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1.
压缩传感综述   总被引:43,自引:4,他引:39       下载免费PDF全文
李树涛  魏丹 《自动化学报》2009,35(11):1369-1377
在传统采样过程中, 为了避免信号失真, 采样频率不得低于信号最高频率的2倍. 然而对于数字图像、视频的获取, 依照香农(Shannon)定理会导致海量采样数据, 大大增加了存储和传输的代价. 近年来, 一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革命性的突破, 得到了研究人员的广泛关注. 压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构, 能通过数值最优化问题准确重构原始信号. 压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样, 在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领域有着广阔的应用前景. 本文主要介绍了压缩传感的基本理论及相关应用, 并对其研究前景进行了展望.  相似文献
2.
可压缩传感重构算法与近似QR分解   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
傅迎华 《计算机应用》2008,28(9):2300-2302
讨论了可压缩传感CS重构算法,并提出了一种新的改进算法效率、提高图像质量的方法,即:测量矩阵的近似QR分解。精确的重构算法(极小化L0范数)是一个NP完全问题,而这种算法的一个近似估计(极小化L1范数)能够对信号或图像高效率地重构。本文研究了L1算法的重构效果,通过改变测量矩阵的奇异值能够提高算法的重构效率。对测量矩阵的近似QR分解进行了研究,并给出了对测量矩阵的一些改进和相关的实验。  相似文献
3.
从压缩传感到低秩矩阵恢复: 理论与应用   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
综述了压缩传感、矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复等方面的基础理论及典型应用. 基于凸优化的压缩传感及由其衍生的矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复是近年来的研究热点,在信号处理、 推荐系统、高维数据分析、图像处理、计算机视觉等很多研究领域具有重要和成功的应用. 在这些实际的应用中,往往涉及到对高维数据的分析与处理,需要充分和合理利用数据中的如稀疏性或其所构成矩阵的低秩性等性质. 尽管在最坏情况下,最小化诸如稀疏性或矩阵秩这样的目标函数是 NP 难的,但是在某些合理的假设条件下,通过优化目标函数的凸松弛替代函数, 采用凸优化的方法,能够精确地给出原问题的最优解. 有很多高效的凸优化算法对之进行求解且适用于大规模问题.本文首先分别综述了压缩传感、 矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复的相关基础理论,然后对其在图像处理、计算机视觉和计算摄像学等领域的典型应用予以举例介绍,并展望了相关领域未来的研究工作.  相似文献
4.
基于混合基稀疏图像表示的压缩传感图像重构   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
单一基函数不能对同时包含边缘和纹理信息的自然图像进行最优压缩传感图像重构. 本文根据Meyer的卡通--纹理图像模型和生物视觉原理, 用拉普拉斯塔式分解和圆对称轮廓波分别表示图像的光滑成分和边缘成分, 并构造了窄带轮廓波变换实现纹理成分的稀疏表示. 三种稀疏变换的基函数分别与视觉皮层中的侧膝体、简单细胞及栅格细胞的感受野类似. 结合三种图像稀疏表示方法和凸集交替投影算法提出了基于混合基稀疏表示的压缩传感图像重构算法. 实验结果表明,与基于块匹配三维变换迭代收缩的图像重构算法比较, 本文算法能获得更高的图像重构质量.  相似文献
5.
基于回溯的迭代硬阈值算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
杨海蓉  方红  张成  韦穗 《自动化学报》2011,37(3):276-282
针对压缩传感(Compressed sensing, CS)理论中迭代硬阈值(Iterative hard thresholding, IHT)算法迭代次数多和时间长的问题, 提出基于回溯的迭代硬阈值算法(Backtracking-based iterative hard thresholding, BIHT), 该算法通过加入回溯的思想, 优化了IHT算法迭代支撑的选择, 减少支撑被反复选择的次数. 模拟实验表明, 在保证重建质量的前提下, 相比较于IHT和正规化迭代硬阈值(Normalized IHT, NIHT)算法, BIHT算法的重建时间降低了2个数量级. 用本身稀疏的0-1随机信号的重建实验表明, 若测量次数和稀疏度相同, BIHT算法的重建概率高于IHT算法.  相似文献
6.
基于压缩传感和LDPC码的图像水印算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
现有的数字水印算法在鲁棒性和篡改检测方面存在不足,提出一种新的水印算法.该算法通过对原始图像进行线性随机投影,得到的压缩测量值经过LDPC(Low Density Parity Check,低密度奇偶校验码)编码,以水印方式嵌入到原始图像中;篡改检测时,同样对篡改图像进行线性随机投影,得到的测量值作为边信息,对提取的水印进行LDPC译码.通过估计原始图像和篡改图像的压缩测量值,并求解一个l1范数问题,实现图像的篡改检测.仿真实验证明,该算法不仅具有较强的抗攻击能力,还具有较好的篡改检测能力.  相似文献
7.
基于压缩传感的手写字符识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于新出现的压缩传感理论,提出了一种鲁棒的手写字符识别方法,能很好地对含有噪声的字符进行识别.该方法通过对测试字符进行稀疏表示,采用l1范数最小化算法求得最稀疏的系数解,所获得的系数具有明显的类别信息,从而易于对测试字符进行分类.实验结果表明,该方法具有很好的噪声鲁棒性.  相似文献
8.
基于压缩传感理论的数据重建   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着信息技术的不断发展,人们对信息需求量越来越大,这给信号采样、传输和存储的实现带来的压力越来越大.近年来国际上出现的压缩传感理论为该问题的解决提供了新的解决方案.压缩传感理论首先将信号投影到一个低维的信号空间,然后通过解-个基于凸优化的非线性恢复算法将信号恢复,而仅仅需要很少的数据.介绍了CS理论框架并对其中存在的难点问题进行了探讨,主要有稀疏近似理论、观测矩阵、信号重建算法.最后将压缩传感理论应用到一维和二维图像数据重建中并给出了仿真结果.实验结果表明,该方法与传统压缩方法相比具有更高的压缩比,并且能够得到更小的压缩误差.  相似文献
9.
稀疏MR图像重构的快速算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出小波稀疏的MR图像重构的交替最小化方法,分析证明了这一方法的收敛性。利用半二次罚函数方法将小波稀疏的MR图像重构最优化问题分裂成两个子最优化问题:X-子问题和Y-子问题,通过对两个子问题的交替最小化得到原问题的最优解。利用1维软阈值收缩方法求解Y-子问题,利用Fourier变换的方法求解X-子问题解,进而给出原问题求解的分裂算法。利用Phantom图像和一些实际的MR图像与最新的算子分裂算法进行数值实验比较,其结果是交替最小化方法重构的图像的信噪比比算子分裂算法的高,而相对误差和CPU时间较低,从而表明交替最小化方法是稀疏MR图像重构的一种快速算法。  相似文献
10.
基于随机间距稀疏 Toeplitz 测量矩阵的压缩传感   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
张成  杨海蓉  韦穗 《自动化学报》2012,38(8):1362-1369
选择合适的测量矩阵是压缩传感理论实用化的关键之一. 本文在Toeplitz矩阵独立元素中随机地引入零元,形成随机间距稀疏Toeplitz矩阵, 使得随机独立变元个数可以减少到原Toeplitz矩阵的1/2~1/16,甚至更少, 非零元个数同样大大减少,有利于数据传输和存储.模拟实验表明随机间距稀疏 Toeplitz矩阵在重建效果优于Gauss矩阵和原Toeplitz矩阵的同时,重建时间只有Gauss矩阵和一般Toeplitz矩阵重建时间的约15%~40%.  相似文献
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