公开(公告)号：CN105976410A

公开(公告)日：2016-09-28

申请号：CN201610292197.X

申请日：2016-05-05

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 沈辉 ,  袁晓彤

IPC: G06T9/00 ,  G06T3/40

CPC classification number: G06T9/004 ,  G06T3/4053

Abstract: 本发明公开了一种基于非线性预测稀疏编码的图像超分辨率重建方法，在训练过程中，本发明在经典的基于稀疏编码算法的准则函数基础上叠加了非线性预测编码项，并且设计了自己的优化策略来最小化该目标函数，在重建过程中，本发明仅仅对输入的低分辨率图像块和预先训练得到的低分辨率字典采用一个非线性迭代步骤直接来逼近所要求的稀疏编码，避免了对每一个小图像块求解稀疏表示系数的问题。实验结果表明，与经典的基于稀疏编码的图像超分辨率算法相比，本发明在保证了重建结果具有充分竞争力的同时大大降低了实验所需的时间。

公开(公告)号：CN105740208B

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201610052280.X

申请日：2016-01-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 沈辉 ,  袁晓彤

IPC: G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于ADMM算法的二次函数分布式实现方法，步骤包括：启动系统，读入二次目标函数的系数矩阵A和b，将数据分为N个处理块，采用二次函数分布式更新的表达式进行其中每一个处理块的计算，各处理块计算完成后，将各处理块结果汇总，完成计算过程。本发明所提供的一种基于ADMM算法的二次函数分布式实现方法，利用了二次函数表达式和LASSO表达式之间的关系，在LASSO分布式更新的基础上推导出了二次函数的分布式更新表达式，实现了在大数据背景下，目标函数是二次函数的分布式计算，大大提高了计算速度。

公开(公告)号：CN105740208A

公开(公告)日：2016-07-06

申请号：CN201610052280.X

申请日：2016-01-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 沈辉 ,  袁晓彤

IPC: G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于ADMM算法的二次函数分布式实现方法，步骤包括：启动系统，读入二次目标函数的系数矩阵A和b，将数据分为N个处理块，采用二次函数分布式更新的表达式进行其中每一个处理块的计算，各处理块计算完成后，将各处理块结果汇总，完成计算过程。本发明所提供的一种基于ADMM算法的二次函数分布式实现方法，利用了二次函数表达式和LASSO表达式之间的关系，在LASSO分布式更新的基础上推导出了二次函数的分布式更新表达式，实现了在大数据背景下，目标函数是二次函数的分布式计算，大大提高了计算速度。