Dimension adaptive hybrid recovery with collaborative group sparse representation based compressive sensing for colour images
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a fast and efficient hybrid method of image compressive sensing (termed as HRCoGSR) is designed which can adaptively acquire grey or colour image and can faithfully recover it speedily.The proposed method combines and utilises the approaches of recovery via collaborative sparsity (RCoS) and group sparse representation (GSR).For fast convergence, Gaussian Pyramid (GP) is constructed at the front-end and then block compressive sensing (BCS) based RCoS recovery is applied.In the second phase, restricted GSR process is carried out for further enhancing the perceptual quality.The collaborative sparsity-based CS solution is an iterative method and intends to improve signal-to-noise ratio (SNR) performance of the recovered image.It simultaneously enforces local 2D and 3D non-local sparsity in adaptive hybrid transform domain.Parametric performance of the proposed HRCoGSR method is tested over variety of standard grey and colour images and compared with seven existing state-of-the-art methods.Experimental results show that the proposed HRCoGSR method is highly efficient and much faster than existing methods.The average computational time taken by the proposed method is only 26% of that of the standard RCoS method and 46% of the GSR method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».