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为了对未知稀疏度信号、特殊信号、含噪声信号进行准确重构,提出一种改进的压缩感知重构算法——预测正交匹配追踪算法。提出的算法通过所选支撑集内原子总数、信号间能量差以及残差共同预测并选择所需原子。预测正交匹配追踪算法能够在稀疏度未知的情况下自适应地对块稀疏信号、噪声信号及图片信号进行准确重构。实验结果表明,在相同条件下,改进后的算法提高了重构质量,减少运行时间。 相似文献
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为了从微表情中获得更显著的特征,从而识别出微表情所表达的情感,需要更全面的提取微表情图像纹理特征,解决图像时空变化的问题,避免出现冗余差分等现象,提出了一种基于局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)的微表情识别方法的改进。该算法将微表情序列划分成三个正交平面,三个正交平面相交可以获得相交点,去除掉冗余的相交点,提供更紧凑和显著的表达,从而获得更小的计算复杂度。实验表明,该算法获得了较好的识别精度和计算复杂度。 相似文献
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全变差(TV)范数具有保持图像边缘信息及加强区域平滑性的能力,为增强低秩表示(LRR)模型恢复图像的结构光滑性,将TV范数引入到LRR模型中,通过对LRR模型中的系数矩阵增加TV范数约束,提出了一个新的图像去噪模型——全变差低秩表示(TVLRR)模型,并采用交替最小化方法有效地求解该模型。利用图像内在的非局部自相似性先验,所提算法可以有效地发现和去除噪声,同时增强恢复图像的结构光滑性,使去噪后的图像质量显著提高。实验结果表明,与顶尖的去噪算法相比,所提出的算法在主观和客观上都实现了具有竞争力的去噪表现,特别是当噪声强度很大时。 相似文献
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