组稀疏表示相关论文
所谓图像超分辨率(Super Resolution, SR)即给定一幅或一系列低分辨率图像,结合已知的先验知识来得到该场景的高分辨率图像的过程......
随着信息技术的发展,我们已经进入大数据时代。如何有效地从数据中挖掘出有用信息,一直是数据挖掘领域研究的热点。基于矩阵分解的......
室外天气通常在烟、雾等气溶胶粒子的存在下能见度下降。这背后的原因是气溶胶粒子从物体表面散射反射的光线,从而导致光强的衰减......
针对在小样本人脸表情数据库上识别模型过拟合问题,文中提出基于特征优选和字典优化的组稀疏表示分类方法.首先提出特征优选准则,......
采用组稀疏表示分类方法时,同类样本同时参与对测试样本的表示,忽略了类内样本间的相关性。提出了一种改进方法,该方法在块正交匹......
基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法以近似随机抽取的方式选取字典中的原子来拟合图像片,而实际中的字典原子的选择体现出了很强......
基于视频帧内图像的非局部相似性和帧间信号的相关性,本文提出了一种基于结构相似的帧间组稀疏表示重构算法(SSIM-Inter F-GSR),有......
提出一种利用组稀疏表示进行CSMRI的方法.在字典学习过程中,对图像块按照相似性准则进行分组,并利用这些组进行字典训练.将组字典......
传统视频编码技术以奈奎斯特定理进行采样,即采样频率要大于或等于信号最高频率的两倍,再对大批采样后的信号去冗余完成压缩过程。......
传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相......
随着计算机技术及互联网应用的迅速发展,多媒体数据特别是视频数据呈海量趋势增长,如何有效存储、管理、传输、检索和使用这些多媒......
针对图像压缩感知(CIS)组稀疏表示重构算法在低采样率下尤其是对纹理特征相对复杂的图像重构质量不佳的问题,提出基于残差补偿的组......
在对帧间组稀疏表示框架研究后,提出一种改进的组稀疏表示的自适应阈值算法(AT-GSR)。在变换域进行阈值处理过程中,根据采样率,在......
针对基于结构相似性的帧间组稀疏表示重构(SSIM-InterF-GSR)算法在重构平稳区域时未能充分利用高质量重构的关键帧信息,且稀疏化处......
由于图像受噪声的影响,无法从降质信号中获得准确的稀疏系数.针对此问题,对一种组稀疏表示的双重l1范数优化图像去噪算法进行研究,......
针对CP-GTD模型,利用全极化雷达回波的组稀疏特性,提出了一种基于组稀疏表示的二维全极化散射中心参数估计方法。该方法将全极化散......
