运动目标鲁棒跟踪问题,提出一种基于离线字典学习的视频目标跟踪鲁棒算法。采用字典编码方式提取目标的局部区域描述符,随后通......
针对单字典学习的稀疏表示超分辨算法不能保证相邻图像块的兼容性而导致稀疏重建后图像质量低的问题,提出了图像块对学习的稀疏表......
在基于学习的图像超分辨率重建过程中,字典的选择和训练是其中的关键环节,但是传统的字典训练算法存在计算量大、训练速度慢等缺点......
在视频监控系统已被广泛应用的今天,基于监控视频的群体异常事件检测已成为保障社会安全的迫切需要,越来越受到人们的重视。该文基......
提出的算法利用带噪信号进行训练以获得过完备字典，通过设定较大的字典训练阈值，训练过程只对语音信号进行，使得自训练字典与语音信号......
为了提高岩心三维图像分辨率,将调整的锚点邻域回归算法(A+)扩展为三维图像超分辨率重建,提出三维高频修正A+算法.该算法利用已有......
最近,双字典训练已成为在计算机视觉和图像领域解决超分辨率复原问题的有力工具。针对基于双字典训练的图像超分辨率算法中字典训......
采用了一种压缩感知方法进行遥感影像去云。该方法以压缩感知为理论基础,在采用K-SVD字典学习与稀疏表示的正交匹配追踪算法(OMP)......
基于图像/视频检测场景中的目标对象,总要涉及如何应对由成像透视造成的几何和尺度形变,以及运动形式变化等问题,使得在2D图像空间......
噪声图像，特别是含有高密度噪声图像在经过去噪后，图像细节（图像高频）丢失较多。针对这一问题，提出一种基于字典学习和高频增强的方法。......
为了获取高质量的超分辨遥感图像,提出了一种改进特征提取算子的稀疏表示遥感图像超分辨率重建方法。该算法通过设置模板,对一阶和......
提出一种基于非噪声像素重构的K-SVD(Pixel K-SVD)脉冲噪声滤波方法.在图像重构阶段,以非噪声点像素值为优化目标,利用分层重构改......
针对磁共振成像(MRI,Magnetic Resonance Imaging)分辨率低且成像扫描时间长的特点,为了优化重建图像纹理细节的质量,在现有的稀疏......
用字典训练的方法稀疏表示语音信号成为语音信号处理领域的热点课题.针对字典初始规模的选择问题,提出了一种新的基于新型BDS模型......
该文基于网络多媒体业务QoS(Quality of Service)特征特点,提出网络业务QoS类识别算法。探索了新的多媒体业务QoS类划分模式,在QoS......
针对非结构噪声难以去除的问题，基于字典训练和稀疏表示提出一种无监督语音增强算法。该算法通过构造过完备字典并使用带噪语音样本......
针对稀疏表示残差过大的问题,提出了采用遗传算法的分层贪婪字典训练算法.该算法首先将数据样本变成一维信号,然后将问题划分为若......
针对人体运动捕捉(Motion Capture,MOCAP)数据实际采集过程中,由于光线等因素影响而可能出现的同一帧中相邻标记点在时间域上连续......
单幅图像超分辨率的目的是从一幅低分辨率的图像来重构出高分辨率的图像。基于稀疏表示和邻域嵌入的超分辨率图像重建方法使得重建......
图像超分辨率重建就是将输入的模糊不清的低分辨率图像重建出一幅画质清晰的高分辨率图像。近年来随着稀疏表示理论的发展,基于稀......
鉴于卷积非负矩阵分解在语音增强算法中的成功应用，进一步考虑语音信号在时频域的稀疏性，提出了稀疏卷积非负矩阵分解（Sparse convolu......
近年来,随着Microsoft Kinect、time-of-flight(ToF)等3D相机的迅速发展,深度图已经广泛应用计算机视觉领域中,比如人机交互、增强......
诱发电位的少次提取对于研究大脑活动规律以及临床诊断等均有重要意义。根据诱发电位与自发脑电信号的不同特点，本文提出一种基于形......
为了有效地重建压缩低分辨率图像,提出一种基于针对性字典的压缩图像稀疏超分辨率重建算法。首先,根据压缩低分辨率图像的形成特点......
红外成像是一种利用红外成像设备将物体自身的红外辐射转化为图像的技术。因此,红外成像设备可在夜间和恶劣环境下工作,在诸多领域......
近年来,图像超分辨率重建技术在生活、军工、卫星遥感等领域取得了快速发展。随着深度学习技术的发展,卷积神经网络被应用于图像超......
为提高稀疏表示字典用于图像分类时的正确率，提出一种基于自适应梯度最速下降的分类字典训练算法。该算法采用交替梯度下降法解决分......
综述了字典学习算法的主要研究方向之一,即以图像分类为目标的稀疏表示字典学习算法。从空间变换法和类别指示法两个角度,分析各种......
提出了一种基于压缩感知理论的分布式视频编码方案，它是建立在压缩感知理论的基础上全新的具有动态测量率分配的分布式视频编码框架......
