Beräkning av avbildningsmetoder som kan utnyttja flera metoder har potential att förbättra kapaciteten hos traditionella avkänningssystem. I detta dokument föreslår vi en ny metod som rekonstruerar multimodala bilder från linjära mätningar genom att utnyttja uppsägningar på olika sätt. Vår metod kombinerar en konvolutionell grupp-spars representation av bilder med total variation (TV) legalisering för högkvalitativ multimodal avbildning. Vi utvecklar en online-algoritm som möjliggör oövervakad inlärning av konvolutionella ordböcker på storskaliga datauppsättningar som är typiska i sådana applikationer. Vi illustrerar nyttan av vår strategi i samband med gemensam intensitetsdjup avbildning.
Arbetet med REF lär sig istället grupperparse representationer och använder total variation (TV) legalisering för djup SR rekonstruktion.
Online convolutional dictionary learning for multimodal imaging
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}