Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
K-singular value decomposition (K-SVD) is a frequently used dictionary learning (DL) algorithm that iteratively works between sparse coding and dictionary updating. The sparse coding process generates sparse coefficients for each training sample, and the sparse coefficients induce clustering features. In the applications like image processing, the features of different clusters vary dramatically....
Compressive hyperspectral imaging (CHI) has been attracting great interests recently. To reconstruct hyperspectral (HS) images precisely from very few measurements is the main issue considered in CHI field. In this paper we propose a novel and extensible CHI approach including sampling strategy and the corresponding reconstruction method. The spatial energy distribution information (SEDI) can be explored...
In the sparse Photoacoustic Microscopy system, a uniform random sampling scheme and low-rank matrix approximation-GoDec algorithm have been proposed for fast data acquisition and image recovery. However, this low-rank approximation algorithm leads to low resolution and fuzzy structure details. In this paper, the weighted Singular Value Thresholding algorithm is first applied in sparse PAM system to...
Sparsity is an important principle in Compressive Sensing(CS). For spatially varying phenomenon being monitored by Wireless Sensor Networks(WSNs), we proposed a restricted diffusion wavelet basis, where spatial correlation between sensory data and the communication radius R among nodes are taken into account. Gini Index(GI) is introduced to evaluate the performance of restricted diffusion wavelet...
Greedy algorithms for multidimensional compressive sensing (CS) faces heavy computational complexity. In this paper, we develop a new greedy algorithm based on multidimensional block sparsity model, namely Selective Locking Tensor Orthogonal Matching Pursuit algorithm (SLTOMP). Comparing with traditional tensor greedy algorithm, the proposed algorithm is able to judge that whether the current index...
Compressive sensing of hyperspectral image (HSI) faces the difficulties of complex computation and much information redundancies. In this paper, we propose a highly-efficient compressive sensing framework including sampling method and its corresponding reconstruction algorithm for HSI. Kronecker product is used to generate the sparsifying basis and measurement matrices. Both the data in spatial dimensions...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.