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基于压缩感知的图像压缩的自适应采样
无线传感网络中基于辅助信息的线性压缩策略.pdf
非降采样Contourlet图像边缘检测算法 很好 试试看看 不错
GPU parallel implementation of SAR image compression sampling recovery
压缩感知(Compressive Sensing(CS)),只要信号在某一变换域具有稀疏性,就可对压缩的信号通过远低于奈奎斯特定律的方式采集数据,仍然能够高概率恢复出原始信号。是一篇值得一看的文献。
移动边缘计算通过将计算资源迁移至网络边缘来降低时延、缩减能耗,但与云计算相比,边缘计算的计算资源有限,不能满足所有移动服务的需求,针对上述问题,本文提出一种云辅助移动边缘计算(CAME)的计算卸载策略
针对被控对象和反馈通道均具有未知时滞的闭环系统,提出一种基于辅助变量的压缩采样匹配追踪辨识方法.该方法利用辅助变量方法对压缩采样匹配追踪算法进行改进,获得过参数化辨识模型稀疏参数向量的估计,根据稀疏向
提出了一种湿污绝缘子红外图像的综合分割算法,首先用窗口灰度拉伸算法对图像进行增强,接着对图像进行二值化;然后用形态学方法将图像中相关的区域连接起来,将不相关的区域分离开;最后用基于梯度的边缘轮廓扫描法
已有的压缩感知视频复原算法因过平滑效应难以保留视频帧的边缘与细节信息,对此提出一种基于混合稀疏性测量的压缩采样视频复原算法。编码端将视频序列分为关键帧与非关键帧,并使用相同的感知矩阵对帧的每块进行采样
实现图像的采样matlab
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