01 2018 档案
摘要:介绍了几篇像素级压缩感知图像融合的论文,主要为算法的基本思想以及流程图
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摘要:介绍在稀疏表示(稀疏分解)中用K-SVD字典学习来获取字典的方法
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摘要:论文的思路是先介绍分块压缩感知BCS,然后介绍使用投影和硬阈值方法的迭代投影方法PL,接着将PL与维纳滤波器结合形成SPL(平滑PL),并且介绍了稀疏表示的几种基,提出了两种效果较好的稀疏基:CT与DDWT,并且将PL中的硬阈值用bivariate shrinkage(双变量收缩)代替。 BCS+S
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摘要:关于基追踪(BP),在压缩感知重构中我们所待求解的问题是L0范数问题,因为L1范数与L0范数等价,所以将L0范数转换为L1范数问题来求解,基追踪是将L1范数问题转为成为线性规划问题来进行求解,博主还提到了基追踪降噪问题,是转换为二次规划问题来进行求解的,但是这类凸优化问题计算复杂度高,重构时间长,所
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摘要:广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广,由文献[1]提出,第1作者本硕为哈工大毕业,发表此论文时在Korea University攻读博士学位。OMP每次只选择与残差相关最大的一个,而gOMP则是简单地选择最大的S个。之所以这里表述为“简单地
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摘要:SAMP:稀疏度自适应匹配追踪 实际应用中信号通常是可压缩的而不一定为稀疏的,而且稀疏信号的稀疏度我们通常也会不了解的。论文中提到过高或者过低估计了信号的稀疏度,都会对信号的重构造成影响。如果过低估计了稀疏度,会影响重构的质量;而过高估计稀疏度会对算法的准确性和鲁棒性造成影响。 论文在第2部分rev
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