发表于2024-11-05
基本信息
书名:新观点新学说学术沙龙文集54 压缩感知:通信与信号处理领域中的机遇与挑战
定价:18.00元
作者:中国科协学会学术部
出版社:中国科学技术出版社
出版日期:2013-03-01
ISBN:9787504663153
字数:
页码:124
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品重量:0.4kg
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内容提要
《新观点新学说学术沙龙文集54·压缩感知:通信与信号处理领域中的机遇与挑战》收录了两天讨论中各位专家的主题发言26个,每个专题从不同的视角探讨了压缩感知的理论与应用。希望通过《新观点新学说学术沙龙文集54·压缩感知:通信与信号处理领域中的机遇与挑战》的出版,能够为广大科研工作者在研究视野上提供一些借鉴,为科研工作者了解压缩感知在诸多行业的应用有所帮助,进而推进我国压缩感知的理论与应用研究。
目录
基于L1/2正则化理论的稀疏机器学习及其应用
关于非自然图像稀疏模式的Vl FMRI编解码方法
实用CS成像
多维媒体的压缩采样与计算重建
基于压缩感知的图像视频编码
XCT内问题
视觉压缩感知
压缩感知理论在海洋机载监视中的应用探讨
压缩感知在地质雷达及微波辐射成像中的应用
压缩传感的基本原理及其研究进展
高分辨低辐射CT重建技术的机遇和挑战
稀疏微波成像研究进展
压缩通信
压缩传感在气象卫星中的应用
基于混沌动力学的信号压缩采样
压缩感知理论在图像重建中的应用
压缩学习感知
CT压缩感知重建的几个问题
基于CCD - TDI模式编码压缩感知的高分辨率遥感计算成像
压缩感知理论在计算机视觉中的应用——稀疏表示与稀疏重构
压缩感知理论在MIMO雷达中的应用
压缩感知在高维信号处理中的稀疏表示与结构重构
基于测地距离的图像过分割算法研究
图像压缩传感技术与图像加密技术
稀疏方差分析
压缩感知在HFSVR和ISAR若干应用问题
专家简介
部分媒体报道
作者介绍
文摘
首先,气象卫星需要图像压缩,而压缩感知的应用方向之一就是图像压缩,二者吻合的很好;再看云图的低频特性,压缩感知就要寻找稀疏空间,云图的低频特性比较强,就比较容易找到稀疏空间;气象卫星功耗受限,而压缩感知大大减少数据采样与存储空间,相应地降低了功耗;空间干扰比较复杂,气象卫星器件不宜在高频率下运行,而压缩感知就是降低采样频率,非常符合要求。气象卫星载荷有限,但是压缩感知还不能保证载荷的减少,任何东西不可能没有一点坏处;气象卫星有多个传感器,对多传感器的联合压缩感知也是一个重要的研究方向,我觉得将来肯定要这么做的;后,就是气象卫星计算的非对称性,我们希望在卫星上进行简单的计算,耗费非常少的资源,到地面以后可以不计成本地进行复杂的重构,而压缩感知图像重构的方法非常复杂,计算量非常大,这恰恰适合卫星云图方面的运用。
压缩感知和气象卫星的云图压缩传输吻合的非常好,但是压缩感知自身有些特别难以克服的问题。首先就是怎么样找到稀疏空间。稀疏空间究竟什么样?如何去找?摄像机拍到的图像千差万别,稀疏空间如何统一?好在卫星云图变化非常少,除了云还是云。这给我们提供了一个可行的途径。
要找一个与气象云图对应的稀疏空间,好不要用电。从物理角度出发,纯光学系统能否解决?如果纯光学的方法解决不了,用光学信息能否处理?实在不行,再想想能不能有其他的方法。
大家都知道,OCR是字符识别,但一般人不知道为什么叫光学字符识别。在计算机模式识别还没有发展起来时,就是用光学的办法进行字符识别的,故而得名光学字符识别。道理是什么呢?实际上是光学傅里叶变换的作用——会聚透镜的功能——进行二维傅里叶变换,前焦面上物体经透镜后在后焦面上得到的是傅里叶频谱。这跟压缩感知里空间变换很相似。傅里叶频谱图就是一个很好的稀疏空间。
举个例子。假设原摄像机成像的平面是一个网格,我们把它当作物平面,经过透镜以后就形成了一个频谱图。经过再变换,就是原来的网格。我们的确可以找一个光学的方法进行变换,变换到一个稀疏的空间。
……
序言
基于L1/2正则化理论的稀疏机器学习及其应用
关于非自然图像稀疏模式的Vl FMRI编解码方法
实用CS成像
多维媒体的压缩采样与计算重建
基于压缩感知的图像视频编码
XCT内问题
视觉压缩感知
压缩感知理论在海洋机载监视中的应用探讨
压缩感知在地质雷达及微波辐射成像中的应用
压缩传感的基本原理及其研究进展
高分辨低辐射CT重建技术的机遇和挑战
稀疏微波成像研究进展
压缩通信
压缩传感在气象卫星中的应用
基于混沌动力学的信号压缩采样
压缩感知理论在图像重建中的应用
压缩学习感知
CT压缩感知重建的几个问题
基于CCD - TDI模式编码压缩感知的高分辨率遥感计算成像
压缩感知理论在计算机视觉中的应用——稀疏表示与稀疏重构
压缩感知理论在MIMO雷达中的应用
压缩感知在高维信号处理中的稀疏表示与结构重构
基于测地距离的图像过分割算法研究
图像压缩传感技术与图像加密技术
稀疏方差分析
压缩感知在HFSVR和ISAR若干应用问题
专家简介
部分媒体报道
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