论文的思路是先介绍分块压缩感知BCS,然后介绍使用投影和硬阈值方法的迭代投影方法PL,接着将PL与维纳滤波器结合形成SPL(平滑PL),并且介绍了稀疏表示的几种基,提出了两种效果较好的稀疏基:CT与DDWT,并且将PL中的硬阈值用bivariate shrinkage(双变量收缩)代替. BCS+SPL(PL+维纳滤波平滑)+CT or DDWT 首先介绍PL的框架,是赋予一些初值,通过迭代来逼近最优解. 其中γ为尺度因子,使用了ΦTΦ中最大的特征值,τ(i)是每次迭代中设定的门限值,CS中运用…

转自赵文原文 gdal读写图像分块处理(精华版) Review: 用gdal,感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理.因为gdal进行太多封装,如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理,IO,遍历,转换,算法处理等操作,就别用gdal了.如果你想懒省事,那么这篇文章还是或许有些参考价值了.但是不推荐你这么做. 一．gdal进行数据操作 在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数. (需要包含的头文件:gdal_priv.h) 1．打开数据集 使用gdal库进行数据(影像)操作的第一…

问题: 在给GameObject设置位置的时候,怎么保证设置的位置在摄像机的范围内?         主要看摄像机的深度轴和你的GameObject的深度轴,比如如果现在的平面是: Z–> Y,则需要看相互之间的X轴的位置         然后物体位于摄像头深度轴的后面 1. Position      gObject.transform.position = new Vector3(0f,1.0f,0f); 2. Rotation     a.  自身旋转           gObject.…

有一个图像分块的代码,可以直接将一幅图像分为5*5的小块,代码如下: %[FileName,PathName] = uigetfile('*.*','Select the image'); Im=imread('Bicubic flowers.bmp'); imshow(Im) hold on L = size(Im); height=5; width=5; max_row = floor(L(1)/height);%实验图片为800*1280,则max_row=5,max_col=8 max_…

稀疏表示 分为 2个过程:1. 获得字典(训练优化字典:直接给出字典),其中字典学习又分为2个步骤:Sparse Coding和Dictionary Update:2. 用得到超完备字典后,对测试数据进行稀疏编码Sparse Coding,求出稀疏矩阵. 1. 训练字典的方法:MOD,K-SVD,Online ... MOD (Method of Optimal Direction): Sparse Coding其采用的方法是OMP贪婪算法; Dictionary Update采用的是最小二乘法…

压缩感知代码初学 实现:1-D信号压缩传感的实现 算法:正交匹配追踪法OMP(Orthogonal Matching Pursuit)   >几个初学问题   1. 原始信号f是什么?我采集的是原始信号f还是y = Af得到的y? 记原始信号为f,我们在sensor方得到的原始信号就是n*1的信号f,而在receiver方采集到的信号是y.针对y=Af做变换时,A(m*n )是一个随机矩阵(真的很随机,不用任何正交啊什么的限定).通过由随机矩阵变换内积得到y,我们的目标是从y中恢复f.由于A是m…

这一节主要介绍一下压缩感知中的一种基于全变分正则化的重建算法——TVAL3. 主要内容: TVAL3概要 压缩感知方法 TVAL3算法 快速哈达玛变换 实验结果 总结 1.TVAL3概要 全称: Total variation Augmented Lagrangian Alternating Direction Algorithm 问题: 压缩感知.单像素相机 模型: 全变分正则化 Total Variation Regularization 方法: 增强拉格朗日Augmented Lagran…

压缩感知是近年来极为热门的研究前沿,在若干应用领域中都引起瞩目.最近粗浅地看了这方面一些研究,对于Compressive Sensing有了初步理解,在此分享一些资料与精华.本文针对陶哲轩和Emmanuel Candes上次到北京的讲座中对压缩感知的讲解进行讲解,让大家能够对这个新兴领域有一个初步概念. compressive sensing(CS) 又称 compressived sensing ,compressived sample,大意是在采集信号的时候(模拟到数字),同时完成对信号压缩…

compressive sensing(CS) 又称 compressived sensing ,compressived sample,大意是在采集信号的时候(模拟到数字),同时完成对信号压缩之意.中文的翻译成"压缩感知",意思变得至少不太好理解了. 数码相机镜头收集了大量的数据,然后再压缩,压缩时丢弃掉90%的数据.如果有CS,如果你的照相机收集了如此多的数据只是为了随后的删除,那么为什么不一开始就丢弃那90%的数据,直接去除冗余信息不仅可以节省电池电量,还能节省空间. 感知压缩难…

总结一下最近看的压缩感知(Compressed Sensiong)的内容. 它是在采样过程中完成了数据压缩的过程. 一. 将模拟信号转换为计算机能够处理的数字信号,必然要经过采样的过程.问题在于,应该用多大的采样频率,即采样点应该多密多疏,才能完整保留原始信号中的信息呢? 奈奎斯特给出了答案——信号最高频率的两倍.一直以来,奈奎斯特采样定律被视为数字信号处理领域的金科玉律. 为什么是两倍?因为时域以τ为间隔进行采样,频域会以1/τ为周期发生周期延拓.那么如果采样频率低于两倍的信号最高频率,信号在…