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Semi-analytical solution for drained expansion analysis of a hollow cylinder of critical state soils 被引量:1
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作者 He Yang Jialiang Zhang +1 位作者 Haisui Yu Peizhi Zhuang 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2024年第6期2326-2340,共15页
The expansion of a thick-walled hollow cylinder in soil is of non-self-similar nature that the stress/deformation paths are not the same for different soil material points.As a result,this problem cannot be solved by ... The expansion of a thick-walled hollow cylinder in soil is of non-self-similar nature that the stress/deformation paths are not the same for different soil material points.As a result,this problem cannot be solved by the common self-similar-based similarity techniques.This paper proposes a novel,exact solution for rigorous drained expansion analysis of a hollow cylinder of critical state soils.Considering stress-dependent elastic moduli of soils,new analytical stress and displacement solutions for the nonself-similar problem are developed taking the small strain assumption in the elastic zone.In the plastic zone,the cavity expansion response is formulated into a set of first-order partial differential equations(PDEs)with the combination use of Eulerian and Lagrangian descriptions,and a novel solution algorithm is developed to efficiently solve this complex boundary value problem.The solution is presented in a general form and thus can be useful for a wide range of soils.With the new solution,the non-self-similar nature induced by the finite outer boundary is clearly demonstrated and highlighted,which is found to be greatly different to the behaviour of cavity expansion in infinite soil mass.The present solution may serve as a benchmark for verifying the performance of advanced numerical techniques with critical state soil models and be used to capture the finite boundary effect for pressuremeter tests in small-sized calibration chambers. 展开更多
关键词 Cavity expansion Drained analysis Boundary effect Critical state soil non-self-similar Eulerian-Lagrangian approach
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一类Sierpinski型自相似测度的非谱性研究
2
作者 殷峰丽 张敏敏 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期29-33,共5页
