机译:稀疏梯度域中的自适应字典学习用于图像恢复
Paul C. Lauterbur Research Centre for Biomedical Imaging, Shenzhen Key Laboratory for MRI, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China|c|;
Compressed sensing; alternating direction method of multipliers; dictionary learning; gradient images; image reconstruction; sparse representation; splitting Bregman method; total variation;
机译:T2-FDL:使用自适应类型-2模糊字典学习进行医学图像分类的强大稀疏表示方法
机译:基于稀疏字典学习的自适应补丁修补方法从高空间分辨率遥感影像中去除厚云
机译:基于稀疏表示和自适应字典学习的均匀和非均匀单图像去模糊
机译:稀疏梯度域中的自适应字典学习用于CT重建
机译:在数字图像去噪中使用自适应字典的稀疏和冗余图像表示
机译:基于稀疏字典学习的自适应补丁修补方法从高空间分辨率遥感影像中去除厚云
机译:图3:原始谱图(b),(e),(c),(e)和稀疏近似的原始谱图(b),(d),(f)用于迷你批量学习的黎明合唱,Gabor字段字典和SI-PLCA2D组件字典。