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Image-Sparse-Representation-Model

于 2014-10-27 发布 文件大小:761KB
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代码说明:

  完备图像稀疏表示是一种最新的图像表示模型,采用过完备字典中原子的线性组合形式实现图像的稀疏表示.传统 的过完备图像稀疏表示模型采用重建误差的平方和作为保真项.该保真项没有充分考虑到人眼对图像的感知特性,无法度量图 像中边缘、轮廓、纹理等局部几何结构的变化.本文基于过完备稀疏表示理论思想,建立了新的稀疏性正则化的图像稀疏表示模 型.模型中的正则项约束图像表示系数的稀疏性,保真项采用更符合视觉感知的结构相似性度量.基于正交匹配追踪算法,提出 了基于结构相似度的正交匹配追踪算法.实验结果表示,新的模型能够更好地重构图像的结构信息,获得更好的重建视觉效果. (Image Sparse Representation Model bed StmctIlral SiIIIilarity )

文件列表:

Image Sparse Representation Model.pdf,789467,2014-10-26

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    说明:  堆栈的应用,堆栈的存储结构已及常用的基本操作(The application stack, stack, and used storage structure has been the basic operation of)
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    histogram equalization
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    主要用于图像分割,是一种基于图的分割算法,matlab源代码(an image segmentation algorithm)
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    多元统计分析中的因子分析的代码,比较简洁(code of factor analysis in multiple statistics analysis)
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    差分方程MATLAB代码 ,可以下载看看(Differential equations MATLAB code, can be downloaded)
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