检索结果-南通市图书馆

电子设计工程 2013年第14期21卷 181-184页

作者：袁晓玲冯燕贾应彪西北工业大学陕西西安710129

基于分布式压缩感知理论,利用高光谱图像谱间的低秩特性,提出一种高光谱图像分布式压缩感知重构方法。该方法在编码端对各谱段图像分别进行压缩感知测量,运算简单,便于硬件实现。解码端重构时,首先对各谱段图像采取全变差范数最小化恢复... 详细信息

基于分布式压缩感知理论,利用高光谱图像谱间的低秩特性,提出一种高光谱图像分布式压缩感知重构方法。该方法在编码端对各谱段图像分别进行压缩感知测量,运算简单,便于硬件实现。解码端重构时,首先对各谱段图像采取全变差范数最小化恢复,每次迭代的同时,利用谱间低秩修正当前重构的图像,并进行重构迭代终止判断,充分利用了高光谱图像的谱间相关性,实现了高光谱图像的联合重构。实验结果表明,该方法能够有效提升高光谱图像的重构质量。

关键词：高光谱图像分布式压缩感知低秩全变差

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基于非凸范数的低维图像去噪问题研究

哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2019年第4期35卷 439-442,457页

作者：林鑫李勇安徽财经大学会计学院安徽蚌埠233030 安徽财经大学统计与应用数学学院安徽蚌埠233030

基于传统低秩去噪模型,利用非凸函数对模型中的秩函数进行替换,取得了对秩函数更好近似的效果.对于非凸问题的求解,利用凹函数超梯度定义,对原始问题进行松弛,得到松弛问题的显式解.实验表明,提出的非凸去噪方法相比传统方法具有更好的... 详细信息

基于传统低秩去噪模型,利用非凸函数对模型中的秩函数进行替换,取得了对秩函数更好近似的效果.对于非凸问题的求解,利用凹函数超梯度定义,对原始问题进行松弛,得到松弛问题的显式解.实验表明,提出的非凸去噪方法相比传统方法具有更好的去噪效果.

关键词：非凸范数非凸优化低秩近似低维图像去噪

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压缩感知中图像重构的模型综述

中原工学院学报 2016年第4期27卷 80-84页

作者：宋长明惠庆磊中原工学院郑州450007

分别从稀疏表示、编码测量以及重构算法等方面阐述了压缩感知的基本原理。基于概率、凸优化等详细介绍了图像重构模型的理论框架和发展状况,并从字典学习和低秩表示的角度展望了图像重构模型进一步研究的方向。

关键词：压缩感知图像重构凸优化低秩

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人工智能绘画在出版业中的应用实例解析

数字出版研究 2023年第3期2卷 F0003-F0004页

作者：肖炜涵王亮北京印刷学院经济管理学院 102600

人工智能(AI)绘画是一种基于机器学习构建模型并进行图像内容生成的技术。它可以通过海量数据学习形成基础模型,用以构建画面基本元素;也可以通过添加一定数量的特定元数据进行预训练,形成变分自动编码器(Variational Auto-Encoders,VAE... 详细信息

人工智能(AI)绘画是一种基于机器学习构建模型并进行图像内容生成的技术。它可以通过海量数据学习形成基础模型,用以构建画面基本元素;也可以通过添加一定数量的特定元数据进行预训练,形成变分自动编码器(Variational Auto-Encoders,VAE)模型和低秩适应(Low-Rank Adaptation,LoRA)模型,使其能够根据使用者的需求形成不同的绘画风格。

关键词：自动编码器机器学习元数据预训练海量数据 Encoder 低秩实例解析

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基于增强的鲁棒主成分分析的脉冲噪声去除算法

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计算机应用文摘 2024年第10期40卷 88-91页

作者：陈桐纪航王晓东徐晔陆昱国网上海市南供电公司上海201100

脉冲噪声的去除对提高图像的视觉质量和后续的图像分析具有重要意义。为了提高脉冲噪声的去噪性能并保留图像边缘细节,文章提出了一种新的基于鲁棒主成分分析的图像去噪算法。通过参数化对数函数逼近秩函数来增强低秩项,该算法能够保留... 详细信息

脉冲噪声的去除对提高图像的视觉质量和后续的图像分析具有重要意义。为了提高脉冲噪声的去噪性能并保留图像边缘细节,文章提出了一种新的基于鲁棒主成分分析的图像去噪算法。通过参数化对数函数逼近秩函数来增强低秩项,该算法能够保留更多分布于较大奇异值上的边缘结构信息。与现有几种先进的去噪算法进行比较,文章提出的算法在客观数值和主观视觉方面均有令人满意的效果,可在移除脉冲噪声的同时充分保留图像的边缘特征。

关键词：脉冲噪声鲁棒主成分分析对数函数低秩

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基于背景字典构造的稀疏表示高光谱目标检测

电子技术应用 2022年第1期48卷 124-128页

作者：陶洋林飞鹏杨雯翁善重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对现有基于稀疏表示的目标检测算法采用同心双窗口构建背景字典的过程中,目标像元将会对背景字典产生干扰的问题,提出基于背景字典构造的稀疏表示高光谱目标检测算法。该算法将高光谱图像分解成低秩背景和稀疏目标,引入目标字典作为... 详细信息

针对现有基于稀疏表示的目标检测算法采用同心双窗口构建背景字典的过程中,目标像元将会对背景字典产生干扰的问题,提出基于背景字典构造的稀疏表示高光谱目标检测算法。该算法将高光谱图像分解成低秩背景和稀疏目标,引入目标字典作为稀疏目标的先验信息,更好地分离目标和背景,构建纯净背景字典。通过在4个公开高光谱图像数据集上仿真分析,证明所提出的算法具有出色的检测性能。

关键词：高光谱图像稀疏表示二分类目标字典低秩背景字典