内容提供者
基于低秩稀疏分解和组间关系的图像分类.pptx
2024-10-02
20金币
831KB
27页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共27页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于低秩稀疏分解和组间关系的图像分类.pptx
添加副标题目录PART01PART02研究背景研究意义研究问题PART03低秩稀疏分解研究现状组间关系在图像分类中的应用现有研究的不足之处PART04研究内容概述低秩稀疏分解算法介绍组间关系建模方法介绍实验设计与实现流程PART05实验数据集介绍实验结果展示结果分析与其他方法的比较PART06研究结论研究贡献与创新点研究局限与展望PART07感谢您的观看
2024-10-02
20
831KB
基于低秩稀疏分解和组间关系的图像分类的开题报告.docx
基于低秩稀疏分解和组间关系的图像分类的开题报告一、选题背景现在，随着数码相机的普及，人们每天都会拍摄大量的照片。这些照片如果没有被妥善管理，则会导致占据过多的磁盘空间和时间浪费。图像分类是一种将图像分为不同类别的计算机视觉技术，可以帮助用户更好地管理和组织这些照片。在过去几年中，图像分类已经成为了计算机视觉领域的研究热点之一。通过图像分类，可以帮助用户更好地组织和管理他们的照片，以便更快捷地查找和回忆它们。此外，还可以帮助在其他领域寻求解决方案，如缺陷检测、医疗影像分类等。二、研究内容本文旨在基于低秩稀疏
2024-09-17
5
11KB
基于低秩稀疏分解和PCNN的图像融合方法.pdf
本发明提出了一种基于图像低秩与稀疏成分分解和PCNN相结合的图像融合方法。首先在低秩分解的基础上，结合稀疏表示，通过不同的字典，对不同成分进行稀疏表达得到对应成分的编码系数。然后在融合过程中，采用一种“绝对值”取大的策略对低秩成分进行融合，以保留源图像的亮度信息；对于稀疏成分，不同于传统的融合策略，本发明采用梯度特征激励PCNN的方法进行融合，能更大程度保留更多的源图像边缘细节信息。最后，将低秩融合部分和稀疏部分相加，便得到最终的融合结果。针对不同类型的图像，本发明提出的方法无论在视觉效果还是客观指标上，
2023-11-16
10
979KB
基于低秩稀疏分解的心肌灌注动态PET图像恢复.docx
基于低秩稀疏分解的心肌灌注动态PET图像恢复基于低秩稀疏分解的心肌灌注动态PET图像恢复摘要：心肌灌注动态PET图像广泛应用于心脏疾病的诊断和治疗。然而，由于PET图像受到多种噪声和伪像的干扰，图像质量较低，对于临床诊断的准确性和可靠性存在一定影响。本文提出了一种基于低秩稀疏分解的方法，用于恢复心肌灌注动态PET图像，提高图像质量和准确性。实验结果表明，该方法在去噪和伪像消除方面具有显著优势，并且能够准确提取心肌灌注动态信息。关键词：心肌灌注动态PET图像，低秩稀疏分解，去噪，伪像消除，图像恢复1.引言心
2024-10-17
5
11KB
基于矩阵低秩稀疏分解的图像去噪算法.docx
基于矩阵低秩稀疏分解的图像去噪算法基于矩阵低秩稀疏分解的图像去噪算法摘要：图像去噪是一种常见的图像处理任务，其目标是从图像中去除噪声以提高图像的质量。在过去的几十年中，研究人员提出了许多图像去噪算法，其中一种较为常用的方法是基于矩阵低秩稀疏分解。本文介绍了基于矩阵低秩稀疏分解的图像去噪算法的原理和方法，并通过实验结果证明了其在去噪效果上的优越性。1.引言图像去噪是一种基本的图像处理任务，它在很多应用中都起到了重要的作用。噪声是由于图像采集或传输过程中引入的不可避免的干扰，它会破坏图像的细节和轮廓，降低图像
2024-10-24
5
11KB