令μ_(ρQ,D)为平面上的Sierpinski型自相似测度,其中ρ为大于1的实数,Q为2×2的正交对合矩阵,D={(00),(10),(01),(-1-1)}为4个元素数字集.证明了当ρ=±^(2r)√2q/p且r>1时或者ρ=2q/p且ρQ∈M_(2)(Q)时,Hilbert空间L^(2)(... 令μ_(ρQ,D)为平面上的Sierpinski型自相似测度,其中ρ为大于1的实数,Q为2×2的正交对合矩阵,D={(00),(10),(01),(-1-1)}为4个元素数字集.证明了当ρ=±^(2r)√2q/p且r>1时或者ρ=2q/p且ρQ∈M_(2)(Q)时,Hilbert空间L^(2)(μ_(ρQ,D))具有指数型的无穷正交集但没有正交基,即μ_(ρQ,D)不是谱测度,这为解决平面上测度的谱性提供了新的刻画. 展开更多
关键词 正交集 非谱性 Sierpinski型 自相似测度
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A REMARK ON THE HAUSDORFF DIMENSION OF CERTAIN NON-SELF-SIMILAR ATTRACTORS
3
作者 LIU HONGGEN 《Chinese Annals of Mathematics,Series B》 SCIE CSCD 1997年第1期119-124,共6页
Ellis and Branton introduced a class of non-self-similar sete;they gave an upper bound of Hausdorff dimension for such sets,and a conjecture of the lower bound for these sets.This paper gives a proof of this conjectur... Ellis and Branton introduced a class of non-self-similar sete;they gave an upper bound of Hausdorff dimension for such sets,and a conjecture of the lower bound for these sets.This paper gives a proof of this conjecture by using the lemma of Frostman. 展开更多
关键词 non-self-similar attractor Hausdorff dimension Ellis and Branton conjecture Iterated function system
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多种及多尺度注意力混合的图像超分辨率重建
4
作者 蒯新晨 李烨 《电子科技》 2024年第9期34-42,共9页
图像自身信息对图像重建具有天然鲁棒性,但多数超分辨率方法并未充分利用全局特征信息。文中提出了一种新图像超分辨率模型,混合了多种及多尺度注意力,包括多尺度混合非局部注意力上采样模块和残差密集注意力模块两个新的模块。与以往... 图像自身信息对图像重建具有天然鲁棒性,但多数超分辨率方法并未充分利用全局特征信息。文中提出了一种新图像超分辨率模型,混合了多种及多尺度注意力,包括多尺度混合非局部注意力上采样模块和残差密集注意力模块两个新的模块。与以往非局部方法不同,多尺度混合非局部注意力上采样模块混合了基于像素和基于块的非局部注意力,并在多个尺度上建立块级别的上采样映射关系,使全局搜索空间更广。残差密集注意力模块建立通道和空间维度的注意力关联,通过密集连接增强了前后注意力信息的传递和融合。在多个基准数据集上进行了定量和定性评估,实验结果表明,该模型在性能和重建质量方面优于同类超分辨率模型。 展开更多
关键词 图像超分辨率 多尺度 注意力机制 非局部 循环网络 密集连接 上采样 自相似性
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一种被动毫米波图像混合噪声抑制方法 被引量:3
5
作者 杨锦 李跃华 +1 位作者 曹志翔 陈秀琴 《微波学报》 CSCD 北大核心 2023年第S01期354-357,共4页
针对采集到的被动毫米波图像存在严重噪声污染,低分辨率,以及目前大部分去噪方法对混合噪声去噪效果不明显的问题,本文提出了一种基于非局部均值滤波和自适应中值滤波的混合噪声盲去噪算法。该算法首先利用像素非局部自相似先验知识对... 针对采集到的被动毫米波图像存在严重噪声污染,低分辨率,以及目前大部分去噪方法对混合噪声去噪效果不明显的问题,本文提出了一种基于非局部均值滤波和自适应中值滤波的混合噪声盲去噪算法。该算法首先利用像素非局部自相似先验知识对噪声强度进行估计,然后采用自适应中值滤波来滤除被动毫米波图像中的强噪声点,最后通过改进的非局部均值滤波来消除图像的大部分噪声。实验结果表明,所提出的方法在去除图像中噪声的同时保留了图像的边缘,并明显改善了被动毫米波图像的主观视觉感受。 展开更多
关键词 被动毫米波图像 非局部均值滤波 像素自相似 盲去噪
