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Compressive Sensing for Image Reconstruction
Using Matched Wavelet
Chandra Mohan Reddy Sivappagari
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- 68 pagine
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Compressive Sensing for Image Reconstruction
Using Matched Wavelet
Chandra Mohan Reddy Sivappagari
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Informazioni sul libro
In today's world, size of images is increasingly large and N generally approaches to millions of samples. This large size imaging poses challenges for CS-based image reconstruction. First challenge is the huge size of measurement matrix that poses problems with storage and computation. Other problems include design of imaging system with larger space bandwidth product (SBP) and difficult calibration requirements. In an attempt to overcome the above challenges, single pixel camera hardware architecture has been proposed. It replaces the traditional camera architecture and captures the inner product between the scene under view and measurement basis.
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Stili delle citazioni per Compressive Sensing for Image Reconstruction
APA 6 Citation
Sivappagari, C. M. R. (2018). Compressive Sensing for Image Reconstruction (1st ed.). LAP LAMBERT Academic Publishing. Retrieved from https://www.perlego.com/book/3442397/compressive-sensing-for-image-reconstruction-using-matched-wavelet-pdf (Original work published 2018)
Chicago Citation
Sivappagari, Chandra Mohan Reddy. (2018) 2018. Compressive Sensing for Image Reconstruction. 1st ed. LAP LAMBERT Academic Publishing. https://www.perlego.com/book/3442397/compressive-sensing-for-image-reconstruction-using-matched-wavelet-pdf.
Harvard Citation
Sivappagari, C. M. R. (2018) Compressive Sensing for Image Reconstruction. 1st edn. LAP LAMBERT Academic Publishing. Available at: https://www.perlego.com/book/3442397/compressive-sensing-for-image-reconstruction-using-matched-wavelet-pdf (Accessed: 15 October 2022).
MLA 7 Citation
Sivappagari, Chandra Mohan Reddy. Compressive Sensing for Image Reconstruction. 1st ed. LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018. Web. 15 Oct. 2022.