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组合MKSVD和MPOCS的图像恢复
被引量：
2
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作者
苏品刚
孙站里
尚丽
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第9期2800-2804,2821,共6页
为获得较高质量的恢复图像,采用一种改进的KSVD(MKSVD)算法对低分辨率(LR)图像进行消噪处理,进一步对消噪结果采用一种改进的POCS(MPOCS)算法进行恢复,得到边缘特征更清晰的恢复图像。MKSVD是一种典型的稀疏字典学习方法,具有自适应消...
为获得较高质量的恢复图像,采用一种改进的KSVD(MKSVD)算法对低分辨率(LR)图像进行消噪处理,进一步对消噪结果采用一种改进的POCS(MPOCS)算法进行恢复,得到边缘特征更清晰的恢复图像。MKSVD是一种典型的稀疏字典学习方法,具有自适应消噪特性,可有效减少特征系数的训练时间;MPOCS采用双边滤波器实现POCS算法中点扩散函数(PSF)的估计,较好保持了图像的边缘细节。采用模拟和真实的LR图像进行测试,仿真结果表明了该图像恢复方法的有效性。
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关键词
凸集投影(POCS)方法
双边滤波
稀疏字典
改进KSVD算法
快速稀疏编码(FSC)
图像恢复
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职称材料
基于截断修正平滑l_0范数的MIMO雷达目标参数估计
被引量：
2
2
作者
陈金立
李伟
+1 位作者
唐彬彬
李家强
《电讯技术》
北大核心
2017年第9期998-1003,共6页
在多输入多输出(MIMO)雷达中,针对平滑l0范数(SL0)因感知矩阵的病态性而导致其失效的问题,提出了一种基于截断修正SL0的MIMO雷达目标参数估计方法。该方法在对MIMO雷达感知矩阵进行截断奇异值分解(TSVD)处理的基础上,将保留的奇异值以...
在多输入多输出(MIMO)雷达中,针对平滑l0范数(SL0)因感知矩阵的病态性而导致其失效的问题,提出了一种基于截断修正SL0的MIMO雷达目标参数估计方法。该方法在对MIMO雷达感知矩阵进行截断奇异值分解(TSVD)处理的基础上,将保留的奇异值以均值为截断门限,分成较大和较小的两部分,分别采用不同的修正准则进行修正;然后经奇异值分解(SVD)反变换获得非病态感知矩阵,利用该非病态感知矩阵通过SL0算法对MIMO雷达目标参数进行估计,从而显著提高了MIMO雷达目标参数估计的精度和速度。仿真结果验证了该方法的有效性。
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关键词
MIMO雷达
目标参数估计
平滑10范数算法
病态矩阵
截断修正奇异值分解
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职称材料
题名
组合MKSVD和MPOCS的图像恢复
被引量：
2
1
作者
苏品刚
孙站里
尚丽
机构
苏州市职业大学电子信息工程系
安徽大学电子工程与自动化学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第9期2800-2804,2821,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61373098
61370109)
文摘
为获得较高质量的恢复图像,采用一种改进的KSVD(MKSVD)算法对低分辨率(LR)图像进行消噪处理,进一步对消噪结果采用一种改进的POCS(MPOCS)算法进行恢复,得到边缘特征更清晰的恢复图像。MKSVD是一种典型的稀疏字典学习方法,具有自适应消噪特性,可有效减少特征系数的训练时间;MPOCS采用双边滤波器实现POCS算法中点扩散函数(PSF)的估计,较好保持了图像的边缘细节。采用模拟和真实的LR图像进行测试,仿真结果表明了该图像恢复方法的有效性。
关键词
凸集投影(POCS)方法
双边滤波
稀疏字典
改进KSVD算法
快速稀疏编码(FSC)
图像恢复
Keywords
projection onto convex sets(POCS)method
bilateral filter
sparse dictionary
modified
k-mean
singular
decomposition
(
mksvd
)
algorithm
fast sparse coding(FSC)
image restoration
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于截断修正平滑l_0范数的MIMO雷达目标参数估计
被引量：
2
2
作者
陈金立
李伟
唐彬彬
李家强
机构
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
南京信息工程大学电子与信息工程学院
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
出处
《电讯技术》
北大核心
2017年第9期998-1003,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61302188
61372066)
+1 种基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK20131005)
江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程资助项目
文摘
在多输入多输出(MIMO)雷达中,针对平滑l0范数(SL0)因感知矩阵的病态性而导致其失效的问题,提出了一种基于截断修正SL0的MIMO雷达目标参数估计方法。该方法在对MIMO雷达感知矩阵进行截断奇异值分解(TSVD)处理的基础上,将保留的奇异值以均值为截断门限,分成较大和较小的两部分,分别采用不同的修正准则进行修正;然后经奇异值分解(SVD)反变换获得非病态感知矩阵,利用该非病态感知矩阵通过SL0算法对MIMO雷达目标参数进行估计,从而显著提高了MIMO雷达目标参数估计的精度和速度。仿真结果验证了该方法的有效性。
关键词
MIMO雷达
目标参数估计
平滑10范数算法
病态矩阵
截断修正奇异值分解
Keywords
MIMO radar
target parameter estimation
smoothed l0 norm （ S L 0 ）
algorithm
ill-posed matrix
truncated
modified
singular
value
decomposition
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
组合MKSVD和MPOCS的图像恢复
苏品刚
孙站里
尚丽
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
2
在线阅读
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职称材料
2
基于截断修正平滑l_0范数的MIMO雷达目标参数估计
陈金立
李伟
唐彬彬
李家强
《电讯技术》
北大核心
2017
2
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职称材料
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