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基于超声测距的空-地状态判别系统研究
6
作者 吴海涛 史青海 +1 位作者 梅彬 聂文明 《自动化技术与应用》 2023年第9期16-19,共4页
为了满足空-地状态判别系统高可靠性的要求,提出一种新颖的3×2×2系统架构。系统包含三个相同的余度,经表决面输出,可实现一次故障工作。每一个余度包含主备两条支路,经监控面输出当前余度的状态值与有效性。每一条支路采用自... 为了满足空-地状态判别系统高可靠性的要求,提出一种新颖的3×2×2系统架构。系统包含三个相同的余度,经表决面输出,可实现一次故障工作。每一个余度包含主备两条支路,经监控面输出当前余度的状态值与有效性。每一条支路采用自监控对策略,检测通道实现空-地状态判别,监控通道提供支路有效性信号。为了克服共模故障,自监控对内采用软、硬件非相似设计,检测通道侧重于硬件实现,监控通道则侧重于软件实现。实验结果显示,空-地状态判别系统测距精度满足0.5级,能够正确输出当前系统的状态值与有效性情况,符合预期设计指标。 展开更多
关键词 超声测距 空-地状态 自监控 非相似
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多先验约束正则化模型图像复原方法
7
作者 董国强 卜丽静 +1 位作者 赵瑞山 张正鹏 《测绘工程》 2023年第3期19-26,共8页
图像在成像过程中经常会产生模糊与噪声等多种复杂的降质问题,针对同时存在模糊与噪声的图像复原问题,提出一种多先验约束正则化模型图像复原方法。图像组稀疏表示能够很好的去除图像模糊,图像自相似性的非局部均值理论能够很好的抑制... 图像在成像过程中经常会产生模糊与噪声等多种复杂的降质问题,针对同时存在模糊与噪声的图像复原问题,提出一种多先验约束正则化模型图像复原方法。图像组稀疏表示能够很好的去除图像模糊,图像自相似性的非局部均值理论能够很好的抑制图像噪声,因此引入组稀疏约束项与非局部均值自相似约束项,构建一种新的图像复原模型,根据图像组稀疏与非局部均值自相似性先验知识求解清晰图像。实验选择不同自然模糊影像、真实遥感影像以及水下模糊影像,并对比了组稀疏算法、盲去卷积算法、非局部均值算法与比值稀疏约束算法。针对含有不同类型模糊与噪声影像,本算法实验结果PSNR值平均提高2.17 dB、2.08 dB、2.14 dB,充分说明本算法在去除图像模糊的同时抑制了图像噪声,达到提高图像质量的目的。 展开更多
关键词 图像复原 组稀疏 非局部均值 自相似性 正则化
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基于张量的块循环迭代去噪算法
8
作者 魏家濠 《科学技术创新》 2023年第10期22-25,共4页
彩色图像去噪在有效性方面具有挑战性。近年来,通过图像块集群利用图像相似性和变换域稀疏性在彩色图像去噪方面取得优异的性能。但是许多相关方法不能充分利用图像的非局部自相似性进行图像去噪,造成去噪后的图像过于光滑和细节丢失,... 彩色图像去噪在有效性方面具有挑战性。近年来,通过图像块集群利用图像相似性和变换域稀疏性在彩色图像去噪方面取得优异的性能。但是许多相关方法不能充分利用图像的非局部自相似性进行图像去噪,造成去噪后的图像过于光滑和细节丢失,因而去噪效果不好。本文为了保留图像信息和增强图像去噪的效果,我们提出基于t-SVD的迭代算法Rt-SVD,利用张量保留原始彩色图像的结构信息,用迭代将原始图像的信息加以考虑,提升搜索相似块的精确度,更加充分利用图像的非局部自相似性,达到最大程度保留原始图像细节的可能性,同时在真实数据集上Rt-SVD算法证明了有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 彩色图像去噪 非局部自相似性 t-SVD
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基于自学习的稀疏正则化图像超分辨率方法 被引量:15
9
作者 李娟 吴谨 +2 位作者 陈振学 杨莘 刘劲 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期194-200,共7页
如何设计既能够保持边缘与纹理结构又具有较低计算复杂度的图像超分辨率算法是目前该领域有待解决的难点问题。在Bayesian统计框架下建立了一种新的基于稀疏正则化的图像超分辨模型。模型中的保真项度量理想图像在退化模型下与观测图像... 如何设计既能够保持边缘与纹理结构又具有较低计算复杂度的图像超分辨率算法是目前该领域有待解决的难点问题。在Bayesian统计框架下建立了一种新的基于稀疏正则化的图像超分辨模型。模型中的保真项度量理想图像在退化模型下与观测图像的一致性,稀疏正则项刻画理想图像在词典下的稀疏表示。该模型还引入了图像的非局部自相似性和超拉普拉斯先验作为正则化约束。为使稀疏域更好地表征高分辨率图像,选取高分辨率图像块的高频特征进行稀疏表示,由此增强了稀疏模型的有效性。将词典学习融入到超分辨率重建过程中,即直接从当前估计的高分辨率图像特征块学习词典,与从训练样本库中学习词典相比,这种自学习的方法对不同图像的自适应性更强,并且减少了运算量。实验结果表明,该方法可以重建清晰的图像边缘,减小振铃效应,并且对噪声具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 超分辨率 稀疏表示 非局部自相似 超拉普拉斯
