经典超分辨率重建论文,基于稀疏表示.下面首先介绍稀疏表示,然后介绍论文的基本思想和算法优化过程,最后使用python进行实验. 稀疏表示 稀疏表示是指,使用过完备字典中少量向量的线性组合来表示某个元素.过完备字典是一个列数大于行数的行满秩矩阵,也就是说,它的列向量有无数种线性组合来表达列向量空间中的任意点.由于它的列数通常远大于行数,可以使用占比很小的列向量来表示特定的向量,我们称这种表示为稀疏表示. 那么如何获得这个字典呢?它在特定的任务下有特定的取值.和炼丹类似,我们先要用大量数据来训练这个…

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa…

Capel, David, and Andrew Zisserman. "Computer vision applied to super resolution." Signal Processing Magazine, IEEE 20, no. 3 (2003): 75-86. 简介 超分辨率重建的目的是使用一组低分辨率的图像来估计一副高分辨率图像.重建主要通过两个步骤来完成:配准低分辨率的图片组到一个公共的坐标系,然后使用图像的生成模型(generative image model…

稀疏表示_百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E7%A8%80%E7%96%8F%E8%A1%A8%E7%A4%BA/16530498 信号稀疏表示是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展.信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,更方便进一步对信号进行加工处理,如压缩.编码等 [1]  .   中文名…

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…

===================================================== http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d0e97bb01015wol.html ===================================================== 稀疏表达是近年来SP, ML, PR, CV领域中的一大热点,文章可谓是普天盖地,令人目不暇给.老板某门课程的课程需要大纲,我顺道给扩展了下,就有了这个上中下三篇介绍性质的东西.…

声明:本人属于绝对的新手,刚刚接触“稀疏表示”这个领域.之所以写下以下的若干个连载,是鼓励自己不要急功近利,而要步步为赢!所以下文肯定有所纰漏,敬请指出,我们共同进步! 踏入“稀疏表达”(Sparse Representation)这个领域,纯属偶然中的必然.之前一直在研究压缩感知(Compressed Sensing)中的重构问题.照常理来讲,首先会找一维的稀疏信号(如下图)来验证CS理论中的一些原理,性质和算法,如测量矩阵为高斯随机矩阵,贝努 利矩阵,亚高斯矩阵时使用BP,MP,OMP等重构…

在RMQ的其他实现方法中,有一种叫做ST的算法比较常见. [构建] dp[i][j]表示的是从i起连续的2j个数xi,xi+1,xi+2,...xi+2j-1( 区间为[i,i+2j-1] )的最值. 状态转移方程dp[i][j]=max/min(dp[i][j-1], dp[i+2j-1][j-1]) [查询] 对于一个查询区间[x,y],只要找到一个或者多个2的整数倍长度的刚好区间覆盖[x,y] ,取这些区间最值的最值就是答案了. 如何把[x,y]覆盖完整? 一种办法是把区间的长度按照二进制…

Deep learning:二十九(Sparse coding练习) Deep learning:二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数) Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导) Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解)   注意与降维的区别,而且这也是个深坑! 稀疏表达(sparse representation) 这个东西好,原因之一是更接近生物的认知过程. 八(Sparse Auto…

因为整理的时候用的是word, 所以就直接传pdf了. 1.关于范数和矩阵求导.pdf 参考的主要是网上的几个博文. 2.稀疏表示的简单整理.pdf 参考论文为: A Survey of Sparse Representation: Algorithms and Applications 因为原文有一些地方有笔误和遗漏,所以按自己的理解做了一些改正,仅供参考.…