ocnvolutional sparse representation for image fusion

最新推荐文章于 2024-10-06 13:43:34 发布
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#convolution sparse representat #image fusion #sparse representation

博客提及二尺度图像分解，虽内容简短，但聚焦于图像领域的这一关键技术，与图像融合、稀疏表示等信息技术相关概念可能存在联系，为图像领域研究提供了一定方向。

two_scale image decomposition:


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写在前面的话： 之前写过两篇博文，针对性地整理汇总了多聚焦图像融合和红外与可见光图像融合的算法。之所以这样分类，是基于论文的标题和内容中明确指出了所处理的图像类型。 而本篇博文主要整理那些论文标题中未明确指出所处理的图像对象。换句话说，作者提出的算法既可以处理多聚焦图像，也可以处理红外与可见光等多模态图像（包括医学图像融合）（当然，这些也可以在论文的实验部分看到），多曝光图像等。 整理这些的初衷，是为了方便自...
image super-resolution via sparse representation
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Separable vocabulary and feature fusion for image retrieval based on sparse representation
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### 分离词汇与基于稀疏表示的特征融合在图像检索中的应用 #### 摘要与背景 本文提出了一种新的图像检索方法，该方法基于分离词汇和稀疏表示下的特征融合。传统的图像检索方法中，视觉词汇是Bag-of-Visual-Words ...
Evaluation-Metrics-for-Image-Fusion-master_evaluation_imagefusio
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"Evaluation-Metrics-for-Image-Fusion-master_evaluation_imagefusion"这个项目专注于提供一套用于评估图像融合性能的方法和代码库。图像融合是将多源图像信息结合在一起，以创建具有更丰富细节和更全面信息的新...
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【图像融合】基于卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合附Matlab代码
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图像融合作为图像处理领域的一个重要分支，旨在将来自不同传感器或不同时间、不同视角获取的图像信息有效地整合到一幅图像中，从而提高图像的质量和信息量，增强对目标场景的理解和认知。传统的图像融合方法，如基于像素级、基于区域级和基于变换域的方法，都存在一定的局限性，例如容易丢失细节信息、计算复杂度高以及融合效果不佳等。近年来，随着深度学习的兴起和稀疏表示理论的发展，基于卷积稀疏表示的图像融合方法逐渐成为研究热点，并展现出优异的性能。本文将深入探讨基于卷积稀疏表示的图像融合方法，分析其原理、优势以及面临的挑战。
Image Fusion with Local Spectral Consistency and Dynamic Gradient Sparsity
06-30
cvpr2014年关于图像融合的文章Image Fusion with Local Spectral Consistency and Dynamic Gradient Sparsity
[图像复原](MPRNet)Multi-Stage Progressive Image Restoration
qwj的博客
04-16 1万+
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/357876311 Multi-Stage Progressive Image Restoration 2021 cvpr 目前最强的去噪方法，没有之一。可以去看看它刷榜的战绩。 提出了一个多阶段结构，渐进式的学习复原函数。因此全面分解了回复过程，让每一步变得可操作。 模型先用编码解码结构学习情境特征，之后与一个保留局部信息的高分辨率分支融合。每一个阶段，介绍对每个像素的自适应设计，这个设计利用原像素位监督的注意力来调整局部的注意力。
Image Fusion 图像融合文章整理
qq_25603827的博客
03-09 4502
常见图像融合文章整理，包括医学图像、红外与可见光、遥感图像、多聚焦图像、多曝光图像等。更新时间及顺序随意，为了方便图像融合研究者使用，对文章不做任何评价。后期我会更新图像去噪的相关文章。 1Medical Image Fusion With Parameter-Adaptive Pulse Coupled Neural Network in Nonsubsampled Shea...
Image super-resolution via sparse representation论文总结
王小萌的小世界
05-26 5908
摘要：     本文提出了一个基于单幅图像的超分辨率重建。图像可以被表示为一个稀疏线性组合和过完备字典的形式。所以本文提出了将计算得到的低分辨率图像的图像块的稀疏表示系数用于作为高分辨率图像的稀疏表示系数。介绍：     1、常规的超分辨重建方法：        （1）输入同一场景的多幅低分辨率图像，调整亚像素精度。（？？？）        （2）基于插值的方法        （3）基于机器学习的...
《Close the Loop: Joint Blind Image Restoration and Recognition with Sparse Representation Prior》阅读笔记
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08-12 1537
1. 论文主要思想这是一篇关于模糊人脸图像识别的文章，作者将基于最大后验估计的去模糊模型以及稀疏表示分类模型紧密结合起来，同时实现了对模糊人脸图像的去模糊和识别。 对于模糊图像识别这一问题，最直观的解决方案就是：先利用图像复原技术从模糊图像中恢复出清晰图像，然后对清晰图像进行识别。但是这种直观的解决方案存在以下缺陷：①很多图像复原的方法的目的都是为了提升人眼对图像的感知，而不是提升机器（识别算法）
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