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由于单正则化图像复原算法所利用的先验信息有限，影响了复原图像的质量。为克服此类算法的不足，融入更多的先验信息，改善图像复原的效果。在稀疏表示的理论框架下，提出了一种多正则优化图像复原算法。该算法将图像
基于Criminisi的结构组稀疏表示图像修复算法.pdf
用KSVD和OMP算法实现的超分辨率放大算
基于Gabor感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究
针对目前图像表示中引入空间位置信息的空间金字塔匹配方法缺乏对图像中视觉物体平移、缩放和旋转的考虑，提出一种基于视觉词汇形状描述模型的图像表示方法。该方法相对于每个视觉单词的几何中心建立空间几何模型，保
为了缓解线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)方法在小样本情况下出现的矩阵奇异性问题,针对彩色人脸图像,利用其四元数矩阵表示模式,在人脸识别中引入基于四元数表
在许多应用中都需要增强彩色图像的细节。 锐化蒙版(UM)是用于细节增强的最经典工具。 已经提出了许多通用的UM方法,例如,有理UM技术,三次模糊技术,自适应UM技术等。 对于彩色图像,这些算法分三个步
提出一种基于分层稀疏表示特征学习的方法即分层判别特征学习算法对高光谱图像进行分类,在两层的分层结构中用空间金字塔匹配模型在每层的稀疏编码上用最大池化方法学习得到判别特征,用分层判别特征学习得到的特征表
近来，有两种方法被广泛研究，(1)应用多特征融合策略.(2)设计光谱空间特征提取算法。本文结合了多特征融合和特征提取的优势，提出了一个基于集成的分层特征表示的方法。本文方法由三个级联层组成：(1)
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