K-SVD相关论文
小型强化技术在提高汽油机整体性能的同时,也对其各个零部件提出了更高要求。其中最为显著的一个问题为导致发动机爆震趋势的增加,......
针对滚动轴承声音信号中周期性冲击故障特征难提取的问题,提出了基于最优IMF分量与K-SVD字典学习相结合的轴承故障特征提取方法。......
信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁。人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力。如何缓解这种压力又能有......
自诞生以来,永磁同步电机在工业领域中获得了越来越多的应用。但是,由于电机在复杂多变的工业环境中工作,在长期连续运行期间,电机......
在高智能化、信息化、数字化的时代背景下,所需处理的数据量剧增,再加上人们对数据处理效率及速度的要求越来越高,因此,传统的奈奎......
近年来,应用字典学习进行图像去噪备受广大学者关注.字典学习的基本过程主要是通过自适应学习方法对给定的样本集进行学习从而得到......
利用基因表达谱数据进行肿瘤分类是生物信息学领域的研究重点之一。基于基因表达谱,使用现代数据挖掘方法研究肿瘤的发生机制有助......
轴承是机械设备中的关键零件,其状态的好坏直接决定着机械设备能否正常运行。寻找有效的轴承故障诊断方法,确保机械设备健康运行意......
由于浅海环境下的噪声严重且复杂,水听器得到的接收信号往往很大程度被噪声干扰,具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.......
石油、天然气等能源对我国社会发展意义重大,地震勘探作为探明地下信息的手段被广泛使用,地震勘探的场景从早期的平原地区逐渐向林......
学位
图像融合技术是利用同一场景或同一目标的多幅输入图像之间信息的互补性,将其整合为一幅图像的过程,该技术能够提高图像中场景或目......
随着计算机硬件设备的高速发展,大量数据开始进入计算机处理器,现有的字典学习算法大多采用线性字典学习方法,由于不需要预训练,这......
稀疏表示由于能够将信号以较少的字典原子表示,从而减轻信号在传输存储以及计算中的负担,成为信号处理中一个研究热点。稀疏表示中......
目前乳腺癌疾病已经逐渐发展成为发病率最高的危害女性健康的疾病之一,通过积极检查并获得初期治疗,能够有效降低乳腺癌死亡率。在......
目标跟踪是指在视频序列的每一帧中,确定目标的位置区域,以生成目标的运动轨迹。作为计算机视觉的一个重要研究方向,目标跟踪广泛......
X-射线自发现以来因其具有很强的穿透本领而被广泛应用于医学成像诊断,极大的提高了医生对于病灶诊断的正确率。然而X-射线照射到......
学位
通常将能够表征人脸图像特征的特征集称为字典,进而利用字典可以获得图像的稀疏表示。目前,字典主要分为两类,一种是隐性字典,例如......
文章采用基于过完备字典的稀疏表示方法,结合压缩感知理论去除目前电力视频监控图像中存在的噪声.使用噪声图像训练过完备字典,其......
针对短期风电功率预测,提出一种基于稀疏表示特征提取的建模方法。为了构建预测模型,将历史风电功率数据构成具有时延的输入-输出......
轴承作为旋转机械的核心零部件,在工作过程中易受其他部件影响,造成多部件耦合振动,产生的故障信号呈现非线性、非平稳特征,使得与......
近年来,K-SVD算法在功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging,f MRI）数据分析方法的研究中越来越受到关注.在本文中,......
提出了一种基于字典学习的图像去噪算法。在K-SVD字典学习算法的基础上,改变稀疏编码中误差约束为非零元个数约束来进行字典学习。......
针对信号稀疏分解中常用匹配追踪分解不够准确的问题,提出基于K-SVD奇异值分解的超声渡越时间获取方法。利用K-SVD训练得到超声回......
稀疏表示理论的重点在于求解稀疏系数,MP算法选择单一原子投影,会出现重复投影情况,改进的OMP算法通过对已选择原子构成的超平面投......
