77问答网
所有问题
当前搜索:
图像稀疏表示理论
图像
的多小波
稀疏表示
及其应用内容简介
答:
《
图像
的多小波
稀疏表示
及其应用》是一篇深入探讨图像处理领域的重要论文,它主要围绕小波与多小波
理论
展开。该文关注的核心是图像的稀疏表示,即如何通过小波和多小波分析来捕捉和表达图像信息中的关键特征,以实现高效的数据压缩和处理。文章首先从熵和能量集中的角度,详细比较了小波和多小波在稀疏表示中的...
图像
的多小波
稀疏表示
及其应用目录
答:
图像
的多小波
稀疏表示
及其应用 在图像处理领域,多小波分析是一种强大的工具,它通过结合小波分析的特性,提供了对信号的精细分解和冗余度减小。首先,我们从第1章绪论开始,简要介绍了小波和多小波的基本概念。小波(1.1节)是一种能够捕捉信号局部特性的函数,而多小波则是多个小波的组合,具有更高的灵...
机器学习基础(一)——
稀疏表示
答:
在人脸识别领域,Sparse Representation Classification (SRC)</是一种强大的工具,通过利用特征字典D,可以从海量人脸中准确识别出特定个体。这种技术应用了
稀疏表示
的原理,揭示了视觉系统在处理
图像
时的内在工作方式。早在1996年,英国学者的发现揭示了视觉系统对图像的稀疏处理方式,这一
理论
基石如今广泛地推...
稀疏
表达是什么意思
答:
信号
稀疏表示
(稀疏表达也可以叫为稀疏表示)是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展。信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,...
李树涛:造出“火眼金睛”
答:
这背后,就有湖南大学党委常委、副校长李树涛教授的一份贡献。他主持的“多模
图像
结构化稀疏表示与融合理论方法研究”项目,不仅在国际上建立了多模图像结构化
稀疏表示理论
,而且解决了卫星多模图像融合难题,被国际同行评价为“开创性工作”,荣获2019年度国家自然科学奖二等奖。李树涛长期从事图像处理、信息...
图像
的多小波
稀疏表示
及其应用基本信息
答:
目前是第一版。整本书共计233页,采用平装形式,开本为16开,非常适合图形
图像
/视频领域的读者查阅。这本书深入探讨了图像处理中的重要概念——多小波
稀疏表示
,对于理解图像压缩、特征提取和信号分析等方面具有重要价值。对于对图像处理感兴趣的专业人士和学生,这是一本不可多得的参考资料。
稀疏
编码的研究历史
答:
1959年,David Hubel和Toresten Wiesel通过对猫的视觉条纹皮层简单细胞感受野的研究得出一个结论:主视皮层V1区神经元的感受野能对视觉感知信息产生一种“
稀疏表示
”。1961年,H.B.Barlow[5]基于这一知识提出了“利用感知数据的冗余”进行编码的
理论
.1969年,D.J.Willshaw和O.P.Buneman等人提出了基于...
稀疏表示
的性质
答:
信号稀疏表示方向的研究热点主要集中在稀疏分解算法、超完备原子字典、和稀疏表示的应用等方面。在
稀疏表示理论
未提出前,正交字典和双正交字典因为其数学模型简单而被广泛的应用,然而他们有一个明显的缺点就是自适应能力差,不能灵活全面地表示信号,1993年,Mallat基于小波分析提出了信号可以用一个超完备...
南京理工大学肖亮的学术成果主要集中在哪些领域?
答:
南京理工大学计算机科学与技术学院的肖亮博士(1976年出生),来自湖南长沙市,现任学院教师,级别为副教授。他的学术研究领域广泛,涵盖了计算机
图像
图形学、虚拟现实技术与系统仿真、多尺度几何分析与
稀疏表示理论
等多个方向,以及变分偏微分方程在图像建模和处理中的应用。他在2009年至2010年期间在伦斯勒理工...
稀疏表示
分类方法是什么时候提出的
答:
近年来,
稀疏表示
分类(SRC)方法在
图像
识别中受到越来越多的关注。SRC方法将测试样本分在最小重构误差所对应的类别中,这种决策方法对SRC的稀疏原理不是最优的。为了从稀疏编码系数中得到鉴别性更强的信息,本文提出一种新的决策规则――"系数和"规则。在Yale数据库和MNIST数据库上的实验结果表明本文提出...
1
2
3
涓嬩竴椤
其他人还搜
图像的稀疏表示
稀疏表示图像去噪MATLAB
基于稀疏表示的图像检索
多模图像结构化稀疏表示
图像稀疏低秩
图像稀疏化
图像的稀疏性
基于图像稀疏性的
图像的稀疏系数