稀疏字典相关论文
配电网是电力系统的重要组成部分,随着新能源发电的日渐多样化以及负荷设备趋向电力电子化,越来越多的分布式电源（distributed gene......
多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）技术可在杂波背景下精......
为解决电力设备状态参量数据采集过程中的数据冗余问题,准确获取电力设备的运行状态以及运行过程中的故障信息,将压缩感知技术引入......
人脸识别是基于生物特征的一种识别技术,作为机器视觉领域重要研究方向,它通过提取人物个体所特有的生物特征来实现个体识别。因为......
在实际生活中,因为成像系统设备在硬件设备技术上的限制,导致用户常常无法获得合适的图像,不仅影响用户的视觉享受,而且也会对目前......
针对常用的迭代追踪类算法难以保证低采样下光谱重构的成功率与精度的问题，提出了一种在低采样下光谱重构中字典原子选取的优化方法......
为提高稀疏度并减小重构误差,提出一种基于稀疏字典和稀疏编码的图像去噪算法.基于贝叶斯图像稀疏去噪框架,采用交替优化思想学习......
选取目前图像去噪领域中几种典型的图像去噪方法进行研究,并通过图像去噪实验,从客观指标上对各种方法的去噪性能进行对比分析和评......
针对图像稀疏去噪时采用固定字典稀疏效果不理想、去噪质量不高等问题,提出了基于字典学习的图像稀疏去噪算法。该算法首先选择初......
为了提高数字信号调制模式识别在低信噪比下的正确率，通过分析基于稀疏表示的模式识别，提出了一种基于K-SVD和稀疏表示的特征提取方......
利用稀疏分解来研究EEG信号是一种新兴的可靠的方法。常见的稀疏字典学习算法中,K-SVD算法得到了比较广泛的应用。但是利用K-SVD算......
目的通过图像融合方法结合解剖和功能医学图像以提供更多有用的信息并辅助医生诊断。方法利用稀疏表示能很好地反映图像特征的优势......
简要介绍了基于稀疏字典约束的超分辨力重建算法,提出了具有低复杂度的基于K均值聚类的自适应稀疏约束图像超分辨力重建算法。所提......
传统基于生成式的车辆跟踪方法仅考虑了目标信息,忽略了车辆背景信息,降低了目标与背景的表征能力。针对复杂背景条件下视觉导航对......
图像盲复原（ IBR）问题一直是图像处理中的重要研究课题。目前空间不变的多通道图像盲复原算法研究较为普遍，这种算法具有较好的盲去模......
针对直扩通信多音干扰抑制算法应用受限于采样率较高的问题,在分别构建信号和干扰稀疏字典的基础上,利用正交匹配追踪算法,设计了......
超分辨率技术是由低分辨率图像复原出高分辨率图像的技术,在计算机视觉系统中发挥重要的作用。针对传统基于学习算法的不足,提出一......
在雷达技术领域得到高度关注的压缩感知理论,能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率,解决雷达系统中超大数据量的采集、存储......
超分辨率重建通用方法中,图像分解后对应小波基只能有效稀疏表示单一成分,往往只侧重边缘成分而忽略了光滑成分等。针对这个问题,......
立体图像降质、立体感不足以及观看舒适度的欠缺已成为立体产品推广和普及的重要制约因素。因此,如何有效地评估立体图像的舒适度......
心电监护仪的广泛应用将产生大量的心电数据,心电压缩技术在满足临床诊断要求的条件下,可有效减少传输和存储的数据量。压缩感知理......
针对合成孔径雷达目标识别问题，提出一种基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一，该方......
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燃煤火焰图像黑把子区域的边缘模糊或不完整,无法直接使用Canny检测算子准确检测出边缘信息。针对该问题,提出基于稀疏去噪的双树......
传统距离-多普勒ISAR成像方法和传统雷达信号采集方法所面临的数据量大、采样率高等问题。本文深入研究了基于压缩感知的ISAR成像,......
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为获得较高质量的恢复图像,采用一种改进的KSVD(MKSVD)算法对低分辨率(LR)图像进行消噪处理,进一步对消噪结果采用一种改进的POCS(......
本文针对传统无线传感网络数据传输效率低、节点能量消耗过快的不足,提出一种基于压缩网络编码技术的高效数据传输算法研究。构建......
协同表示算法对人脸图像具有快速分类的特点,但在单样本或欠样本情况下,对变化复杂的人脸识别率还不够理想,无法满足工程要求。针......
显著性检测作为计算机视觉领域的重要分支,能够快速获取图像中最吸引人们视觉注意的区域,经常被应用到图像标注与检索、目标识别、......
本文提出一种基于稀疏字典编码的超分辨率方法。该方法有效地建立高、低分辨率图像高频块间的稀疏关联，并将这种关联作为先验知识来......
磁共振图像的降噪处理一直是医学图像处理中重要的研究领域。图像中存在噪声会降低图像质量从而影响临床诊断。现有K-SVD算法虽然......
森林资源是地球上最重要且具有不可替代性的可再生资源之一,保护森林生态环境的安全是人类文明发展的重要前提,在林区建立微环境监......
由于外部环境、成像乃至传输过程中存在着信号干扰、污染或者损失,在航天对接、医疗分析等对清晰数据存在较大需求的领域,视频重建......
基于学习的超分辨率方法通常根据低分辨率图像从样本库中选取若干特征相似的匹配对象,再使用优化算法进行超分辨率估计,但其结果受......
高分辨ISAR成像技术对于雷达目标识别和特征提取具有重要意义。本文针对传统ISAR成像系统面临的采样率高、数据量大、回波数据有限......
变转速工况下轴承等设备的关键部件出现故障后对设备的危害十分严重,而且此类工况下振动信号更加复杂。为了克服此类问题,引入分裂......
MIMO(Multi-Input Multi-Output)雷达目标的参数估计对于该新体制雷达的发展与应用具有重要意义。相比传统雷达而言,MIMO雷达参数......
针对现有直扩通信扫频干扰抑制算法应用受限于采样频率过高的问题,将压缩感知技术应用于直扩通信扫频干扰抑制。在分别构建直扩信......
针对传统字典学习算法预处理阶段未考虑图像内外部特征的问题,提出一种基于灰度梯度矩阵的图像熵字典学习算法.该算法通过灰度梯度......
