搜索资源列表
OMP
- :针对压缩感知算法重建时间长、图像重建质量不高等不足 , 在认真分析压缩感知算法的基础上 , 提 出一 种压缩感知多描述并行算法。为了提 高系统运行速度和重建 图像质量, 将 经过稀疏 变换后 的系数进行 交织抽 取 , 分成多个子图像 , 再利用 Op e nMP将子图像分配到各线程中并行实现分块压缩感知。实验结果表明, 随着抽 取数的增加,图像的重建质量呈上升趋势, 在 3 2抽取时图像的重建质量比单抽取的高出了7. 2 4 dB; 随着线程数 的增加 , 程序的执行效率不断提 高, 最高可
train_coupled_dict
- 用于对所获取的图像块做联合字典的稀疏表示训练-For the acquired image block sparse representation of the dictionary to do joint training
VbGm
- 实现论文 基于稀疏表示的图像超分辨率《Image Super-Resolution Via Sparse Representation》中的Figure2,通过对100000个高分辨率和低分辨率图像块训练得到的高分辨率图像块字典,字典原子总数为512,图像块尺寸大小为9X9.-The Figure2 in 《Image Super-Resolution Via Sparse Representation》
Image-Impaint-Based-on-Curvelet
- 基于Curvelet变换的样本块图像修复算法提高现有样本块修复算法性能。首先利用Curvelet 变换估计待修复图像的4方向特征.然后利用颜色信息与方向信息共同衡量样本块间的相似度,在此基础上构造颜色-方向结构稀疏度函数.-Based on the sample block transform image restoration algorithm Curvelet enhance existing sample block repair algorithm performance. First
Toolbox_PBDW
- 对磁共振图像的压缩感知重建算法,估计出每一图像块的几何方向,根据图像块几何方向的稀疏先验信息重建出磁共振图像 -The magnetic resonance image is reconstructed according to the sparse prior information of the image block geometric direction, and the geometric direction of each image block is estimated by
CSR_Denoising
- 该算法首先通过字典学习得到含噪图像的冗余字典,然后对相似的图像块进行聚类构成块群,并通过迭代收缩和L1正则化约束,对同类的图像块在字典上进行稀疏表示,以达到降噪的目的。实验结果表明,在常规的图像处理上,本文提出的算法能较好的保留图像的结构信息,与K-SVD和BM3D等现有的流行算法相比,具有更高的峰值信噪比(PSNR)-It firstly get the redundant dictionary of a noised image by dictionary learning.Then,the
bcs-spl-1.5-1 (1).tar
- BCS-SPL将图像的基于块的压缩感测采样(BCS)与平滑的投影Landweber(SPL)迭代重建相结合。采样是通过逐块应用随机矩阵来驱动的,而重建则是预期的Landweber(PL)重建(也称为迭代硬阈值(IHT))的变体,其结合平滑操作(维纳滤波)减少块效应。实质上,除了PL所固有的稀疏性之外,这种滤波操作还能提供平滑性。(BCS-SPL combines block-based compressed-sensing sampling (BCS) of an image with a sm
SST
- 提出了一种新的结构稀疏跟踪算法,它不仅利用候选目标及其局部块之间的内在关系,学习它们的联合稀疏表示,而且保留了各候选目标内的局部块中的空间布局结构。(A new structure sparse tracking algorithm is proposed. It not only uses the inherent relationship between candidate targets and their local blocks to learn their joint sparse