非局部自相似性相关论文
为解决加权核范数最小化（WNNM）算法在计算图像块相似度时易受噪声影响的问题，同时又能更大程度的利用图像的非局部自相似性（NSS）,提出一......
如今的人工智能和大数据时代,信息的传输不再局限于曾经的文字模式,更多的是基于如语音通话、数字图像、视频通讯等高速率通信方式......
低秩张量数据,如高光谱图像、多光谱图像、视频图像等,在实际应用中扮演着重要角色.然而由于成像设备、成像环境及传输条件等因素......
在当今的大数据时代,图像在诸多领域中受到广泛应用.然而图像往往会受到缺失、噪声等各种因素的影响变为退化图像,使得图像的保真......
基于图像非局部的相似块的稀疏性,核范数在图像处理各个领域得到了广泛的应用.然而,核范数对不同大小的奇异值同等对待,因而可能会......
随着油气资源的不断开采,油气地震勘探目标逐渐转向复杂型、隐蔽型、深层和非常规油气藏,这就对地震数据质量有着更高的要求。受复......
近年来,计算机视觉的发展使得图像处理技术被运用于航空、气象、医疗、安防等各个领域。但是图像在采集、传输和存储等过程中容易......
视频压缩感知在采样资源受限的视频采集领域具有重要研究意义,重构算法是视频压缩感知系统的关键技术.为了更好地从压缩采样数据中......
压缩感知理论一经提出就得到了普遍关注,原因是其打破了传统奈奎斯特采样定理的限制,缓解了信号传输成本压力,提高了传输效率,迅速......
图像超分辨率重建技术是利用一幅或多幅低分辨图像重构出具有更丰富细节的高分辨图像,该技术对后续图像识别、分析和跟踪等处理有......
针对荧光扩散层析成像中荧光光源的定位误差较大和形态学信息不完整的问题,提出一种基于组稀疏正则化的同时代数重建技术(GSR-SART......
心脏电生理活动的无创重建对临床疾病预防和外科治疗具有重要意义。获取三维心肌跨膜电位(Transmembrane Potential,TMP)的分布有......
在当今的互联网大数据时代,作为传递着重要信息的图像,对于人类社会的科研、教育、军事等各个领域都起着极其重要的作用,尤其随着5......
图像作为人类获取视觉信息的一种重要媒介,在医疗、军事等领域都扮演着至关重要的角色.然而在图像的采集、传输等过程中,由于设备......
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。......
卫星遥感成像系统与目标物体距离较远,导致图像处理中存在识别率降低和部分细节信息缺失等问题,影响遥感图像中目标的精确提取,因......
当今多媒体通信中高图像质量的要求,需要处理更多的数据。奈奎斯特定律指导方法对采样及存储等设备造成巨大压力。CS(Compressed S......
随着计算机的发展和信息时代的到来。图像处理的数字化和多媒体化的理论研究和实践的需求与日俱增。图像去噪作为图像预处理的首要......
图像是现代多媒体通信的主要载体之一，随着各种应用对图像质量、尺寸等指标要求的不断提升，图像获取与处理所涉及的数据量越来越大。......
图像在成像过程中由于物理的或者客观因素而导致图像部分信息缺失,致使得到的图像失真。图像复原是一门利用图像某些先验知识和数......
图像去噪是计算机视觉领域一个很重要的基础课题。图像去噪的目的就是从受到噪声污染的图像中,恢复出原来清晰的图像。目前,图像去......
提出一种新的图像稀疏表示方法,该方法自适应地利用图像的局部与非局部冗余信息,根据图像的非局部自相似性,构造出一个非局部自回......
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......
常见的图像去噪方法只是单独地利用了无噪图像或含噪图像的先验信息,并没有将这两种图像的先验信息有效地结合起来。针对这个问题,......
利用GMM模型对自然图像块进行学习,对高斯分量的协方差矩阵做PCA,用其特征向量组成的矩阵作为子字典,用特征值的大小作为对稀疏系......
随着PET/CT技术的日益发展,其被广泛应用于现代放射治疗。但在采集数据过程中,对人体放射时间较长,辐射当量较大,增加了患者的痛苦......
图像超分辨率一直都是图像处理领域的研究热点,提出了把图像质量评价方法用于图像超分辨率的方法.把结构相似性度量用于块匹配,搜......
针对图像混合噪声去除不足的问题,提出一种分组图像块的加权编码方法。首先,从训练图像中利用非局部相似块提取出分组块;然后,用得......
鲁棒主成分分析(Robust principal component analysis,RPCA)模型中秩函数和L0范数的求解是非确定性多项式(Nondeterministic poly......
组稀疏学习在图像去噪中显示出巨大的潜力,但现有方法仅从图像块级别考虑含噪图像的非局部自相似性,影响了强噪声图像的重建质量.......
非局部自相似性(NSS)先验在图像恢复中发挥重要作用,如何充分利用这一先验提高图像恢复性能仍值得深入研究,提出一种基于带权核范......
针对许多图像去噪方法在去除噪声的同时容易丢失细节信息的问题,提出了一种基于非局部自相似性的低秩稀疏图像去噪算法。首先,利用......
传统的基于字典学习的输电线路图像去噪方法,易受冗余字典影响存在重建图像边缘细节恢复不足的问题.为了有效抑制输电线路图像表面......
在基于稀疏表示的图像超分辨率方法中,字典的选择对最终重建质量具有重要影响.目前K-SVD作为基于外部样本学习的过冗余字典在图像......
计算机断层成像(Computerized Tomography,CT)是一种先进的医学影像成像技术,能够以非接触、无损坏的方式探测到物体内部的结构形......
在现实生活中,由于受成像设备自身物理特性的限制,人们通常无法获得理想的清晰图像。由于通过提高成像系统的硬件配置来提高图像的......
近年来随着互联网的发展与普及,“人工智能”已被大家所熟知。自AI教父Geoff Hinton提出了多层结构的神经网络后,人工神经网络的学......
低秩矩阵恢复(low-rank matrix recovery,LRMR)是指自动识别出一个矩阵的某些被损坏元素,进而恢复出原矩阵的方法,它将向量样例的......
目的越来越多的应用都依赖于对真实场景深度图像的准确且快速的观测和分析。飞行时间相机可以实时获取场景的深度图像,但是由于硬......
现有的大多数单图像超分辨率方法仅用于提高单个通道的分辨率。在处理彩色图像时,由于忽略了通道间的相关性,重建的高分辨率图像容......
针对目前已有的高光谱异常检测算法大多只利用了高光谱图像的光谱维信息,而没有体现高光谱数据"图谱合一"的优势,导致算法检测性能......
超分辨率（Super Resolution，SR）是一种广泛用于提高图像分辨率的技术，现实生活的许多应用都需要单一图像的超分辨率。大多传统超分辨率......
针对非局部相似块搜索问题,提出一个基于随机匹配的k近邻块匹配算法.在基于Jump Flooding传播的块匹配算法基础上,改进其候选参考......
K-奇异值分解(K-SVD)算法在强噪声下的去噪性能较差。为此,提出一种新的图像去噪算法。使用相关系数匹配准则和噪声原子裁剪方法改......
基于稀疏表示模型的彩色图像超分辨率重建方法通常采用基于图像块的稀疏编码过程,易导致稀疏表示不稳定、重建彩色图像存在细节模......
压缩感知(compressed sensing,CS)图像重建算法是CS图像获取问题的一个研究重点。针对传统基于稀疏性先验的重建算法不能有效重建......
