在线字典学习相关论文
提出一种参数自适应的在线字典学习图像超分辨率重建算法。在经典的稀疏表示算法框架下,运用在线字典学习方法来提高字典学习的精......
地震各向异性反演是利用地面观测的实际地震数据来估计地下介质的各向异性参数值,进而进行储层预测的技术。目前通过纵波资料来反......
功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)作为一种无创的神经影像学方式,其被广泛应用于大脑疾病的诊断和认......
目前,煤炭业越来越重视发展以“智能、安全”为核心的开采理念,获取高清的井下视频图像已经成为实现煤矿精准开采的必要条件之一。......
图像超分辨率重建是通过对单张或多张具有互补信息的低分辨率图像进行处理,重建一张高分辨率图像的技术。在单张图像的超分辨率重......
针对离线字典学习方法存在对管道泄漏检测长时期运行信号的适应性不足、计算量大的缺点,进行了基于在线字典学习的检测方法研究。......
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......
限速标志识别是模式识别领域中一个重要的研究课题。目前,利用稀疏表示识别图像是一个流行的方法。为了提高限速标志图像的识别率,......
针对待处理高光谱图像中所含地物光谱未知的情况,将在线字典学习的方法引入高光谱稀疏解混中,提出了一种基于在线字典学习和稀疏编......
针对基于学习的人脸超分辨率算法噪点、伪影较多,且噪声鲁棒性较差的问题,提出一种基于在线字典学习的人脸超分辨率重建算法。以人......
针对基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的偏振图像融合方法效率低的不足,提出一种基于稀疏性NMF的偏振图......
针对现有驾驶疲劳状态识别算法中存在疲劳特征维数高、识别效率低下、计算量大等问题,本文提出一种基于在线字典学习形变模型的疲......
针对基于学习的超分辨率重建图像边缘锐度较好但伪影较明显的问题,提出一种改进的稀疏系数独立可调的超分算法以消除伪影。由于字......
获取的车牌图像因分辨率过低、过量模糊和噪声等原因会导致其图像质量较低,影响了车牌识别的准确率。为了提高车牌识别的准确率,采......
为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字......
针对医学图像复杂多样的特点,提出一种基于在线字典学习的自适应医学图像融合算法。该算法首先利用在线字典学习理论训练源图像的......
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......
本文针对噪声成分和噪声结构的复杂性及弱信号的特征,发展了最新的在线字典学习去噪方法.在线字典学习去噪方法是以数据驱动的方式......
将多模态医学图像的互补信息有机地融合在一起,可为临床诊断和辅助治疗提供丰富信息和有效帮助。基于联合稀疏模型,提出一种联合稀......
由于采集和处理流程的复杂性,地震数据在进行解释之前通常需要进行一系列地处理,通过重构可以增强地震数据中的有效信号,抑制不利......
针对在线字典学习需将所有字典原子全部更新、优化方向难以进行估算等原因造成精度下降的不足,提出基于变异粒子群优化的在线字典......
多数图像修复方法主要是利用输入图像中的有效信息来填充待修复区域,可用先验信息有限,自适应性较差。研究提出一种新的基于学习字......
数字语音在当今应用非常广泛,大量的语音流产生了巨大的网络带宽和服务器存储空间的消耗.因此,在保持听觉效果基本不受影响的前提......
在地震数据处理领域,地震资料的去噪质量直接影响到后续处理工作的有效性和可靠性,并且随着地震勘探的发展越来越偏向于复杂油气藏......
