排序方式: 共有21条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
近似稀疏正则化的红外图像超分辨率重建 总被引:1,自引:0,他引:1
针对红外图像分辨率低、受噪声影响严重等问题,引入近似稀疏正则化和K-奇异值分解(K-SVD)法,提出了基于近似稀疏表示模型的红外图像超分辨率重建方法。考虑到红外图像受到噪声污染,首先建立了稳健近似稀疏表示模型。针对已有字典训练方法时间消耗巨大问题,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合近似稀疏表示模型和K-SVD方法,提出近似稀疏约束的基于K-SVD的高低分辨率字典对学习算法。最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像。为了验证算法的性能,对提出的算法与稀疏性正则化的图像超分辨模型(SRSR)和Zeyde算法进行了实验比较。结果表明,本文方法能够较好地减少红外图像中的噪声,同时获得更好的超分辨率重建效果。 相似文献
3.
4.
5.
针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权因子进一步刻画丰度系数的行稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性;另一方面引入各向异性全变差空间正则化促进图像同质区域的平滑性,以提高解混的准确性.通过交替方向乘子法求解该模型,通过迭代,利用内外部双循环迭代方法对光谱加权因子和丰度系数进行优化.模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的算法与现有同类算法相比能大幅提高混合像元分解的精度,在稀疏解混方面展现出了巨大的潜力. 相似文献
6.
如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点。变形L1正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于Lpp∈0,1范数,通过调整参数a∈0,可以准确表征L0和L1之间的任意范数,并具有无偏、稀疏和Lipschitz连续性。论文首先研究变形L1正则化函数,然后提出变形L1正则化的高光谱稀疏解混变分模型,最后提出变形L1正则化高光谱稀疏解混模型的凸函数差分求解算法。通过模拟和真实的高光谱数据实验,与经典的SUnSAL算法相比,表明提出的算法能够更准确地刻画丰度系数的稀疏性,并获得更高的解混精度。 相似文献
7.
南昌工程学院计算机科学与技术专业卓越工程师教育培养计划依托水利行业背景,发挥学校自身的办学特色和优势,制定水利信息化方向的培养目标,设置具有水利行业特色的课程体系,强化创新能力、工程能力的培养。取得了较好的教学效果,为地方院校计算机科学与技术专业卓越计划人才培养提供指导参考作用。 相似文献
8.
9.
梅梁湖底泥重金属污染评价方法探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
1 评价缘由 梅梁湖系太湖北部的一个湖湾,位于无锡市中心西南10km处,具有供水、蓄洪、旅游、航行、灌溉和水产养殖等功能,是无锡城市供水的重要水源地之一。随着近10多年湖区周边人口急剧增长,经济的高速发展,人为活动影响颇为激烈,加上环境治理工作的严重滞后,河网水系水质不同程度出现下降,工农业废水和生活污水几乎未经处理便直接或通过河道排入湖体,使湖体不断接纳来自随 相似文献
10.
五里湖底泥污染物浅析 总被引:1,自引:0,他引:1
1 五里湖水质现状 五里湖地处太湖北部,湖区面积约5.6km~2,是无锡市著名的风景旅游区。但随着城乡经济的高速发展,人口的增加和生活方式的改变,五里湖水污染日益加是,水质逐年下降,富营养问题严重,藻类接连爆发,影响了旅游区的环境形象。 造成五里湖水体富营养化和蓝藻爆发的营养盐主要来源之一是湖体底泥中含有的富营养物,加上湖 相似文献