一、什么是压缩感知（CS）？ compressed sensing又称compressed sampling，CS是一个针对信号采样的技术，它通过一些手段，实现了“压缩的采样”，准确说是在采样过程中完成了数据压缩的过程。 因此我们首先要从信号采样讲起： 1. 我们知道，将模拟信号转换为计算机能够处理 ...
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2018-09-16 15:42:52
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1. 频率域去噪基本实现思想：首先将原始图像通过一些积分变换，将其变换到频率域，接着再通过频率域对其进行操作，得到的结果再反变换到空间域中，进而使图像得到增强。根据傅里叶频谱的特性可得到，图像的平均灰度级对应于频率为0成分，当从傅里叶变换的原点离开时，图像的慢变化分量对应着低频滤波，比如一幅图像中较 ...
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2018-05-26 12:59:52
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介绍了几篇像素级压缩感知图像融合的论文，主要为算法的基本思想以及流程图 ...
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2018-01-30 16:50:28
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关于基追踪（BP），在压缩感知重构中我们所待求解的问题是L0范数问题，因为L1范数与L0范数等价，所以将L0范数转换为L1范数问题来求解，基追踪是将L1范数问题转为成为线性规划问题来进行求解，博主还提到了基追踪降噪问题，是转换为二次规划问题来进行求解的，但是这类凸优化问题计算复杂度高，重构时间长，所 ...
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2018-01-23 10:57:22
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分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪，它是OMP另一种改进算法，每次迭代可以选择多个原子。此算法的输入参数中没有信号稀疏度K，因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势。 1、StOMP重构算法流程： 分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交 ...
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2017-12-26 10:24:19
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SP的提出时间比CoSaMP提出时间稍晚一些，但和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的方法几乎是一样的。SP与CoSaMP主要区别在于“In each iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theC ...
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2017-11-02 11:29:25
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压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法。CoSaMP也是对OMP的一种改进，每次迭代选择多个原子，除了原子的选择标准之外，它有一点不同于ROMP：ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留，而CoSaMP ...
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2017-10-30 17:05:40
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总体思想 1 利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩阵对多尺度图像进行降维 2 然后对降维的特征採用简单的朴素贝叶斯进行分类 算法主要流程 1 在t帧的时候，我们採样得到若干张目标（正样本）和背景（负样本）的图像片，然后对他们进行多尺度变换，再通过一个稀疏測量矩阵对多尺度图像特征进行降维，然后通过降 ...
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2017-07-15 19:04:37
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Deep ADMM-Net for Compressive Sensing MRI NIPS 2016 摘要：压缩感知（CS）是一种有效的方法进行 快速磁性核磁共振成像（fast Magnetic Resonance Imaging MRI）。目标是从k-space少量未采样的数据重构出 MR 图像 ...
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2016-11-26 20:57:04
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压缩感知（compressed sensing），又名压缩采样，利用原始场景自身的或变换到某个域后的稀疏性，采用更少的测量次数，获取足够的能重建原始场景的信息。 比如场景生成的图片有200万个像素，每个像素用8位比特表示，需要2MB的存储空间，但去除冗余后的有效像素只有10万个。那么我们找出这10万 ...
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2016-09-16 15:33:05
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