從稀疏表示到低秩表示（二）

從稀疏表示到低秩表示（二）

確定研究方向后一直在狂補理論，最近看了一些文章，有了些想法，順便也總結了representation系列的文章，由於我剛接觸，可能會有些不足，願大家共同指正。

從稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下內容：

 

一、 sparse representation

二、NCSR（NonlocallyCentralized Sparse Representation）

三、GHP（GradientHistogram Preservation）

四、Group sparsity 

五、Rankdecomposition

 

 

 

 

二、 NonlocallyCentralized Sparse Representation

此部分是上篇的續篇，介紹sparse representation 的改進

 

Related method be supposed: NCSR (ICCV’11, TIP’13)

• A simple but very effective sparserepresentation model was proposed. It outperforms many state-of-the-arts inimage denoising, deblurring and super-resolution.

Related paper:

[1]W. Dong, L. Zhang and G. Shi, “Centralized Sparse Representation for ImageRestoration”, in ICCV 2011.

[2]W. Dong, L. Zhang, G. Shi and X.Li, “NonlocallyCentralized Sparse Representation for Image Restoration”,IEEE Trans. on ImageProcessing,vol. 22, no. 4, pp.1620-1630, April 2013.

NCSR: The idea

 

 

NCSR: The objective function

 

NCSR: The solution

 

NSCR: The parameters anddictionaries

 

Denoising results

 

Deblurring results

 

未完，待續，更多請關注http://blog.csdn.net/tiandijun，歡迎交流！