基于Gabor感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究.pdf
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基于Gabor感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究.pdf
万方数据基于Gabor感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究肖亮1韦志辉zMulti—componentminIInll0(1)孙玉宝-邵文泽tImages调和分析认为,图像可以表示为一组基函数的线性组合,如Fourier基函数、小波函数等.受人类视觉皮层神经元响应的稀疏性启发[1】’Olshausen提示(Sparserepresentation)[2一引.稀疏表示模型要求图像线性展开中大部分基函数的系数为零,只有少数基函数具有较人的非零系数.这里称基函数为原子,所有原子信号的集合为字典.稀疏表示使信号能
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基于稀疏表示与字典训练的图像着色与图像修复算法研究的中期报告本文研究了基于稀疏表示与字典训练的图像着色与图像修复算法。研究内容主要包括算法原理、实验设计与结果分析。一、算法原理本文提出的图像着色与图像修复算法基于稀疏表示和字典训练。算法分为三个步骤:字典学习、稀疏表示和重建。1.字典学习在训练集中,首先从图像中随机选取一些块,将它们组成一个向量,得到一个初始字典。然后,使用迭代算法,在样本的基础上不断优化字典,使得字典中的元素最好地表示图像块的结构和纹理特征。2.稀疏表示在测试阶段,对于一个待着色或待修复
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基于稀疏表示的图像修复算法研究的中期报告一、研究背景及意义随着数字化技术的发展,图像在传输、存储等过程中容易出现失真、损毁等问题,需要进行修复。传统的图像修复方法多采用插值、滤波等手段,但这些方法在处理大面积损坏、复杂损坏等情况下效果不佳。因此,基于稀疏表示的图像修复算法应运而生。稀疏表示是一种信号处理技术,其基本思想是将一个信号表示为一组原子的线性组合,其中许多系数为0或接近于0,这样可以用一个相对较小的系数向量表示信号。利用稀疏表示理论,可以对图像进行分解和重构,从而实现图像修复。该方法在噪声抑制、压
基于稀疏表示与压缩感知的图像融合方法研究的中期报告.docx
基于稀疏表示与压缩感知的图像融合方法研究的中期报告一.研究背景与意义图像融合是将多张具有不同特征的图像集成成一张更完整、更具有信息量和艺术感染力的图像的过程。在军事、遥感、医学、娱乐等领域中都有着广泛的应用。与此同时,稀疏表示和压缩感知技术也成为当今图像处理领域的研究热点之一。基于稀疏表示与压缩感知的图像融合方法可以更加有效地提取图像的信息,减少多余的数据,使得图像具有更好的质量和更高的处理速度,因此具有重要的应用价值和研究意义。二.研究内容本研究借鉴现有的稀疏表示和压缩感知技术,提出了一种基于稀疏表示与