目的压缩感知理论突破了传统的Shanon-Nyquist采样定理的限制,能够以较少的采样值来进行原信号的恢复。针对压缩感知图像重建问题,提出一种基于优化加权全变差(TV)的复合正则化压缩感知图像重建模型。方法提出的重建模型是以TV正则化模型为基础。首先,为克服传统TV正则化会导致重建图像的边缘和纹理细节部分模糊或丢失的缺点,引入图像的梯度信息估计权重,构建加权TV的重建模型。其次,利用全变差去噪(ROF)模型对权重进行优化估计,从而减少计算权重时受噪声的影响。再次,将非局部结构相似性先验和局部自回归性先验引入提出的加权TV模型,得到优化加权TV的复合正则化重建模型。最后,结合投影法和算子分裂法对优化模型求解。结果针对自然图像的不同特性,使用复合正则化先验进行建模,实验结果表明上述重建问题通过本文方法得到了很好的解决,加权TV正则化先验使得图像的平坦区域和强边重建较好,而非局部结构相似性先验和局部自回归性先验能够保证图像的精细结构部分的重建效果。结论与其他基于TV正则化的重建模型相比,本文模型的重建性能无论是在视觉效果还是在客观评价指标上都有明显的提高。

Jellyfin Android电视 Jellyfin Android TV是Android TV，Nvidia Shield和Amazon Fire TV设备的Jellyfin客户端。 我们欢迎所有贡献并提出要求！ 如果您打算使用更大的功能，请提出一个问题，以便我们在开始之前讨论实现。 从我们的实例可以非常轻松地改善翻译。 浏览下图以查看您的母语是否可以使用某些功能！

安卓TV开发之自定义键盘，对应博客地址，https://blog.csdn.net/zhangxiangliang2/article/details/82751681

Android TV端电视直播软件 和 投屏工具

猫影视2.0.6 ChangeLog:     优化嗅探匹配规则     增加跳过片头片尾功能     支持爬虫通过在playerContent中增加{"jx":"1"}调用软件解析列表

最近开始接触Android TV端开发，有好多不适应，尤其是对焦点的控制，这也是手机app和电视app最大的不同之处。RecyclerView是个强大的控件，能代替ListView，GridView，能实现瀑布流，还能实现横向ListView，只需要一句代码就能使纵向的ListView变成横向的（主要实现就是布局管理器的选择上）。这里我要实现的是RecyclerView的item的焦点控制和RecyclerView末尾自动换行。

Jx-FFST：过滤器特征选择工具箱 -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ------------- * 此工具箱包含 4 种过滤器特征选择方法 * 显示了如何在基准数据集上使用这些过滤器功能选择的示例 * 这个 Jx-WFST 工具箱的详细信息可以在https://github.com/JingweiToo/Filter-Feature-Selection-Toolbox找到

各类代码，适合新手学习，电子书免费领取加我

基于Chan的TV模型所编写的RGB图像修复的源码，效果不错

E4A源码+后台