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摘要:
构造合适的过完备字典是基于稀疏表示的超分辨率重建中的关键问题之一.在最大似然估计准则下,建立基于混合高斯的同构过完备字典学习模型.模型采用加权的l2范数来刻画分解残差,由分解残差设计权值矩阵,并且将同构的双字典学习问题转化为单字典的学习.采用稀疏编码和字典更新的交替迭代策略完成目标函数的求解,由内点法进行稀疏编码,采用拉格朗日对偶法完成字典更新.最后将学习得到的字典用于超分辨率重建实验,并与其他方法进行比较.实验结果验证了该模型和算法的有效性.
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文献信息
篇名 用于超分辨率重建的同构过完备字典学习方法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 超分辨率 过完备字典 混合高斯 稀疏编码
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1441-1446
页数 6页 分类号 TP391.9|TN911.73
字数 4718字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.08.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐国明 陆军军官学院基础部 6 18 3.0 4.0
3 谢宝陵 陆军军官学院基础部 6 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
超分辨率
过完备字典
混合高斯
稀疏编码
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
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