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结合KSVD和分类稀疏表示的图像压缩感知
被引量:
17
1
作者
翟雪含
朱卫平
康彬
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第6期193-198,共6页
由于传统稀疏字典训练方法不能充分利用图像细节信息,提出一种分类稀疏字典训练方法。根据待训练样本的特性,将其划分为平滑、边缘和纹理三类,用KSVD算法分别训练出适合三类图像块特性的冗余字典,利用构造的冗余字典分别稀疏表示三类图...
由于传统稀疏字典训练方法不能充分利用图像细节信息,提出一种分类稀疏字典训练方法。根据待训练样本的特性,将其划分为平滑、边缘和纹理三类,用KSVD算法分别训练出适合三类图像块特性的冗余字典,利用构造的冗余字典分别稀疏表示三类图像块。同时根据每类图像块所含信息量,自适应地分配测量率。实验结果表明,和单一正交基、冗余字典相比,该算法的稀疏系数更加稀疏,在低图像测量率时,重构效果更好,对边缘信息丰富的图像重构效果改善尤为明显。
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关键词
分块压缩感知
自适应测量
分类稀疏表示
冗余字典
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职称材料
特征分类学习的结构稀疏传播图像修复方法
被引量:
8
2
作者
康佳伦
唐向宏
+1 位作者
张东
屠雅丽
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期864-872,共9页
针对样本图像字典自适应性差、有效信息单一、造成图像稀疏表示模糊的不足的问题,提出一种基于特征分类学习字典的结构稀疏传播图像修复方法.首先将图像块按特征分类,根据不同特征的图像样本进行样本训练得到相对应的过完备字典;然后对...
针对样本图像字典自适应性差、有效信息单一、造成图像稀疏表示模糊的不足的问题,提出一种基于特征分类学习字典的结构稀疏传播图像修复方法.首先将图像块按特征分类,根据不同特征的图像样本进行样本训练得到相对应的过完备字典;然后对不同特征的待修复图像块提取不同的有效信息进行稀疏编码,使得稀疏表示具有较强的自适应能力;最后针对结构稀疏传播模型带来的偏差进行修改,完善结构稀疏的传播机制.仿真实验结果表明,该方法可以有效地修复图像结构边缘、不规则纹理和平滑部分的图像信息,修复后的图像质量有较大的提升.
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关键词
特征分类
局部方差
分类稀疏表示
结构稀疏
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职称材料
题名
结合KSVD和分类稀疏表示的图像压缩感知
被引量:
17
1
作者
翟雪含
朱卫平
康彬
机构
南京邮电大学信号处理与传输研究院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第6期193-198,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61271240)
江苏省2013年度普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ13_0491)
文摘
由于传统稀疏字典训练方法不能充分利用图像细节信息,提出一种分类稀疏字典训练方法。根据待训练样本的特性,将其划分为平滑、边缘和纹理三类,用KSVD算法分别训练出适合三类图像块特性的冗余字典,利用构造的冗余字典分别稀疏表示三类图像块。同时根据每类图像块所含信息量,自适应地分配测量率。实验结果表明,和单一正交基、冗余字典相比,该算法的稀疏系数更加稀疏,在低图像测量率时,重构效果更好,对边缘信息丰富的图像重构效果改善尤为明显。
关键词
分块压缩感知
自适应测量
分类稀疏表示
冗余字典
Keywords
block
compressed
sensing
adaptive
measure
classified
sparse
representation
overcomplete
dictionary
分类号
TN919.81 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
特征分类学习的结构稀疏传播图像修复方法
被引量:
8
2
作者
康佳伦
唐向宏
张东
屠雅丽
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
杭州电子科技大学信息工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期864-872,共9页
文摘
针对样本图像字典自适应性差、有效信息单一、造成图像稀疏表示模糊的不足的问题,提出一种基于特征分类学习字典的结构稀疏传播图像修复方法.首先将图像块按特征分类,根据不同特征的图像样本进行样本训练得到相对应的过完备字典;然后对不同特征的待修复图像块提取不同的有效信息进行稀疏编码,使得稀疏表示具有较强的自适应能力;最后针对结构稀疏传播模型带来的偏差进行修改,完善结构稀疏的传播机制.仿真实验结果表明,该方法可以有效地修复图像结构边缘、不规则纹理和平滑部分的图像信息,修复后的图像质量有较大的提升.
关键词
特征分类
局部方差
分类稀疏表示
结构稀疏
Keywords
Mean-Shift
K-SVD
characteristic
classifi
cation
local
variance
Mean-Shift
K-SVD
classified
sparse
representation
patch
spars
ity
propagation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合KSVD和分类稀疏表示的图像压缩感知
翟雪含
朱卫平
康彬
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
17
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职称材料
2
特征分类学习的结构稀疏传播图像修复方法
康佳伦
唐向宏
张东
屠雅丽
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
8
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职称材料
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