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watermarkt1
- 基于小波零树特性的视觉感知度模型的优化方案, 给出了两种水印算法: 一种算法嵌入的是高斯序列水印, 通过相关检测实现盲检测 另一种算法嵌入的是二值图像水印, 水印的提取是非盲提取。这两种算法在所有重要小波系数( 包括最低频系数) 中嵌入水印, 以达到最大化水印嵌入量的目的, 并结合感知度模型在水印的透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡, 对于常见的图像处理操作, 特别是对于JPEG 和小波压缩均有较好的鲁棒性。-based on wavelet zerotree visual perception
基于压缩感知的二维雷达成像算法
- ：压缩感知理论能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率。该文通过对复基带雷达回波信号模型的稀 疏性分析，提出了一种具有保相性的压缩感知距离压缩算法。在此基础上建立了距离向采用压缩感知距离压缩算法， 方位向采用传统的雷达成像算法处理的雷达2 维成像方案。通过对仿真和实测逆合成孔径雷达数据的成像处理验证 了方案的有效性
A-global-reconstruction-model
- 已有的基于分块压缩感知的图像重构模型采用相同的测量矩阵以块 ×块的方式获取数据，解决了传统ＣＳ方法中测量矩阵所需存储量较大的问题，但由于采用分块重构，没有考虑 到图像的全局稀疏度，出现了大量的块效应。-Current image reconstruction models using block compressed sensing
CoSaMP-and-wavelet-tree-model
- 计算机应用研究 基于小波树模型的CoSaMP压缩感知算法 苏维均-Application Research of Computers CoSaMP algorithm of compressed sensing based on wavelet tree model SU Wei-jun
Introduction-Compressed-Sensing
- 压缩感知（CS）理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下，对信号数据进行采集、 编解码的新理论。主要阐述了CS理论框架以及信号稀疏表示、CS编解码模型，并举例说明基于压缩感知理论的编解码理论在一维信号、二维图像处理上的应用。 -Compressed Sensing(CS) theory is a novel data collection and coding theory under the condition that signal is sparse or compress
Compressed-Sensing-Theory
- 用压缩感知理论对信号数据进行采集、编解码,进行数据恢复。主要阐述了CS理论框架以及信号稀疏表示、CS编解码模型.-Compressed Sensing(CS) theory is a novel data collection and coding theory under the condition that signal is sparse or compressible.
Structured-Compressive-Sensing
- 本文围绕压缩感知的三个基本问题, 从结构化测量方法、结构化稀疏表示和结构化信号重构三个方面对结构化压缩感知的基本模型和关键技术进行详细的阐述.-In this paper, the basic models and key techniques of structured compressive sensing are introduced in terms of the structured measurements, the structured dictionary representat
lfm-compressive-sensing
- LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知模型研究，提出了一种压缩感知技术新方法-Lfm compressive sensing