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基于非局部相似块低秩的压缩感知图像重建算法 被引量:14
10
作者 宋云 李雪玉 +1 位作者 沈燕飞 杨高波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期695-703,共9页
传统的压缩感知重建算法利用信号在某个特征空间下的稀疏性构建目标优化函数,但没有充分考虑信号的局部特性和结构化属性,影响了算法的重建性能和算法的适应性.本文考虑图像的非局部自相似性(Nonlocal Self-Similarity,NLSS),提出一种... 传统的压缩感知重建算法利用信号在某个特征空间下的稀疏性构建目标优化函数,但没有充分考虑信号的局部特性和结构化属性,影响了算法的重建性能和算法的适应性.本文考虑图像的非局部自相似性(Nonlocal Self-Similarity,NLSS),提出一种基于图像相似块低秩的压缩感知图像重建算法,将图像恢复问题转化为聚合的相似块矩阵秩最小问题.算法以最小压缩感知重建误差为约束构建优化模型,并采用加权核范数最小化算法(Weighed Nuclear Norm Minimization,WNNM)求解低秩优化问题,很好地挖掘了图像自身的信息和结构化稀疏特征,保护了图像的结构和纹理细节.多个测试图像、不同采样率下的实验证明了算法的有效性,特别是在低采率下对于纹理较为丰富的图像,提出的算法图像重建质量较明显的优于最新的同类算法. 展开更多
关键词 压缩感知 图像重建 非局部自相似 低秩优化
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关于地震丛集特征、成因及临界状态的讨论 被引量:24
11
作者 罗灼礼 孟国杰 《地震》 CSCD 北大核心 2002年第3期2-14,共13页
给出了研究地震临界丛集现象的最新方法 ,即时间变异诊断方法。讨论了不同类型的地震丛集活动特征和成因 ,结合中国大陆及邻区 M≥ 8.0大震序列和华北地区自 1 966年以来 M≥6. 0地震序列 ,研究了丛集状态的自相似性及临界时间分支现象... 给出了研究地震临界丛集现象的最新方法 ,即时间变异诊断方法。讨论了不同类型的地震丛集活动特征和成因 ,结合中国大陆及邻区 M≥ 8.0大震序列和华北地区自 1 966年以来 M≥6. 0地震序列 ,研究了丛集状态的自相似性及临界时间分支现象。对发震系统的内部时间给出了定义 ,并研究了地震丛集的非线性时间结构特征。研究认为 :1事件的发生意味着系统现存的能量一次跳跃式的释放和状态的一次转换。只有当系统以某种足够随机方式动作时 ,系统状态才会转换 ,事件才会发生 ;2涨落是系统状态的探测器 ,在临界状态时系统出现很大的涨落 ,时间变异系数δ =1。临界丛集是由系统内在随机性决定的 ,事件发生时间是随机地出现的 ,未来可能出现不止一次的δ =1的临界点 ;3相继发生的事件 ( M≥ M0 )可以反映系统的演化过程和特征 ,丛集是系统演化过程中的有序性和无序性的综合反映 ;4事件丛集和丛集的事件具有自相似性和分形结构 ,也具有耗散系统的自组织和映射特点 ;5根据时间变异系数 ,系统内部时间 (年龄 ) ,时间间隔与所经历时间非线性关系式以及映射和迭代方法可以用来预测未来地震趋势和未来 M≥ M0 地震发生的可能时间点。 展开更多
关键词 地震丛集 非线性 自相似性 时间分支 临界状态 成因 映射 迭代方法
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基于局部回归模型的图像超分辨率重建 被引量:5
12
作者 李欣 崔子冠 +1 位作者 孙林慧 朱秀昌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期1654-1658,共5页
针对基于稀疏重建的图像超分辨率(SR)算法一般需要外部训练样本,重建质量取决于待重建图像与训练样本的相似度的问题,提出一种基于局部回归模型的图像超分辨率重建算法。利用局部图像结构会在不同的图像尺度对应位置重复出现的事实,... 针对基于稀疏重建的图像超分辨率(SR)算法一般需要外部训练样本,重建质量取决于待重建图像与训练样本的相似度的问题,提出一种基于局部回归模型的图像超分辨率重建算法。利用局部图像结构会在不同的图像尺度对应位置重复出现的事实,建立从低到高分辨率图像块的非线性映射函数一阶近似模型用于超分辨率重建。其中,非线性映射函数的先验模型是直接对输入图像及其低频带图像的对应位样本块对通过字典学习的方法得到。重建图像块时利用图像中的非局部自相似性,对多个非局部自相似块分别应用一阶回归模型,加权综合得到高分辨率图像块。实验结果表明,该算法重建的图像与同样利用图像具有自相似性的相关超分辨率算法相比,峰值信噪比(PSNR)平均提高0.3~1.1 d B,主观重建效果亦有明显提高。 展开更多
关键词 超分辨率 局部回归 字典学习 稀疏重建 非局部自相似
