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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.10
- 수록면
- 1,377 - 1,380 (4page)
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Compressed sensing is one of the most effective signal processing methods through the sparse representation of inferred data, in which dictionary matrices play an essential role and they are learned by feature extraction methods such as K-SVD ones. Therefore, in general, it requires a considerable amount of computational cost to construct a dictionary matrix.
In this paper, we analytically derive the expression of the probability distribution followed by an image dictionary for compressed sensing, assuming that grey scale images are generated by the Gaussian model. This result enables us to directly generate a dictionary matrix for images with no edge, and can be the first step to analytical performance evaluation of image processing by compressed sensing.
In this paper, we analytically derive the expression of the probability distribution followed by an image dictionary for compressed sensing, assuming that grey scale images are generated by the Gaussian model. This result enables us to directly generate a dictionary matrix for images with no edge, and can be the first step to analytical performance evaluation of image processing by compressed sensing.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RATIO DISTRIBUTIONS
3. PROBABILITY DISTRIBUTION OF AN IMAGE DICTIONARY
4. CONCLUSIONS AND DISCUSSIONS
REFERENCES
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