关键词iterative thresholding
搜索结果 - 6
- 一种高效的迭代阈值方法用于图像分割
本文提出了一种基于迭代阈值方法的高效多相图像分割算法，该算法通过最小化具有分段常数 Mumford-Shah 功能的轮廓长度（或周长）来近似非局部多相能量，并且具有总能量衰减特性。
- 字典学习中 ITKM 算法的收敛半径和样本复杂度
本文通过迭代阈值和 K-means 算法展示了，只要初始化在收敛半径内，即在动态范围的倒数 $\log K$ 因子内，样本量与 $K\log K\tilde \varepsilon^{-2}$ 成比例，就可以从带噪声的 $S$ 稀疏信号中恢 - 局部识别过完备字典
本文提出了一种新的最大化准则，其可概括 K-means 准则，用于稳定识别过完备的互相关联的词典并从具有稀疏水平的训练信号中提供精确恢复，同时提供了一个简单的迭代阈值及 K-means 算法（ITKM）来实际寻找这一准则的局部极大值，证明了 - 稀疏主成分分析和迭代阈值法
本文针对特征数比样本个数大的情况，提出了一种新的迭代阈值方法，用于估计主成分空间，这种方法在高维稀疏场景下实现了主成分空间和主要特征向量的一致恢复和最优恢复。模拟实例也证明了其具有竞争性的性能。
- 压缩感知中优化调节的迭代重建算法
本研究中，我们对寻找欠定线性方程组的稀疏解的两个重要算法进行了广泛的计算实验，并进行了最优参数选择。我们的优化程序在 sparselab.stanford.edu 上提供，并且在没有用户调整的情况下运行 “开箱即用”。我们通过我们的随机欠定 - 用于压缩感知的消息传递算法
该论文介绍了一种基于图形模型置信传播的新的迭代阈值算法，通过简单无成本的修改，使其系统可以获得与相应凸优化过程相当的稀疏性 - 欠采样权衡，并且该系统没有之前算法的限制，并证明了它的理论计算。