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  1. OMP算法 matlab

  2. matlab编的OMP算法，代码全是自己写的，有注释，并带有数据集，里面的格式相对来讲也是很标准的，对学习稀疏重建与压缩感知是十分有用的

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-11-09
    • 文件大小：18432
    • 提供者：yezi_1026

  1. 基于多通道联合稀疏重建的全极化SAR成像.pdf

  2. 基于多通道联合稀疏重建的全极化SAR成像.pdf,全极化合成孔径雷达(SAR)可对不同极化通道分别独立进行压缩感知(CS)稀疏重建来增强成像性能，但分别独立处理没有利用极化信息的冗余性与互补性，有可能破坏极化信息的完整性。依据雷达目标在全极化下的散射特性构建联合稀疏度量函数，将全极化SAR高分辨成像转化为多通道联合稀疏约束的最优化重建问题，并用改进的正交匹配追踪算法进行求解。由于有效利用全极化信息，多通道联合CS成像相比于单通道CS成像能够获得更好的成像质量，还能全面准确反映目标全极化散射特性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-20
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38744207

  1. 三维重建2_相机标定.pdf

  2. 三维重建中的关键步骤，相机参数标定，包括基于立体标定物的标定方法和棋盘标定法下学电子 1-2相机标定与稀疏重建 问题定义 相机标定与稀疏重建 x,=KR, t,X x =KRt X nn 已知x、K、R、t,求X:三角化( Triangulation) ·已知x、X,求K、R、t:相机标定( Camera Calibration) 已知x,求K、R、t、X:稀疏重建( Sparse reconstruction) Structure from Motion(SfM) Structure and

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-10-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：kuaiyangliukuai

  1. 三维重建1_欧式空间与摄影空间.pdf

  2. 三维重建的基础知识讲解，主要是欧式空间与摄影空间的概念和内涵。大学电子 三维视觉应用 Da vinci 外科手术机器人 视觉重建 2019/10/20 学电子 三维视觉应用 1.8 a-9 P 运动捕捉 视觉重建 2019/10/20 大学电子 三维视觉应用 Robot Vislon Grou 古建筑数字化 视觉重建 2019/10/20 大学电子 三维视觉的核心任务 场景结构 相机位姿 视觉重建 2019/10/20 大学电子 三维视觉的核心任务 终极目标! 视觉重建 2019/10/

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-10-20
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：kuaiyangliukuai

  1. 通过最小稀疏重建进行视频汇总

  2. 视频数据的快速增长需要有效和高效的视频汇总方法，以便使用户有权快速浏览和理解大量视频内容。 在本文中，我们用一个新的最小稀疏重建（MSR）问题来制定视频摘要任务。 也就是说，可以使用尽可能少的选定关键帧来最好地重建原始视频序列。 与最近提出的基于凸松弛的稀疏字典选择方法不同，我们提出的方法利用了真正的稀疏约束L 0范数，而不是松弛约束L2,1范数，从而直接选择关键帧作为稀疏字典，可以很好地重构所有视频帧。 由于所建议的MSR原理具有实时性，因此进一步开发了在线版本。 另外，提出了百分比重构（PO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38649315

  1. 区分稀疏邻域保留嵌入的人脸识别

  2. 稀疏子空间学习近来受到越来越多的关注。 但是，大多数稀疏子空间学习方法是无监督的，不适合分类任务。 本文提出了一种新的稀疏子空间学习算法，即判别式稀疏邻域保留嵌入（DSNPE），它是将判别信息添加到稀疏邻域保留嵌入中（SNPE）。 DSNPE不仅保留了SNPE的稀疏重构关系，而且还从以下两个方面充分利用了全局判别结构：（1）在DSNPE的目标函数中增加了最大余量准则（MMC）； （2）仅使用与当前样本具有相同标签的训练样本来计算稀疏重建关系。 在三个面部图像数据集（Yale，Extended Y

