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基于秩极小化理论的单幅图像超分辨率复原
1
作者
车云
《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》
CAS
2016年第5期593-597,共5页
由于自然图像中较小的图像块具有相似性,而这些相似图像块之间具有近似低秩结构.提出了一种基于秩极小化理论和块相似性的单幅超分辨率方法.该方法首先对于每一输入低分辨率图像块在训练图像库的低分辨率图像块中寻找其相似图像块;利用...
由于自然图像中较小的图像块具有相似性,而这些相似图像块之间具有近似低秩结构.提出了一种基于秩极小化理论和块相似性的单幅超分辨率方法.该方法首先对于每一输入低分辨率图像块在训练图像库的低分辨率图像块中寻找其相似图像块;利用这些相似块所对应的高分辨率图像块构造近似低秩矩阵,建立秩极小化的复原模型,利用增广拉格朗日乘子算法将近似低秩矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵;最后根据相似的高分辨率图像块子空间的低秩矩阵,实现图像的超分辨率复原.通过在仿真数据机上进行验证和对比表明:本方法能够取得较好的超分辨率效果.
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关键词
图像超分辨率
块相似性
秩最小化理论
低
秩
分解
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职称材料
基于改进奇异谱分析的信号去噪方法
被引量:
19
2
作者
戴豪民
许爱强
孙伟超
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期727-732,759,共7页
传统的去噪方法,比如小波阈值去噪,它只对高斯噪声有效,对于脉冲噪声却无能为力.近年来发展起来的奇异谱分析方法可以在高信噪比的条件下很好地滤除上述两类噪声,但该方法降噪过程涉及了一定的主观因素,并且受矩阵扰动理论的限制,该方...
传统的去噪方法,比如小波阈值去噪,它只对高斯噪声有效,对于脉冲噪声却无能为力.近年来发展起来的奇异谱分析方法可以在高信噪比的条件下很好地滤除上述两类噪声,但该方法降噪过程涉及了一定的主观因素,并且受矩阵扰动理论的限制,该方法随着信噪比的降低,去噪能力也随之下降.针对上述情况,提出一种改进算法,将矩阵秩最小化理论应用于奇异谱分析方法中.仿真结果表明,改进算法去噪效果明显,能够最大限度降低信号均方误差,提高信噪比,增强奇异谱分析方法的通用性.
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关键词
奇异谱分析
奇异值分解
矩阵扰动
理论
秩最小化理论
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职称材料
题名
基于秩极小化理论的单幅图像超分辨率复原
1
作者
车云
机构
天津大学理学院数学系
出处
《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》
CAS
2016年第5期593-597,共5页
文摘
由于自然图像中较小的图像块具有相似性,而这些相似图像块之间具有近似低秩结构.提出了一种基于秩极小化理论和块相似性的单幅超分辨率方法.该方法首先对于每一输入低分辨率图像块在训练图像库的低分辨率图像块中寻找其相似图像块;利用这些相似块所对应的高分辨率图像块构造近似低秩矩阵,建立秩极小化的复原模型,利用增广拉格朗日乘子算法将近似低秩矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵;最后根据相似的高分辨率图像块子空间的低秩矩阵,实现图像的超分辨率复原.通过在仿真数据机上进行验证和对比表明:本方法能够取得较好的超分辨率效果.
关键词
图像超分辨率
块相似性
秩最小化理论
低
秩
分解
Keywords
image super-resolution
patch similarity
rank minimization theory
low-rank decomposition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进奇异谱分析的信号去噪方法
被引量:
19
2
作者
戴豪民
许爱强
孙伟超
机构
海军航空工程学院飞行器检测与应用研究所
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期727-732,759,共7页
基金
国家部委预研基金资助项目(9140A27020212JB14311)
文摘
传统的去噪方法,比如小波阈值去噪,它只对高斯噪声有效,对于脉冲噪声却无能为力.近年来发展起来的奇异谱分析方法可以在高信噪比的条件下很好地滤除上述两类噪声,但该方法降噪过程涉及了一定的主观因素,并且受矩阵扰动理论的限制,该方法随着信噪比的降低,去噪能力也随之下降.针对上述情况,提出一种改进算法,将矩阵秩最小化理论应用于奇异谱分析方法中.仿真结果表明,改进算法去噪效果明显,能够最大限度降低信号均方误差,提高信噪比,增强奇异谱分析方法的通用性.
关键词
奇异谱分析
奇异值分解
矩阵扰动
理论
秩最小化理论
Keywords
singular spectrum analysis
singular value decomposition
matrix perturbation theory
rank minimization theory
分类号
TH911 [机械工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于秩极小化理论的单幅图像超分辨率复原
车云
《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》
CAS
2016
0
下载PDF
职称材料
2
基于改进奇异谱分析的信号去噪方法
戴豪民
许爱强
孙伟超
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
19
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职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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