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搜索资源列表

  1. 基于多原子快速匹配追踪的图像编码算法

  2. 该文提出一种多原子快速匹配追踪信号稀疏分解算法，并将其应用于静态图像编码。多原子匹配追踪通过每次迭代选取多个原子的形式，实现信号的快速稀疏分解。在此基础上，通过构造多尺度脊波字典实现图像的稀疏分解，并对稀疏分解的数据进行自适应量化和编码。实验结果表明，多原子匹配追踪获得了与匹配追踪相当的逼近能，同时极大地提高了稀疏分解的速度。新的编码算法在低比特率情况下，获得了比JPEG2000 更理想的编码性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-02
    • 文件大小：269312
    • 提供者：houq2010

  1. 一种冗余字典下的信号稀疏分解新方法

  2. MP算法的改进 一种新的稀疏分解的方法 比MP算法更高效

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-20
    • 文件大小：407552
    • 提供者：hanyue860313

  1. 基于冗余字典的信号超完备表示与稀疏分解

  2. 基于冗余字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论, 采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数, 从而为信号自适应地稀疏扩展提供了极大的灵活性. 稀疏扩展一方面可以实现数据压缩的高效性, 更重要的是可以利用字典的冗余特性捕捉原始信号的自然特征. 本文从超完备信号稀疏分解和非线性逼近理论的一系列最新成果出发, 综述了基追踪和匹配追踪等主流算法在信号表示方面的稀疏性与字典相干系数的关系问题, 评述了目前字典构成的发展趋势.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-22
    • 文件大小：204800
    • 提供者：belongicecream

  1. KSVD工具包—信号处理

  2. 信号处理中常用的训练冗余字典KSVD工具包，可以将信号在冗余字典中分解得到信号的稀疏表示

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-27
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：xdyuwu

  1. ksvd 去噪代码 稀疏表示

  2. 图像处理的经典方法KSVD 的代码Matlab 版，利用冗余字典进行稀疏表示去噪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-07-12
    • 文件大小：37888
    • 提供者：fengqiupan

  1. 基于压缩感知的脑电信号压缩采样

  2. 压缩感知在脑电信号中的应用，在医学实践中，通常会进行长时间的多次重复性的多通道脑电图测量，因此会产生 大量数据。如何有效处理这些数据是一个函待解决的问题。近年来出现的压缩感知理论 为有效解决这个问题提出了新的解决思路。鉴于此，本文首先介绍了EEG信号的先验 基础知识和压缩感知的理论框架。接下来研究了基于压缩感知理论对单通道EEG信号 的压缩采样，内容包括脑电信号最佳稀疏分解，通过实验对比发现，对于EEG信号， 以高斯函数、高斯小波函数、墨西哥草帽函数作为原子的生成函数构造的冗余字典，可 以实现

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2012-07-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：yonghan911

  1. K-SVD字典训练

  2. 详细讲解了K-SVD字典训练的过程，和冗余字典在实际中的应用！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-10-29
    • 文件大小：862208
    • 提供者：miaomiao_1989

  1. 一种冗余字典下的信号稀疏分解新方法_刘丹华

  2. 压缩感知领域关于冗余字典下的信号稀疏表示方法的不错的一篇论文

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-10-17
    • 文件大小：406528
    • 提供者：xiaodashijie

  1. 字典优化视频分类

  2. 基于字典优化的稀疏为了克服稀疏表示中冗余字典分类效果不佳的问题，提出了基于字典优化的稀疏表示算法"该算法制 定了新的基于稀疏表示的分类判别规则表示的视频镜头分类

  3. 所属分类：MySQL

    • 发布日期：2014-06-03
    • 文件大小：191488
    • 提供者：liuzhang4

  1. Python字符串冗余字符统计

  2. Python中使用多种方式对某一字符串的字符进行统计，实现字符串冗余字符统计，输出执行时间和内容字典

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-04-25
    • 文件大小：612
    • 提供者：zhu14623

  1. 四库字典合并版

  2. WPA破解字典，内容源于四库字典，经过本人的合并、排序、删除冗余整理成单个txt文件，方便使用。

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：39845888
    • 提供者：wjy7717

  1. 基于在线字典学习的医学图像特征提取与融合

  2. 提出一种基于在线字典学习(ODL)的医学图像特征提取与融合的新算法。首先,采用大小为8像素×8像素的滑动窗处理源图像,得到联合矩阵;通过ODL算法得到该联合矩阵的冗余字典,并利用最小角回归算法(LARS)计算该联合矩阵的稀疏编码;将稀疏编码列向量的1范数作为稀疏编码的活动级测量准则,然后根据活动级最大准则融合稀疏编码;最后根据融合后的稀疏编码和冗余字典重构融合图像。实验图像为20位患者的已配准脑部CT和MR图像,采用5种性能指标评价融合图像的质量,同两种流行的融合算法比较。结果显示,所提出算法的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38592502

