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231.
有效的信号和图像分解(分离)技术在信号和图像的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用.虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不完美.形态成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)是最新提出的一种基于稀疏表示的信号和图像分解(分离)方法.该方法的主要思想是利用信号组成成分的形态差异性(可以由不同的字典稀疏表示)进行分离.本文详细描述了形态成分分析方法的理论思想,并介绍了形态成分分析的最新研究进展及其存在的问题,最后指出了进一步发展的方向. 相似文献
232.
自适应字典压缩算法中的误码传播分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析LZ77算法编译码原理的基础上,讨论了输入误码对译码字典和解压数据的影响,研究了误码传播问题。指出这些工作为消除误码传播、保证数据完整性具有重要意义。 相似文献
233.
234.
235.
图像盲复原( IBR)问题一直是图像处理中的重要研究课题。目前空间不变的多通道图像盲复原算法研究较为普遍,这种算法具有较好的盲去模糊效果,但是对噪声的抑制能力不足,特别是对含有大量噪声的低分辨率图像而言,消噪效果较差。基于K-奇异值分解( K-SVD )的模型能够有效地处理噪声方差较大的图像,但是不能自适应图像的稀疏先验性。为了解决上述问题,在全变分( TV)多通道IBR算法处理的基础上,结合一种改进的K-SVD消噪模型的优势,提出了一种新的组合图像恢复方法。改进的K-SVD模型考虑了图像特征系数的稀疏先验知识和最大化稀疏度,具有自适应的消噪鲁棒性。分别采用模拟的和真实的低分辨率图像(毫米波图像)进行测试,与采用单一的多通道盲恢复和图像消噪算法相比,实验结果表明所提出的图像恢复方法具有较好的视觉效果和较高的信噪比。 相似文献
236.
237.
针对基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization, NMF)的偏振图像融合方法效率低的不足,提出一种基于稀疏性NMF的偏振图像快速融合方法。首先,以偏振信息解析得到的各偏振参量图像构造原始数据集,其次,对NMF增加稀疏性约束,利用稀疏表示下的在线字典学习算法进行快速分解,然后对分解得到的三幅特征基图像按清晰度和方差进行排序,将排序后的特征基图像经直方图匹配及HSI颜色映射后,变换到RGB颜色空间,得到融合图像。与基于NMF的方法相比,运行时间提高约120倍,达到约1.5 s完成一次融合过程。实验结果验证了该方法在改善融合效果的同时,运行效率明显提高。 相似文献
238.
基于模式识别进行模拟电路故障诊断的方法 总被引:2,自引:4,他引:2
本文运用故障树分析法对模拟电路进行分析,按照电路结构对其按树枝形逐级划分建立故障集;将模式识别理论中的隶属函数法以及近邻法推广到可以进行模拟电路的故障诊断.讨论了该方法的原理以及建立字典进行诊断的方法,并给出了仿真实例。 相似文献
239.
本文针对《辞海》收入的全部一万八千余汉字,面向结构识别方法,具体给出了一种手写印刷体汉字识别字库的构建思想、原理及其生成技术.内容包括汉字形体分析,吸引分叉网表示法,字库构成和自动生成程序,实际结果表明,字库无论是空间代价还是时间代价都十分理想,完全达到了实用要求. 相似文献
240.