非负稀疏编码图像基学习算法研究



非负稀疏编码图像基学习算法研究

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非负稀疏编码图像基学习算法研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-8 页
1 绪论	第8-13 页
· 图像基学习的目的和意义	第8-9 页
· 国内外研究现状	第9-12 页
· 本文的主要工作	第12-13 页
2 稀疏编码图像基学习	第13-31 页
· 稀疏编码图像基学习理论	第13-23 页
· 稀疏编码图像基学习数学基础	第13-20 页
· 稀疏编码图像基学习模型建立	第20-23 页
· 标准稀疏编码图像基学习算法实现	第23-26 页
· 数据预处理	第23-24 页
· 标准稀疏编码图像基学习实现步骤	第24-26 页
· 其他稀疏编码图像基学习模型	第26-30 页
· 基于峰度稀疏性测度的稀疏编码算法	第26-28 页
· 面向知觉任务的稀疏编码模型	第28-30 页
· 本章小结	第30-31 页
3 嵌入结构信息的非负稀疏编码图像基学习	第31-44 页
· 非负稀疏编码	第31-34 页
· 非负矩阵分解	第31-33 页
· 非负稀疏编码模型	第33-34 页
· 引入结构信息的非负稀疏编码图像基学习算法	第34-40 页
· 结构信息的提取	第35-38 页
· 引入结构信息的非负稀疏编码模型	第38-40 页
· 实验结果	第40-43 页
· 本章小结	第43-44 页
4 基于图像基的图像压缩	第44-53 页
· 图像压缩概述	第44-48 页
· 图像压缩的必要性和可能性	第44-45 页
· 图像压缩算法分类	第45-47 页
· 图像压缩编码的评价标准	第47-48 页
· 基于图像基的图像压缩算法	第48-49 页
· 实验结果与分析	第49-52 页
· 本章小结	第52-53 页
5 总结与展望	第53-55 页
致谢	第55-56 页
参考文献	第56-59 页
附录	第59 页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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