暂无评论
针对图像编码与重构系统的实际需求,设计了一种基于HPS和FPGA的图像处理系统。该系统实现了图像的实时采集、压缩、传输和重构。系统采用DE1-SoC开发板,在FPGA中设计了D5M摄像头、SDRAM、
基于压缩感知在傅里叶系数域上的图像融合，适合图像融合初级学者研究与参考
基于半张量压缩感知的图像安全传输方案，杨博，彭海朋，随着物联网技术的高速发展与通信方式的逐渐升级,以小型便携式传感器为数据采集工具,以光纤宽带与移动互联网为数据传输工具的新型�
提出了一种基于压缩感知(CS)和干涉原理的双灰度图像加密方法。该方法分别从两幅灰度图像中随机提取50%的数据,并将这些数据通过融合形成一幅合成图像(SI)。再将该合成图像加密至三个纯相位板(POMs)
对大数据量遥感图像融合，常规融合方法需考虑图像所有像素点，而全局压缩采样融合重构计算成本高、存储需求大。首先利用分块压缩感知（BCS）对输入图像进行压缩采样，再对压缩测量采用线性加权策略融合，最后采用
基于压缩感知（Compressed Sensing，CS）理论，提出了一种采样点少且结构简单易实现的图像融合方法。对需要处理的两幅或多幅图像进行小波变换，分别对得到的小波系数进行稀疏处理得到稀疏矩阵，
在压缩感知框架下运用正则化正交匹配追踪(ROMP)算法进行图像重构时,迭代次数取值不合适会严重降低重构图像的质量。针对这一问题,提出了确定合理迭代次数的方法。将以往迭代得出的结果作为先验知识,获取具有
保证安装好VS2010,opencv，即可运行
可以简单实现对图像的处理功能，适合课程设计的人群。
压缩感测可以以欠采样率重建可压缩或稀疏信号。 然而,具有大量但能量低的可压缩信号的小系数难以重构,同时也影响了大系数的精度。 因此,对于诸如正交匹配追踪(OMP)和树结构小波压缩感知(TSW-CS)之
暂无评论