多字典学习相关论文
在日常生活中获得的图像通常为低分辨率图像,低分辨率图像缺失了大量的细节信息,不仅影响人们对图像信息的理解与分析,也给图像处......
随着信息社会的不断发展,人们对高品质、高清晰图像的需求越来越大。图像超分辨率重建技术是指利用信息处理方法,通过计算机软件技......
字典学习和稀疏表示在非奇异人脸识别方面取得较大突破,但当人们用墨镜、围巾、假胡子等有意遮挡面部时,会引入大量变体,导致识别......
车牌识别作为智能交通系统中的关键技术,具有十分重要的应用前景。本文提出了一种改进的车牌识别算法。采用K-均值算法对高分辨率车......
本文提出了一种基于多字典稀疏表示的亚像元映射算法,利用已知的同类型高空间分辨率地物分布图像,构建能够更好反映不同类别地物空......
针对单一冗余字典在稀疏表示图像超分辨率重建结果出现不清晰、伪影以及重建过程编码效率不高、运算时间过长的问题,提出一种基于......
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......
图像超分辨率重建是指无需改善硬件设备,仅利用合理的先验知识和数学模型,就能从一幅或多幅低分辨率图像中重建出相同场景高分辨率......
稀疏表示模型是通过将字典中的原子进行组合得到期望的结果.为了解决传统字典学习中所有图像块重建均使用同一个字典,从而忽略了最......