基于稀疏表示的图像超分辨方法研究

含噪信号的稀疏表示研究，赵敏玉，王永革，文中比较了不同种类、不同强度的噪声(高斯、椒盐和散斑)对MPDN算法，BPDN算法和Robust-SL0算法的影响。我们分别用具有不同稀疏度的合成�

针对基于稀疏表示的图像质量评价算法特征信息挖掘不充分、忽略稀疏特性等问题进行了研究，提出了一种基于稀疏表示与能量分解的无参考图像质量评价方法。首先利用L1范数作为稀疏惩罚项学习稀疏编码字典，并计算待评

基于核空间Fisher鉴别字典稀疏表示的图像分类，赵里恒，唐英干，基于稀疏编码的图像分类是取得了较好的分类效果。然而现有的方法在图像稀疏编码时,设计的是线性分类器。对于稀疏特征线性不可分��

基于稀疏表示和深度学习的图像识别算法及应用研究，

针对模糊图像的质量评价，提出了一种基于解析稀疏表示的图像模糊快速评价算法。考虑到模糊会造成图像中高频信息的损失，因此所提出的方法通过衡量图像中的能量来评价图像的模糊程度。首先利用解析稀疏表示字典将待评

根据图像的几何结构特性,从人类视觉系统特性出发,建立了Gabor感知多成份字典,进而模拟人类视觉通路的层次处理机制,构建了稀疏编码网络,能够有效去除图像中的高阶冗余,形成更为稀疏的表示。对稀疏表示系数

基于稀疏表示的玉米籽粒粒型识别方法，王越，马钦，玉米籽粒粒型是评估玉米产量和品质的重要表型参数之一，为了提高籽粒粒型的识别率，本文基于稀疏表示的方法实现了玉米果穗籽粒（

mei xue等人提出的将稀疏表示应用于目标跟踪中的论文，对研究tracking的人很有帮助

混合模糊图像的超分辨力盲复原方法研究,赵琳,,目前针对离焦和运动混合模糊图像的复原研究很少,而这是实际工作中更为常见的一种图像退化情况。根据以往分别对离焦和运动模糊图

文章分别从空域和频域对该框架进行了实现，并且同经典的超分辨算法结果 进行了比较，还将本文提出的裂纹修复方法与分层的修复方法等对图像超分辨处 理的结果进行对比。仿真结果从主观和客观上都表明，本文提出的全