提出了一种基于稀疏编码理论的视频异常行为检测方法,并使用HOG3D空-时描述器表征视频序列的形态及运动信息。首先,从正常视频序列......
针对单幅低分辨率图像的超分辨率重建问题,提出了一种基于自训练字典学习的超分辨率重建算法。首先根据图像的退化模型,对输入的低......
人脸特征点定位技术为人脸图像处理与分析提供重要几何信息,是计算机视觉、图像分析和模式识别领域经典课题之一。以主动外观模型(......
针对图像去噪算法中由于数据量大、计算复杂度高导致的实时性低的问题,通过对经典K-SVD图像去噪算法的并行性进行研究分析,设计基......
图像中所蕴含的属性对于图像识别有着重要作用,以往的传统分类方法往往忽略了这些特性,为此,提出一种将稀疏表示和属性学习结合用......
因遮挡、光照等变化因素所引发的协变量偏移问题是面向现实的人脸识别系统需要重点解决的问题。从字典编码的角度探讨了这一问题。......
为进一步强化航道安全,解决海事CCTV人工值守、非自动化问题,提出了基于稀疏表示的船体检测方法。利用稀疏表示实现对船体的检测时......
为了解决传统接触式疲劳驾驶检测方法影响驾驶、检测算法识别率较低等问题,本文提出一种基于稀疏表示的眼睛状态识别的方法。利用K......
基于超完备稀疏表示理论,并根据人脸图像的特征,提出一种基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法。该算法首先通过样本训练出一对......
稀疏性字典学习是指对在某个已知的基字典上具有稀疏表示的字典的学习.论文利用块松弛思想,将稀疏性字典学习问题转化为字典和系数......
针对电力视频监控图像中存在的噪声,结合压缩感知理论,采用基于过完备字典的稀疏表示方法进行去噪。使用噪声图像训练过完备字典,......
压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,......
采用了一种压缩感知方法进行遥感影像去云。该方法以压缩感知为理论基础,在采用K-SVD字典学习与稀疏表示的正交匹配追踪算法(OMP)......
为提高对右心室形态结构和功能异常的检测和诊断对心脑血管疾病的作用,并针对其心腔几何形状复杂,解剖结构特殊,使心脏磁共振图像......
针对现场实测声发射信号经常淹没在噪声中的问题,提出了一种基于字典学习的碰摩声发射信号降噪算法。首先在训练阶段采用干净碰摩......
提出了一种基于BayesShrink小波阈值去噪算法和稀疏字典学习算法(K-SVD)相结合的图像去噪算法。针对现有的小波去噪算法只处理了细......
针对传统小字典的语音增强算法在消除噪声时导致语音失真的问题,提出一种子空间域的自适应小字典的语音增强算法。首先,在子空间域......
基于稀疏表示的图像重建需要解决字典学习和稀疏重建两个关键问题。针对字典训练所用时间太长的缺陷,采用了基于K-SVD的双空间、双......
传统的金字塔融合方法是对金字塔分解后得到的顶层系数进行直接平均融合,其它各层系数选择绝对值大者进行融合,视觉效果上存在模糊......
词袋模型在构造视觉字典时,对特征做单一划分,容易造成误差,且其忽略了局部特征在时空中的关系,为此提出一种基于K-SVD编码和时空......
提出一种基于非噪声像素重构的K-SVD(Pixel K-SVD)脉冲噪声滤波方法.在图像重构阶段,以非噪声点像素值为优化目标,利用分层重构改......
图像修复是利用图像已知信息对图像破损区域进行填充修复的过程,而非参贝叶斯技术在图像稀疏表示中被认为是一种有效的字典学习方......
为了能在超分辨率重建过程中更好地保留图像的边缘及纹理等特性,提出基于稀疏表示的正则化超分辨率重建算法.首先通过K-SVD方法得......