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基于改进K-SVD和非局部正则化的图像去噪 被引量:10
13
作者 杨爱萍 田玉针 +1 位作者 何宇清 董翠翠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期249-253,共5页
K-奇异值分解(K-SVD)算法在强噪声下的去噪性能较差。为此,提出一种新的图像去噪算法。使用相关系数匹配准则和噪声原子裁剪方法改进传统K-SVD算法,提高原算法的去噪性能,将非局部正则项融入图像去噪模型,并采用非局部自相似性进一步改... K-奇异值分解(K-SVD)算法在强噪声下的去噪性能较差。为此,提出一种新的图像去噪算法。使用相关系数匹配准则和噪声原子裁剪方法改进传统K-SVD算法,提高原算法的去噪性能,将非局部正则项融入图像去噪模型,并采用非局部自相似性进一步改善图像的去噪效果。实验结果表明,与传统K-SVD算法相比,该算法在提高同质区域平滑性的同时,能保留更多的纹理、边缘等细节特征。 展开更多
关键词 图像去噪 稀疏表示 奇异值分解 正交匹配追踪算法 字典优化 非局部自相似性
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面向输电线路的压缩感知图像去噪方法 被引量:2
14
作者 王娟 姜玉菡 +4 位作者 陈泽昊 武明虎 丁畅 曾春艳 袁旭亮 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期376-383,共8页
传统的基于字典学习的输电线路图像去噪方法,易受冗余字典影响存在重建图像边缘细节恢复不足的问题.为了有效抑制输电线路图像表面存在的高斯噪声,提出一种图像非局部自相似特性与改进K-SVD字典学习算法融合的输电线路图像去噪方法,利... 传统的基于字典学习的输电线路图像去噪方法,易受冗余字典影响存在重建图像边缘细节恢复不足的问题.为了有效抑制输电线路图像表面存在的高斯噪声,提出一种图像非局部自相似特性与改进K-SVD字典学习算法融合的输电线路图像去噪方法,利用图像非局部自相似性作为正则项约束并加权稀疏表达模型,提高去噪图像复原和保留细节的能力.实验选取含有自然图像和输电线路典型缺陷图像进行仿真实验测试.实验结果表明,所提出的算法不仅能够很好的保留图像纹理特征与边缘细节,对高斯噪声也具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 K-SVD算法 非局部自相似性 高斯噪声 滤波 输电线路缺陷
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基于非局部自相似图像块字典学习的伪CT图像预测 被引量:4
15
作者 胡永生 张立毅 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期346-351,共6页
随着PET/CT技术的日益发展,其被广泛应用于现代放射治疗。但在采集数据过程中,对人体放射时间较长,辐射当量较大,增加了患者的痛苦,因此人们希望减少CT扫描中X射线的辐射。为解决这一问题,本文提出基于非局部自相似图像块字典学习的伪C... 随着PET/CT技术的日益发展,其被广泛应用于现代放射治疗。但在采集数据过程中,对人体放射时间较长,辐射当量较大,增加了患者的痛苦,因此人们希望减少CT扫描中X射线的辐射。为解决这一问题,本文提出基于非局部自相似图像块字典学习的伪CT图像预测方法。首先,对训练CT与MRI图像进行图像分块,通过块匹配算法聚类CT图像块,并提取CT与MRI图像块的多尺度特征。其次,通过字典学习,获得MRI图像与CT图像的映射关系矩阵,并对CT图像块进行预测。最后,通过重构算法,从目标MRI图像中得到预测CT图像。仿真实验证明了提出算法相对基于图谱集算法的有效性,以及在现代放射治疗中利用MRI图像替代CT图像的应用前景。 展开更多
关键词 非局部自相似性 字典学习 多尺度特征 伪CT图像
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一种基于分形时变维数的非平稳时间序列相似性匹配方法 被引量:5
16
作者 赵慧 侯建荣 施伯乐 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期227-231,共5页
 随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,序列相似性匹配的局部误差也就会增大.该文提出了序列分形时变维数的概念,给出了时...  随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,序列相似性匹配的局部误差也就会增大.该文提出了序列分形时变维数的概念,给出了时变Hurst指数的小波估计式和算法;提出了一种新的序列相似性判别标准.新方法在某一分辨级水平上进行曲线形状相似性查询和度量的同时也进行维数曲线的度量和匹配.用仿真算例对方法的有效性进行了验证. 展开更多
关键词 小波变换 分形时变维数 相似性标准 非平稳时间序列 局部自相似性
