期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
4
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于非局部相似性和分类半耦合字典学习的超分辨率重建
被引量：
6
1
作者
杨爱萍
钟腾飞
何宇清
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期87-94,共8页
为了提升单幅彩色图像的超分辨率重建质量,提出了一种改进的基于学习的超分辨率方法.针对半耦合字典学习超分辨率算法训练精度不高的缺陷,采用稀疏域分类与半耦合字典学习交替进行的启发式策略.在训练阶段引入稀疏域非局部相似性约束项...
为了提升单幅彩色图像的超分辨率重建质量,提出了一种改进的基于学习的超分辨率方法.针对半耦合字典学习超分辨率算法训练精度不高的缺陷,采用稀疏域分类与半耦合字典学习交替进行的启发式策略.在训练阶段引入稀疏域非局部相似性约束项,使用改进了的非局部约束l1范数优化问题求解算法,训练得到多组高、低分辨率字典和映射矩阵.在重建阶段利用分类稀疏表示、非局部相似性并结合残差补偿进一步提高重建精度.实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重建效果,显著提升了超分辨率重建质量.
展开更多
关键词
超分辨率
半耦合字典学习
分类稀疏表示
非局部相似性
下载PDF
职称材料
基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建
被引量：
4
2
作者
黄陶冶
孙恬恬
+1 位作者
周正华
赵建伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第5期1561-1565,共5页
在超分辨图像重建领域,如何平衡字典学习中表示系数的稀疏性和协同性对重建效果具有重要意义。针对该问题,在半耦合字典学习的超分辨重建基础上,利用核范数构建一个新的正则项,将稀疏性和协同性作为一个整体进行考虑,并用交替方向乘子法...
在超分辨图像重建领域,如何平衡字典学习中表示系数的稀疏性和协同性对重建效果具有重要意义。针对该问题,在半耦合字典学习的超分辨重建基础上,利用核范数构建一个新的正则项,将稀疏性和协同性作为一个整体进行考虑,并用交替方向乘子法(ADMM)求解优化模型,得到了基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建算法。实验结果表明,该方法比现有的一些基于字典学习的重建方法具有更好的重建效果,其能根据字典的变化自适应地平衡稀疏性与关联性,并通过两者之间的协调产生一个最合适的系数,因此在噪声环境下具有一定的抗干扰能力。
展开更多
关键词
超分辨率重建
半耦合字典学习
自适应
核范
下载PDF
职称材料
引入细节约束因子的半耦合字典学习超分辨率重构模型
3
作者
黄宇达
王迤冉
牛四杰
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2021年第3期59-64,共6页
为了提升单幅图像的超分辨率重构细节,提出了一种基于细节保持的超分辨率重构方法。针对半耦合字典学习超分辨率算法细节保持不够高的缺陷,采用细节约束因子与半耦合字典交替学习策略。在重构阶段,利用图像水平方向与垂直方向的梯度构...
为了提升单幅图像的超分辨率重构细节,提出了一种基于细节保持的超分辨率重构方法。针对半耦合字典学习超分辨率算法细节保持不够高的缺陷,采用细节约束因子与半耦合字典交替学习策略。在重构阶段,利用图像水平方向与垂直方向的梯度构建细节约束因子,并引入到半耦合字典学习框架,进一步提高重构精度。为了改进细节约束因子在重构过程中的贡献度,采用边界差异的拉普拉斯分布实现参数的自适应选择。相比于半耦合字典学习超分辨率算法,该方法在峰值信噪比方面平均提升1.5%。实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重构效果,提升了超分辨率重构质量。
展开更多
关键词
超分辨率
半耦合字典学习
细节约束因子
拉普拉斯分布
下载PDF
职称材料
自适应半耦合稀疏字典学习算法
被引量：
3
4
作者
沈志伟
杨晓敏
+1 位作者
吴炜
胡明明
《太赫兹科学与电子信息学报》
北大核心
2018年第3期529-534,546,共7页
为实现图像超分辨力重建,提出了一个自适应半耦合稀疏字典学习算法。由于耦合字典学习算法中存在稀疏编码约束条件太过严苛的缺点,本文采用半耦合的字典学习算法。根据在半耦合的字典学习算法中全局字典表达的局限性,分析和采用了多字...
为实现图像超分辨力重建,提出了一个自适应半耦合稀疏字典学习算法。由于耦合字典学习算法中存在稀疏编码约束条件太过严苛的缺点,本文采用半耦合的字典学习算法。根据在半耦合的字典学习算法中全局字典表达的局限性,分析和采用了多字典训练算法及相应的重建方法。提出了基于自适应图像块聚类算法的半耦合稀疏字典学习算法。仿真实验结果显示,新算法重建得到的Butterfly,Cameraman,Foreman,Plants,Hat和Lena等图像的峰值信噪比(PSNR)分别比用基于K-means聚类算法的半耦合稀疏字典学习算法得到的重建图像高出0.18 dB,0.16 dB,0.52 dB,0.21 dB,0.23 dB和0.14 dB。该算法可以得到更好的图像重建效果。
展开更多
关键词
自适应聚类
稀疏表示
超分辨力
半耦合字典学习
图像处理
下载PDF
职称材料
题名
基于非局部相似性和分类半耦合字典学习的超分辨率重建
被引量：
6
1
作者
杨爱萍
钟腾飞
何宇清
机构
天津大学电子信息工程学院
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期87-94,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61002027
61372145)
文摘
为了提升单幅彩色图像的超分辨率重建质量,提出了一种改进的基于学习的超分辨率方法.针对半耦合字典学习超分辨率算法训练精度不高的缺陷,采用稀疏域分类与半耦合字典学习交替进行的启发式策略.在训练阶段引入稀疏域非局部相似性约束项,使用改进了的非局部约束l1范数优化问题求解算法,训练得到多组高、低分辨率字典和映射矩阵.在重建阶段利用分类稀疏表示、非局部相似性并结合残差补偿进一步提高重建精度.实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重建效果,显著提升了超分辨率重建质量.
