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Sparse Reconstruction via Gradient Projection

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简介:
本文提出了一种基于梯度投影的稀疏重构算法,有效利用信号的稀疏性进行高效准确的信号恢复,在多种应用场景中展现出优越性能。 这是一款用于压缩传感领域的Gradient Projection for Sparse Reconstruction工具包。

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  • Sparse Reconstruction via Gradient Projection
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    本文提出了一种基于梯度投影的稀疏重构算法,有效利用信号的稀疏性进行高效准确的信号恢复,在多种应用场景中展现出优越性能。 这是一款用于压缩传感领域的Gradient Projection for Sparse Reconstruction工具包。
  • Matlab_压缩感知中的Gradient Projection for Sparse Reconstruction工具包
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    本工具包提供基于梯度投影的稀疏重构算法(GPSR)在MATLAB环境下的实现,专门用于压缩感知中信号的高效恢复。 这是一款用于压缩感知的Gradient Projection for Sparse Reconstruction工具包。
  • Assessment of Blind Contrast Enhancement via Gradient Ratioing...
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    本文提出了一种基于梯度比率的新颖评估方法,用于客观评价盲图增强算法的效果。通过分析图像局部对比度变化,为自动评估提供了有效工具。 用于自然图像去雾算法的质量评价方法中,目前应用最广泛的一种算法来源于文章“Blind contrast enhancement assessment by gradient ratioing at visible edges”。
  • NGVLA Fringe Projection
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    NGVLA Fringe Projection是一场结合艺术与科技的视觉盛宴,通过投影技术将创新作品呈现在广阔空间中,激发观众对现代艺术的新思考。 标题“ngVLAFringeProjection”很可能指的是一个使用MATLAB实现的光学三维测量技术——光条纹投影(Fringe Projection)的应用或工具箱。在光学三维测量领域中,光条纹投影是一种非接触式的测量方法,它通过投射一系列相位调制的光条纹到物体表面,并捕捉被物体形状改变后的条纹图像来恢复物体的三维几何信息。 ngVLAFringeProjection可能是一个MATLAB代码库,包含了用于生成、分析和处理光条纹图像的函数和脚本。以下是一些包含在该压缩包中的关键知识点: 1. **光条纹投影原理**:这是基于光学干涉与计算机视觉技术的方法,通过投射及捕捉条纹图案并利用相位恢复算法计算物体的三维形状。 2. **条纹生成**:MATLAB可能提供了用于生成不同频率、相位和方向的正弦或余弦形式光条纹图案的功能函数。 3. **相位恢复算法**:例如傅里叶变换法(Fourier Transform Method)、万尼尔-傅里叶法(Wannier-Fourier Method)或者哈特利变换法(Hartley Transform Method),用于从条纹图像中解码相位信息。 4. **图像处理**:可能包括噪声去除、边缘检测和对比度增强等预处理步骤,以及对条纹图像的配准与融合操作。 5. **三维重建**:使用计算出的每个像素深度信息构建物体三维模型。这一步骤依赖于相位数据及相机参数的应用。 6. **MATLAB编程知识**:用户需要了解基本语法和图像处理工具箱,以便理解和修改代码库中的内容。 7. **实验设置与硬件要求**:光条纹投影系统通常包括光源、投影设备、摄像机等光学配件。理解这些组件如何配合使用是至关重要的。 8. **应用领域**:该技术广泛应用于工业检测、生物医学研究和微电子制造等领域,具有广泛的实用价值。 9. **性能优化**:考虑到大量图像处理与计算需求,可能还包括了MATLAB的并行计算及内存管理技巧以提高效率。 10. **用户界面操作**:如果ngVLAFringeProjection包含图形化界面,则需了解如何输入参数、查看结果和导出数据等交互式功能的操作方法。 在实际使用ngVLAFringeProjection时,根据硬件配置与具体应用需求调整代码是必要的。深入理解相关理论及算法有助于更好地利用并改进现有的光条纹投影系统。
  • arc-based CT reconstruction
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    ARC-Based CT Reconstruction是一种先进的计算机断层扫描重建技术,采用自适应稀疏约束方法,显著提升了图像质量和计算效率,在医学成像领域具有重要应用价值。 基于电弧的CT重建这些代码实现了在同行评议的论文“扇形束和圆锥束CT重建的新加权方案”中描述的算法。 曲线检测器测得的扇形束投影: 测试一张图片: 运行:/ fan / circle / test_index.m 使用我们的方法进行CT图像重建。为了实现短扫描,可以在第25行注释掉beta = [0:delt_beta:180 + 2 * 36] * pi / 180; 这一行代码。
  • Leakage through Gradient Descent
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    本文探讨了梯度下降过程中可能出现的数据泄漏问题,并分析其对模型训练的影响及预防措施。 梯度泄露是指在机器学习模型训练过程中,敏感的内部表示可能会通过输出结果透露出去。这种现象可能导致隐私数据被外部获取,从而引发安全问题。为了避免这种情况,在设计深度神经网络时需要采取适当的防护措施,比如使用差分隐私技术来限制信息泄漏的风险。 重写后的内容: 梯度泄露指的是在机器学习模型训练期间,内部敏感表示可能通过输出结果透露出去的现象。这可能导致隐私数据的暴露,并带来安全隐患。因此,在构建深度神经网络时应采用相应的保护手段,例如应用差分隐私方法以减少信息泄露的可能性。
  • Projection Discriminator的cGANs论文
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    本论文提出了一种改进的条件生成对抗网络(cGANs)模型,引入了Projection Discriminator机制,显著提升了图像生成的质量和多样性。 该文档是《cGANs with Projection Discriminator》论文。
  • Geometry Projection插件 for 3DMAX
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    Geometry Projection 是一款专为Autodesk 3ds Max设计的插件,它能够高效地将二维图像投影到三维模型上,简化材质和纹理贴图的过程,极大提升建模效率与效果。 3DMAX的Geometry Projection插件可以将一个或多个对象或者其顶点沿全局或局部x、y或z轴投影到另一个对象上。
  • MATLAB开发-Projection算法
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    本项目专注于利用MATLAB实现Projection算法,旨在解决各类优化问题。通过代码实践深入理解Projection算法原理及其应用。 Matlab开发-ProjectionAlgorithm:投影算法。