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基于非局部自相似性的图像去噪算法研究 被引量:3
17
作者 郭昕刚 许连杰 +1 位作者 霍金花 程超 《计算机仿真》 北大核心 2022年第9期364-369,475,共7页
为解决加权核范数最小化(WNNM)算法在计算图像块相似度时易受噪声影响的问题,同时又能更大程度的利用图像的非局部自相似性(NSS),提出一种新的基于NSS的图像去噪算法。先引入像素级NSS先验来获得更加精确的相似块矩阵,并基于此矩阵提出... 为解决加权核范数最小化(WNNM)算法在计算图像块相似度时易受噪声影响的问题,同时又能更大程度的利用图像的非局部自相似性(NSS),提出一种新的基于NSS的图像去噪算法。先引入像素级NSS先验来获得更加精确的相似块矩阵,并基于此矩阵提出一种噪声水平估计方法。基于哈尔变换和维纳滤波技术对噪声图像进行预处理,对预处理图像进行噪声水平估计,用估计得到的噪声方差来归一化WNNM算法的保真项,利用WNNM算法对预处理图像中的残余噪声及伪影做进一步去噪处理。实验结果表明,与当前主流的KSVD、BM3D、WNNM、PCLR和NCSR算法相比,经所提算法处理后的图像不仅PSNR和SSIM值均有所提升,而且主观视觉效果更佳。 展开更多
关键词 图像去噪 加权核范数 噪声估计 非局部自相似性
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计算视觉核心问题:自然图像先验建模研究综述 被引量:2
18
作者 孙必慎 石武祯 姜峰 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期71-81,共11页
视觉先验是计算机视觉的核心问题之一,是认知心理层面、系统神经层面与计算视觉层面研究的交合点,涉及各个层面研究的理解与综合。视觉先验功能模拟方面,以自然图像信息为对象,挖掘自然图像一般性规律并将其数学形式化为可计算的图像模... 视觉先验是计算机视觉的核心问题之一,是认知心理层面、系统神经层面与计算视觉层面研究的交合点,涉及各个层面研究的理解与综合。视觉先验功能模拟方面,以自然图像信息为对象,挖掘自然图像一般性规律并将其数学形式化为可计算的图像模型,为众多图像处理与计算机视觉智能应用提供算法和支撑。本文对自然图像先验建模研究各流派工作进行了全面的剖析,并展示了自然图像先验建模工作在视觉信息增强和编码等方向的前瞻性应用。 展开更多
关键词 计算机视觉 图像先验 稀疏表示 局部平滑 非局部自相似 压缩感知 深度学习 卷积神经网络
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基于PCA稀疏描述的分布式视频编码 被引量:1
19
作者 陈瑞 糜正琨 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2013年第4期1-5,12,共6页
在研究视频信号的非局部稀疏模型的基础上,提出了一种适合分布式视频编码的视频信号稀疏描述算法。在解码端,对非关键帧解码时,首先由已重建的关键帧生成边信息SI,然后在这两帧中寻找非关键帧当前块的L个相似块,作为一个类,最后利用这... 在研究视频信号的非局部稀疏模型的基础上,提出了一种适合分布式视频编码的视频信号稀疏描述算法。在解码端,对非关键帧解码时,首先由已重建的关键帧生成边信息SI,然后在这两帧中寻找非关键帧当前块的L个相似块,作为一个类,最后利用这个类生成PCA子字典,并将所有块的子字典集合起来构成非关键帧的字典,进行视频重建。通过与典型的信号稀疏描述方法进行对比,实验结果显示,重建的PSNR值平均提高2 dB,主观视觉质量也有较大的提高。 展开更多
关键词 压缩感知 分布式视频编码 PCA字典 非局部稀疏模型
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基于多尺度自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率方法 被引量:1
20
作者 刘哲 黄世奇 姜杰 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第4期345-352,共8页
提出了一种基于多尺度局部自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率算法,该算法不依赖于外界图像,仅仅在原始图像的局部子窗口中搜索目标图像块的相似子块,利用非局部均值算法对相似子块进行加权求和来估计待复原图像,然后在复原图像上... 提出了一种基于多尺度局部自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率算法,该算法不依赖于外界图像,仅仅在原始图像的局部子窗口中搜索目标图像块的相似子块,利用非局部均值算法对相似子块进行加权求和来估计待复原图像,然后在复原图像上叠加最相似子块的高频细节图像,获得高分辨率图像。实验结果表明,本文算法不仅能很好地重构图像的高频细节,还能很好地恢复图像的纹理特征。 展开更多
关键词 超分辨率 多尺度 局部自相似 非局部均值
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