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：592896
    • 提供者：weixin_38668274

  1. 具有非凸正则化的Hoomopy DCD快速准确的稀疏连续信号重构

  2. 近年来，已经从压缩感测（CS）理论的角度解决了有关稀疏连续信号恢复的各种应用，例如源定位，雷达成像，通信信道估计等。 但是，在考虑任何实际使用时，有两个主要缺陷需要解决。 第一个问题是由任意定位的未知数与预先指定的字典之间的基础不匹配导致的离网问题，这将使常规CS重建方法的性能大大下降。 第二个重要问题是对低复杂度算法的迫切需求，尤其是在面对实时实现的需求时。 在本文中，针对这两个问题，我们提出了三种快速，准确的稀疏重建算法，分别称为HR-DCD，Hlog-DCD和Hl（p）-DCD，它们基于同

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：876544
    • 提供者：weixin_38562085

  1. 一种改进的图像压缩感知稀疏恢复算法

  2. 稀疏信号的分布模型是影响基于近似信息传递(AMP)的压缩感知(CS)信号重建效果的关键因素。因实际图像的小波近似系数、各级的水平细节系数、垂直细节系数以及对角细节系数的模型参数存在较大差异,现有基于拉普拉斯、贝努力高斯(BG)和高斯混合等模型的AMP方法因未考虑此差异而影响重建效果。为了提高模型估计的准确性,将各级小波系数的BG模型参数分开估计,进而提出了一种改进的图像压缩感知稀疏重建的新方法,即期望最大分段贝努力高斯近似信息传递算法(EM-SSBG-AMP)。仿真结果表明,相同采样率下,新算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：593920
    • 提供者：weixin_38609128

  1. 基于图的冗余小波变换的多对比度MRI图像的联合稀疏重建

  2. 基于图的冗余小波变换的多对比度MRI图像的联合稀疏重建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38591011

  1. 基于l0最小化的稀疏重构智能贪婪追踪模型

  2. 基于最小化的10稀疏重构是一个NP难题，具有很高的计算复杂度，这是传统算法难以实现的。 尽管贪心算法旨在解决最小化问题，但更有可能获得次优解决方案。 在本文中，我们提出了一种智能贪婪追踪（IGP）算法来从本质上解决l0最小化问题。 首先，针对稀疏重建问题提出了一种新颖的优化函数，其稀疏性水平为先验。 然后，设计了一种两周期优化算法，其目的是通过寻找全局最优解来智能，准确地估计支持集及其对应的系数。 为此，我们利用智能优化算法进行全局搜索和解决组合优化问题，以指导智能估计。 另外，通过贪心算法的匹

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38611254

  1. 基于Homotopy-DCD算法的基于稀疏重构的加权非凸优化

  2. 提出了一种简单，高效，易于硬件实现的迭代加权算法，以提高基于压缩感知（CS）的稀疏重建的恢复性能。 与传统的l1范数和加权的l1范数优化相比，该算法专注于使用同伦和二分坐标下降（DCD）算法来解决加权非凸罚分最小化问题。 数值实验结果表明，所提出的新方法在信号重建质量方面优于传统方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：400384
    • 提供者：weixin_38627769

  1. 从点扩展函数的角度分析载波频率偏移下的FD-MIMO稀疏成像

  2. 在本文中，我们解决了具有不完善的载波频率同步的频分多输入多输出（FD-MIMO）雷达稀疏成像问题。 从距离角平面上的经典点扩散函数（PSF）的角度来看，我们知道感兴趣的场景中的不同散射体将不再共享相同的PSF。 取而代之的是，位于不同范围容器中的散射体将具有不同的PSF。 此外，对于不同的产生载波频率偏移的信号源，我们发现与那些与接收器相关的信号源会由于范围角度尺寸之间的交叉干扰而对PSF产生更严重的影响。 我们还提出了一个不严格的载波频率偏移阈值，以建议超出的边界，由此导致的PSF将完全失真。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：141312
    • 提供者：weixin_38540782

