随笔分类 -  Sparse Modeling

稀疏表示、稀疏模型
稀疏表示介绍(下)
摘要：声明之前虽然听过压缩感知和稀疏表示，实际上前两天才正式着手开始了解，纯属新手，如有错误，敬请指出，共同进步。主要学习资料是 Coursera 上 Duke 大学的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro第 9 课。由于对图像处理的了解也来自与该课程，没正经儿看过几本图像方面的书籍，有些术语只能用视频中的英文来表达，见谅哈！1. From Local to Global Treatment图片尺寸有大有小，在 DCT 变换中，我们一般取 8×8 的方块作为一组 64 维的变换信号，在稀疏表示中，我们同样也不能把整张 阅读全文

posted @ 2013-08-01 21:13 daniel-D 阅读(5675) 评论(0) 推荐(0)

稀疏表示介绍(中)
摘要：声明之前虽然听过压缩感知和稀疏表示，实际上昨天才正式着手开始了解，纯属新手，如有错误，敬请指出，共同进步。主要学习资料是 Coursera 上 Duke 大学的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro第 9 课。由于对图像处理的了解也来自与该课程，没正经儿看过几本图像方面的书籍，有些术语只能用视频中的英文来表达，见谅哈！1. Uniqueness假设我们已知字典矩阵 D 和稀疏向量 a， 计算出一个信号 x，即 Da = x, x存在一个关于 D 的稀疏表示。反过来现在已知前面的 D 和 x，根据 L0 的优化问题，可以归 阅读全文

posted @ 2013-07-29 21:46 daniel-D 阅读(13595) 评论(0) 推荐(1)

稀疏表示介绍(上)
摘要：声明之前虽然听过压缩感知和稀疏表示，实际上昨天才正式着手开始了解，纯属新手，如有错误，敬请指出，共同进步。主要学习资料是 Coursera 上 Duke 大学的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro第 9 课。由于对图像处理的了解也来自与该课程，没正经儿看过几本图像方面的书籍，有些术语只能用视频中的英文来表达，见谅哈！1. Denoising 与 MAP故事从 denoising 说起，话说手头上有一张含有噪音的图片 Lena，如何除去噪音得到好的 clean image 呢？对于上面的问题，用 x 值表示某个像素的灰度 阅读全文

posted @ 2013-07-29 11:31 daniel-D 阅读(24566) 评论(7) 推荐(4)

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