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图像处理与机器学习中的正则化表示方法 郑成勇 著 专业科技 文轩网
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https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
图像处理与机器学习中的正则化表示方法
无
图像处理中存在大量非适定(Ill Posed Problem)的问题,如图像去噪、图像恢复、图像放大、图像修补、图像去马赛克和图像超分辨重建等。处理非适定问题的一种重要方法就是添加正则约束,将非适定问题转化为适定问题。因而,该书侧重于“正则化”矩阵表示的图像处理方法研究。 《图像处理与机器学习中的正则化表示方法》主要研究基于矩阵正则化表示的红外目标检测、图像修复与补全、高光谱图像解混等问题,所使用的矩阵正则化表示模型主要有:矩阵低秩稀疏分解模型、矩阵调和稀疏分解模型、矩阵联合稀疏回归模型等。此外,该书也研究带有正则约束的基于表示的分类方法,包括基于稀疏组回归的分类方法、基于k.最近邻类联合表示的分类方法,以及基于区间的稀疏集成太赫兹数据多类分类算法。基于正则化表示的图像处理、机器学习方法为图像处理与分析、模式识别、机器学习提供了新的工具和思路。
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