稀疏表示SRC算法

稀疏表示经典,详细介绍了稀疏表示的算法,字典学习方法以及在图像处理中的应用

针对现有融合识别算法难以兼顾信息完备性和节点通信数据量的问题, 提出一种基于信号稀疏表示的雷达辐射源信号级融合识别算法. 该方法将接收信号投影到稀疏域并进行压缩, 从而在稀疏域完成融合, 最后利用融合

基于非负稀疏表示的多标签学习算法，陈思宝，徐丹洋，为提高多标签数据分类性能，提出基于非负稀疏表示多标签学习算法。首先基于LASSO稀疏最小化方法，将测试样本用训练样本集进行非负�

基于稀疏表示的人脸素描合成算法研究，王新鹏，傅慧源，本文提出了一种基于稀疏表示的人脸素描生成算法。该方法首先利用已有的图像-素描对，通过重叠性地切分生成字典。对于输入图像同��

人脸识别的主要难度在于，受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响，会使得采集的不同人的人脸图像具有相似性。为有效解决基于稀疏表示的分类算法（Sparse Representation-based Clas

基于稀疏语义表示的不良图像检测算法，李亮，田春娜，多媒体通信中泛滥的淫秽色情等不良图像对青少年的成长造成极大的危害，如何有效的检测与拦截不良图像成为亟待解决的问题。从图像

如何设计合适的能够匹配各层面几何结构的图像稀疏表示过完备字典,进而形成对图像的稀疏分解是当前研究者关注的热点问题.根据图像的几何结构特性,从人类视觉系统特性出发,建立了匹配各层面图像结构的Gabor感

压缩感知理论将采样理论与压缩理论合二为一，成为最近几年来的研究热点。主要依据图像的稀疏性或是可压缩性的特点，使用K-均值奇异值分解（K-MeansSingularValueDecomposition，

针对受加性高斯白噪声( AWGN) 与椒盐噪声( SPIN) 以及随机值冲击噪声( RVIN) 组成的混合噪声污染的图像进行去噪的问题,提出一种在现有加权编码算法的基础上将图像稀疏表示和非局部相似先验

基于稀疏表示的二值图像超分辨率重建算法