  1. 一种快速迭代的P阈值稀疏重建电子断层扫描算法

  2. 一种快速迭代的P阈值稀疏重建电子断层扫描算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：166912
    • 提供者：weixin_38741540

  1. 为多云提供压缩感知的稀疏重建服务的支持集确保并行外包

  2. 通过利用信号稀疏性的概念，新的信号采集范例压缩感测（CS）成功地将编码器的系统复杂性转移到了解码器。 如果必须在保证信号私密性的同时考虑解决繁重的解码工作，最好的选择之一就是将稀疏的重构服务外包给具有丰富计算资源的云。 我们建议将稀疏重建服务并行外包给多云，并假设多云不能私下相互勾结。 拥有者使用具有低复杂度和较少内存的简单交换原语（而不是完整的随机排列矩阵）来保护2D信号的支持集，该集由该信号中非零条目的索引组成。 在执行并行压缩感测时，此交换原语等效于随机置换矩阵，因此很有可能放宽2D稀疏信

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：225280
    • 提供者：weixin_38674675

  1. 改进的L-1 / 2正则化用于荧光分子层析成像的稀疏重建

  2. 改进的L-1 / 2正则化用于荧光分子层析成像的稀疏重建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：786432
    • 提供者：weixin_38675465

  1. 基于训练样本优化的字典稀疏MR重建算法

  2. 磁共振（MR）成像被广泛用于疾病诊断。 硬件成像受到分辨率的限制，并且高的辐射强度和磁性时间会伤害人体。 基于软件的图像超分辨率技术有望解决该问题，特别是通过基于稀疏重构的图像超分辨率具有良好的优异性能。 字典生成是影响超分辨率算法性能的关键问题，因为在字典生成过程中没有考虑潜在的区分性信息。 针对此问题，我们提出了针对MR稀疏超分辨率重建的训练样本优化字典学习算法。 提出了一种基于灰度一致性和梯度联合分集的字典表示方法，以选择最佳的图像进行字典训练。 在基于稀疏重建的MR成像框架下评估字典训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38742124

  1. 通过L1 / 2正则化重建生物发光层析成像的源

  2. 生物发光层析成像（BLT）是临床前研究中的一种重要的非侵入性光学分子成像方法。 为了提高图像质量，重建算法必须处理BLT逆问题的固有不适性。 在BLT中，生物发光源在空间分​​布中的稀疏特征已经得到了广泛的探索，并且由于L1范数的稀疏性，已经研究了许多L1正则化方法。 在本文中，我们提出了一种基于L1 / 2正则化的重构方法，以提高BLT解的稀疏性，并通过将其转换为一系列具有加权更新权重的加权L1同伦最小化问题来解决非凸L1 / 2范数问题。 为了评估所提出的重建算法的性能，设计了一种异构鼠标模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38549721

  1. 压缩感知重建数字同轴全息

  2. 数字重建是数字全息技术的关键步骤。传统的重建算法存在共轭像、聚焦物体与背景离焦物体相互干扰等问题。应用新兴的压缩感知技术，研究了全息图像的稀疏重建。基于衍射的线性运算，导出了利用压缩感知重建数字同轴全息三维空间的算法。利用该算法对颗粒的模拟全息图和数字显微全息实验全息图进行了重建，并将重建结果与传统的卷积重建结果进行了对比。结果表明，压缩感知技术能有效提高数字全息重建截面图像质量，利用25%全息图数据也能实现较好的重建，且具有较好的聚焦和抗噪声干扰能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38625559

  1. 由粗到精的三维人脸稀疏重建方法

  2. 由粗到精的三维人脸稀疏重建方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38629920

  1. 图像视频信号的压缩采样与稀疏重建

  2. 图像视频信号的压缩采样与稀疏重建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：937984
    • 提供者：weixin_38586200
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