sparserepresentation相关论文
In order to reduce the effect of noises on DOA estimation, this paper proposes a direc-tion-of-arrival (DOA) estimation ......
A Original Observation Data Compression Method for Space-based GNSS receiver Based on Sparse Represe
The Space-based GNSS navigation receiver has the advantages of high precision, low cost and global coverage. It mainly p......
In this paper,we propose a robust visual tracking method by exploiting both the structural and the context information.F......
Class-Discriminative Kernel Sparse Representation-Based Classification Using Multi-Objective Optimiz
In this paper, we propose class-discriminative kernel sparse representation-based classification (KSRC) using multi-obje......
Macroscopic or microscopic structure information of objects is mainly collected by the visible light in our daily life.H......
Reconstruction of gene regulatory networks (GRNs) is of utmost interest to biologists and is vital for understanding the......
为了解决图像超分辨率重建中稀疏系数解的不精确问题,提出了一种自适应正则化级联稀疏矩阵的超分辨率重建算法。根据图像自身的特......
人脸识别问题的特点包括样本的特征维数高和每个类别所包含的样本较少。设计有效的特征提取方法是解决人脸识别问题的关键要素之一......
传统的稀疏表示旨在通过字典的线性结合构建跟踪目标的表观模型,忽视了目标的分层结构特征,因此难以处理复杂的跟踪环境。针对该问......
针对激光扫描仪获取的三维文物稠密点云模型在数据存储、远程传输与处理等环节导致的资源过度消耗问题,提出了一种基于贪婪算法的......
本文基于卷积稀疏编码能较好保留图像信息特征这一特点，提出基于低秩分解和卷积稀疏编码的多源图像融合方法。首先，通过低秩分解将图......
根据图像的几何结构特性,从人类视觉系统特性出发,建立了Gabor感知多成份字典,进而模拟人类视觉通路的层次处理机制,构建了稀疏编......
针对建筑物检测特定应用,提出一种基于稀疏表示的失真立体图像全参考质量评价方法。首先构建了一种新的失真卫星立体图像数据库,使......
针对现有算法难以利用单帧红外图像实现空间邻近目标(CSO)的超分辨问题,提出了一种基于稀疏重构理论的单帧超分辨方法。该方法充分......
针对低分辨率遥感影像空间分辨率提升问题,提出一种基于在线变分贝叶斯期望最大化耦合字典学习的单幅遥感影像超分辨率重建算法。......
红外与可见光融合图像既具有红外的辐射信息又具有可见光的细节信息,在生产生活、军事监视等场景得到广泛应用,已然成为图像融合领......
针对高分辨率遥感影像地物信息复杂、目标识别率低等问题,提出了一种联合矩阵低秩逼近的稀疏表示遥感影像目标识别方法。对原始遥......
ⅹ稀疏表示法在单幅图像超分辨率重建问题中受到广泛的关注。本文介绍了一种使用稀疏表示进行超分辨率图像重建的方案。该方案首先......
多字典学习的图像超分辨率重建过程中常见的K均值聚类、高斯混合模型聚类等方法会导致图像的重建质量欠佳且不稳定,针对这一问题提......
光声成像兼具光学成像的高对比度和超声成像对深层组织的高分辨率等优点,在生物医学成像领域具有巨大的潜力,而且发展十分迅速;光......
提出一种低秩稀疏成分分解和显著性相结合的医学图像融合方法。所提方法假设待融合源图像由低秩成分和稀疏成分构成,设计了低秩与......
针对图像修复过程中单一的字典迭代时间长、适应性差、修复效果不理想的缺点,提出了一种结合图像特征聚类与字典学习的改进的图像......
在基于稀疏表示的超分辨率重建过程中，当对图像进行稀疏编码时由于其分解残差并不是简单的符合高斯分布或拉普拉斯分布，针对这一问题......
针对天文图像成像分辨率低的问题,基于集中稀疏表示图像超分辨率重建理论,提出一种层次聚类字典训练和相似约束的天文图像超分辨率......
传统的高光谱遥感影像分类算法侧重于光谱信息的应用。 随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加, 高光谱影像中相同类别的地物在空......
压缩感知是近年来提出的一种新的信号压缩采样理论,采样端通过投影获取压缩数据,需要较多计算资源并且成本较高,仍未能实现广泛应......
针对传统滤波算法在滤除红外图像噪声时会损失部分有用信息的问题,提出一种基于自适应过完备稀疏表示的红外图像滤波方法。该方法......
针对稀疏域对强天光背景下天体目标的探测问题, 在充分利用天光背景和光斑信号组成成分的形态差异性的基础上, 分别建立了天光背景......
为了实现对高光谱图像的分类,提出了一种基于多特征和改进稀疏表示的方法——MFISR。从高光谱图像中提取光谱特征、Gabor特征和局......
影响传统高光谱目标检测精度的因素主要有两个方面:一是高光谱图像固有的光谱畸变造成的图像噪声;另一个是传统方法在处理目标检测......
In this paper, we propose an image denoising method combining the priors of non-local self similarity(NSS), low rank and......
The images which obtained by observing the sun through a large telescope always suffered with noise due to the low S......
A Brain-Computer Interface(BCI)aims to produce a new way for people to communicate with computers.Brain signal classific......
Adaptive data analysis provides an important tool in extracting hidden physical information from multiscale data that ar......
针对谐波源随机分布及非谐波源节点存在干扰电流的状况,提出基于改进稀疏表示法的谐波源定位。通过稀疏表示将最小二乘建立的谐波......