关键词
超分辨率
半耦合字典学习
分类稀疏表示
非局部相似性
Keywords
super-resolution
semi
-
coupled
dictionary
learning
clustered
sparse
representation
non-local
similarity
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建
被引量：
4
2
作者
黄陶冶
孙恬恬
周正华
赵建伟
机构
中国计量大学理学院应用数学系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第5期1561-1565,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61571410)
浙江省自然科学基金资助项目(LY18F020018,LSY19F020001)。
文摘
在超分辨图像重建领域,如何平衡字典学习中表示系数的稀疏性和协同性对重建效果具有重要意义。针对该问题,在半耦合字典学习的超分辨重建基础上,利用核范数构建一个新的正则项,将稀疏性和协同性作为一个整体进行考虑,并用交替方向乘子法(ADMM)求解优化模型,得到了基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建算法。实验结果表明,该方法比现有的一些基于字典学习的重建方法具有更好的重建效果,其能根据字典的变化自适应地平衡稀疏性与关联性,并通过两者之间的协调产生一个最合适的系数,因此在噪声环境下具有一定的抗干扰能力。
关键词
超分辨率重建
半耦合字典学习
自适应
核范
Keywords
super-resolution
reconstruction
semi
-
coupled
dictionary
learning
adaptivity
nuclear
norm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
引入细节约束因子的半耦合字典学习超分辨率重构模型
3
作者
黄宇达
王迤冉
牛四杰
机构
周口职业技术学院信息工程学院
周口师范学院网络工程学院
济南大学信息科学与工程学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2021年第3期59-64,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61103143)
河南省科技计划项目(112300410307)。
文摘
为了提升单幅图像的超分辨率重构细节,提出了一种基于细节保持的超分辨率重构方法。针对半耦合字典学习超分辨率算法细节保持不够高的缺陷,采用细节约束因子与半耦合字典交替学习策略。在重构阶段,利用图像水平方向与垂直方向的梯度构建细节约束因子,并引入到半耦合字典学习框架,进一步提高重构精度。为了改进细节约束因子在重构过程中的贡献度,采用边界差异的拉普拉斯分布实现参数的自适应选择。相比于半耦合字典学习超分辨率算法,该方法在峰值信噪比方面平均提升1.5%。实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重构效果,提升了超分辨率重构质量。
关键词
超分辨率
半耦合字典学习
细节约束因子
拉普拉斯分布
Keywords
super-resolution
semi
-
coupled
dictionary
learning
detail
constraint
factor
Laplacian
distribution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
自适应半耦合稀疏字典学习算法
被引量：
3
4
作者
沈志伟
杨晓敏
吴炜
胡明明
机构
四川大学电子信息学院
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
北大核心
2018年第3期529-534,546,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61271330
61411140248
+1 种基金
61473198)
四川省科技支撑计划资助项目(2014GZ0005)
文摘
为实现图像超分辨力重建,提出了一个自适应半耦合稀疏字典学习算法。由于耦合字典学习算法中存在稀疏编码约束条件太过严苛的缺点,本文采用半耦合的字典学习算法。根据在半耦合的字典学习算法中全局字典表达的局限性,分析和采用了多字典训练算法及相应的重建方法。提出了基于自适应图像块聚类算法的半耦合稀疏字典学习算法。仿真实验结果显示,新算法重建得到的Butterfly,Cameraman,Foreman,Plants,Hat和Lena等图像的峰值信噪比(PSNR)分别比用基于K-means聚类算法的半耦合稀疏字典学习算法得到的重建图像高出0.18 dB,0.16 dB,0.52 dB,0.21 dB,0.23 dB和0.14 dB。该算法可以得到更好的图像重建效果。
关键词
自适应聚类
稀疏表示
超分辨力
半耦合字典学习
图像处理
Keywords
adaptive
clustering
sparse
representation
super
resolution
semi
-
coupled
sparse
dictionary
learning
image
processing
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非局部相似性和分类半耦合字典学习的超分辨率重建
杨爱萍
钟腾飞
何宇清
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
下载PDF
职称材料
2
基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建
黄陶冶
孙恬恬
周正华
赵建伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
4
下载PDF
职称材料
3
引入细节约束因子的半耦合字典学习超分辨率重构模型
黄宇达
王迤冉
牛四杰
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2021
0
下载PDF
职称材料
4
自适应半耦合稀疏字典学习算法
沈志伟
杨晓敏
吴炜
胡明明
《太赫兹科学与电子信息学报》
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