  1. 图像字典的盲构造算法

  2. 为了使冗余字典能够自适应地表征图像特征,提出了一种优化的图像字典构造算法。算法采用了冗余字典内基元类之间的灰色关联度作为字典优化依据,建立了一种新的字典优化原则,提出了一种自适应的字典设计算法。算法能够根据图像结构和噪声等信息自适应地选择字典的冗余因子,将算法运用于图像去噪,结果表明,算法效率大大提高,同时也提高了图像去噪效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38743235

  1. 基于图像稀疏表示的隐写中冗余字典的研究

  2. 基于图像稀疏表示的隐写中冗余字典的研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1038336
    • 提供者：weixin_38744270

  1. 基于字典学习和相似度正则化的图像降噪

  2. 基于冗余字典学习的图像降噪方法探索了补丁的稀疏先验，并被证明可以带来最先进的结果。 但是，他们没有探讨图像补丁的非局部相似性。 在本文中，我们利用图像补丁的结构相似性和稀疏先验性，提出了一种新的基于字典学习和相似性正则化的图像降噪方法。 通过将图像降噪公式化为多变量优化问题，我们交替优化变量以获得去噪图像。 进行了一些实验，以比较我们提出的方法与相应方法在某些基准自然图像上的性能，并且在视觉结果和一些数值准则上都可以观察到我们提出的方法相对于相应方法的优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38724247

  1. 字典序进化算法用于组合优化问题

  2. 为了寻求快速、高效的算法在合理的计算时间内解决大规模组合优化问题以克服目前许多算法的不足,本文提出了一种新的编码方法,将离散的组合空间一一映射到连续的整数区间,结合进化策略的成熟搜索机制提高新算法的性能.整数编码与问题的组合向量一一对应,所有编码均为可行方案,有效避免了以往算法中的冗余运算,进一步缩小了问题的搜索窄间.其次,进化策略中加入了一个精英队列,并且建立了相应的精英学习策略.在整个群体进化的同时,精英个体也按照相应的策略不断优化,从而有效吸收以往算法在组合优化问题上的成功经验,有利于保留

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38626242

  1. 基于字典学习的梯度重权非局部平均的强噪声图像去噪

  2. 为从强噪声图像中重构出原图像并减小误差，提出了一种基于梯度重权非局部平均的强噪声图像去噪算法。根据稀疏和冗余表示，基于K-SVD字典学习去噪算法可自适应从已知带噪图像中训练字典，但是字典固有的结构限制，导致强噪声图像去噪效果差。提出了基于字典学习的梯度重权非局部平均算法，该算法对图像结构赋予更紧约束，可以改善去噪性能。利用全变分法求解图像结构的梯度，给予图像边缘信息更高的权重，结合图像结构信息的相似性和稀疏性先验，求解优化后的逆问题。与传统字典去噪相比，所提出的算法对强噪声图像的去噪效果更好，并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38630612

  1. 基于冗余字典的高光谱图像稀疏分解研究

  2. 高光谱图像的稀疏分解能得到其稀疏表示形式，便于对图像进行压缩处理。因高光谱图像特征复杂，单一正交基无法捕捉到图像信号的所有特征，需构建原子个数更多的冗余字典对高光谱图像进行稀疏表示。针对高光谱图像，以高斯原子为基础，构造三种冗余字典，利用正交匹配追踪算法找到最优原子，完成高光谱图像的稀疏分解，利用重构图像的峰值信噪比、结构相似性和计算效率对冗余字典的稀疏表示能力进行评价。实验结果表明，构造的三种冗余字典均能对高光谱图像进行稀疏表示，重构图像的峰值信噪比均能达到40 dB以上，结构相似性达到0.9

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38631401

  1. 基于冗余字典的高光谱图像光谱超分辨率研究

  2. 基于冗余字典的高光谱图像光谱超分辨率研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：233472
    • 提供者：weixin_38542223

  1. 基于多任务字典学习和稀疏表示的单图像超分辨率重建

  2. 最近的研究表明，基于稀疏表示的技术可以导致最新的超分辨率图像重建（SRIR）结果。 它依赖于这样的想法，即低分辨率（LR）图像补丁可被视为高分辨率（HR）图像的向下采样版本，假定其补丁相对于原型补丁字典具有较稀疏的表示形式。 为了避免庞大的训练补丁数据库并获得更准确的HR图像恢复，本文将实例辅助冗余字典学习的概念引入单图像超分辨率重建中，并提出了启发性的多字典学习方案。通过多任务学习。 从通过K均值聚类分类的样本中学习紧凑型冗余字典，以便为每个样本提供更合适的字典以进行图像重建。 与可用的SRI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38744375
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