检索结果分析
- 一种基于分类图像块稀疏表示的CS-MRI图像重构方法
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申请号：CN201811546463.2
申请日：20181218
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于分类图像块稀疏表示的CS?MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种以聚类后的图像块集合为训练对象获得正交学习字典后，对图像块进行稀疏表示，并对系数作非凸约束的图像重构方法。首先对预重构图...
- 一种基于正交字典下同时稀疏编码的MRI图像重构方法
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申请号：CN201711463209.1
申请日：20171228
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于正交字典下同时稀疏编码的MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用正交字典对图像进行稀疏表示和对稀疏系数同时稀疏编码优化的MRI图像重构方法。首先找到目标图像块的相似图像块集合即结构组...
- 一种基于图像块增强稀疏表示的MRI图像重构方法
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申请号：CN201711211072.0
申请日：20171128
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于图像块增强稀疏表示的MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用图像块内像素排序与非凸范数约束提高系数稀疏度与估计性能的方法。首先在MRI图像中抽取目标图像块，然后建立基于图像块的排序训...
- 一种基于学习字典与非凸范数最小化约束的MRI图像重构方法
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申请号：CN201711211074.X
申请日：20171128
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于学习字典与非凸范数最小化约束的MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用学习字典对结构组进行自适应稀疏表示，并对稀疏系数进行非凸范数最小化约束以重构图像的方法。首先找到目标图像块的相似...
- 一种基于非局部奇异值分解与估计的MRI图像重构方法
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申请号：CN201710512095.9
申请日：20170628
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于非局部奇异值分解与估计的MRI图像重构方法。属于医学图像处理技术领域。它是一种基于局部稀疏与非局部自相似性相结合的图像重构方法。首先寻找每个目标图像块对应的相似图像块集合，并对相似图像块集合进行奇异值...
- 一种基于非凸加权稀疏约束的SAR图像降斑方法
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申请号：CN201710506574.X
申请日：20170628
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于非凸加权稀疏约束的SAR图像降斑方法，属于数字图像处理技术领域。它利用相似图像块集合在变换域中的稀疏性，首先对每个目标图像块通过相似度比较寻找相似图像块集合并进行奇异值分解得到系数矩阵，然后对系数矩阵...
- 一种基于变换域联合稀疏表示的图像重构方法
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申请号：CN201710506363.6
申请日：20170628
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于变换域联合稀疏表示的图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种将变换域稀疏表示与联合稀疏约束相结合的图像重构方法。首先通过相似图像块匹配寻找相似图像块集合，并在变换域对相似图像块集合进行小波和离...
- 一种基于排序结构组非凸约束的CS?MRI图像重构方法
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申请号：CN201710506572.0
申请日：20170628
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于排序结构组非凸约束的CS?MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用结构组排序提高固定字典表示能力并利用log?sum范数来对结构组进行非凸约束的图像重构方法。首先找到目标图像块的相似...
- 一种基于排序联合稀疏表示的SAR图像降斑方法
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申请号：CN201710506964.7
申请日：20170628
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于排序联合稀疏表示的SAR图像降斑方法，属于数字图像处理技术领域。它首先对图像块进行相似度排序以获得图像块序列，然后利用图像块序列得到的结构组建立联合稀疏表示模型，再通过非局部加权平均估计该模型中所需的...
- 一种基于群稀疏系数估计的图像重构方法
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申请号：CN201510975963.8
申请日：20151223
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于群稀疏系数估计的图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种基于相似块集合稀疏系数估计的图像重构方法。首先通过欧氏距离寻找相似图像块，并对相似图像块集合进行局部与非局部稀疏表示，以获得更稀疏更准确...