基于Gabor字典的高光谱图像稀疏表示研究

在分析高光谱图像特性和稀疏表示理论的基础上,构建了Gabor冗余字典.采用基于正交匹配追踪的稀疏分解算法,实现了高光谱图像的稀疏表示.采用Matlab软件进行仿真,实验结果表明,与正交小波变换基相比,Gabor冗余字典具有更强的稀疏表示能力.     

基于结构相似保真的图像稀疏表示模型

过完备图像稀疏表示是一种最新的图像表示模型,采用过完备字典中原子的线性组合形式实现图像的稀疏表示.传统的过完备图像稀疏表示模型采用重建误差的平方和作为保真项.该保真项没有充分考虑到人眼对图像的感知特性,无法度量图像中边缘、轮廓、纹理等局部几何结构的变化.本文基于过完备稀疏表示理论思想,建立了新的稀疏性正则化的图像稀疏表示模型.模型中的正则项约束图像表示系数的稀疏性,保真项采用更符合视觉感知的结构相似性度量.基于正交匹配追踪算法,提出了基于结构相似度的正交匹配追踪算法.实验结果表示,新的模型能够更好地重构图像的结构信息,获得更好的重建视觉效果.     

Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别

稀疏编码中字典的选择无论对图像重建还是模式分类都有重要影响,为此提出Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别算法.考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,首先提取图像对应不同方向、不同尺度的多个Gabor特征;然后将降维的增广Gabor特征矩阵作为初始特征字典,通过对该字典的学习得到字典原子对应类别标签的新结构化字典,新字典中特定类的子字典对相关的类具有好的表示能力,同时应用Fisher判别约束编码系数,使它们具有小的类内散度和大的类间散度;最后同时用具有判别性的重构误差和编码系数来进行模式分类.基于3个数据库的实验结果表明本文方法具有可行性和有效性.     

稀疏表示和字典学习方法探讨

稀疏表示理论的重点在于求解稀疏系数,MP算法选择单一原子投影,会出现重复投影情况,改进的OMP算法通过对已选择原子构成的超平面投影求残差克服该问题,加快迭代速度,成为常用的稀疏分解方法。文中也通过对比实验发现基于学习方法得到的字典适应性强于固定字典,而字典学习方法中,K-SVD在求解字典D时,使用逐列更新的方法减少差值,该方法迭代效率优于MOD方法。     

图像稀疏表示的结构自适应子空间匹配追踪算法研究

如何设计高效的图像稀疏表示模型及其分解算法是稀疏表示领域的研究热点.文中首先构建了图像的结构自适应多成分稀疏表示模型,该模型采用相对阈值标准对图像进行结构自适应的四叉树区域剖分,并将其分类为平滑、边缘和纹理结构的同性区域,构建与其结构形态相一致的多成分字典进行表示.进一步提出了一种结构自适应的子空间匹配追踪图像稀疏分解算法,将每一区域只在与其结构类型相一致的单一结构类型子成分字典中进行低维子空间搜索,降低了图像维数与字典搜索复杂度,提高了稀疏分解效率.实验结果验证了文中算法的有效性.     

基于稀疏表示的快速图像超分辨率算法

针对传统基于超完备字典的图像超分辨率重建算法训练样本庞大、训练时间长、稀疏度固定,且迭代时间长的问题,提出一种快速的图像超分辨率重建算法。该算法在字典训练阶段引入快速核密度估计算法对训练样本规模进行估计,得到数量合理的训练样本,在稀疏表示阶段使用改进的广义正交匹配追踪算法,克服稀疏表示算法中固定稀疏度的缺陷。实验结果表明,相比传统字典训练算法,该算法能提高超分辨率重构的精度,且平均迭代时间较少。     

基于压缩感知的K L分解语音稀疏表示算法

为克服稀疏基在KLT域不便传输的不足,提出一种基于Karhunen-Loeve(K-L)正交分解的语音稀疏表示算法.结合压缩感知理论,建立语音自相关模型并求解Fredholm积分方程,采用二分法估计出可实时传输的模型参数,构造非相干字典;然后用随机矩阵对语音在字典上的稀疏投影系数进行观测获得低维观测值.重构结果表明:相比已有的稀疏表示算法,本文算法的字典匹配性更好,且具有较好的语音质量.     

基于字典学习与稀疏表示的灰度图像颜色重建算法

为了充分利用参考彩色图像与待处理灰度图像的关联关系,进一步提高图像颜色重建的自动化程度,利用稀疏表示理论和字典学习方法,提出一种自动全局图像着色算法.首先利用图像亮度、特征信息、图像颜色信息之间的相关性,依据参考图像训练出一个亮度-特征-颜色的联合字典;然后利用目标灰度图像的亮度和特征信息计算出其在该字典下的稀疏表示系数;最后利用上述联合字典与计算得到的稀疏表示系数进行灰度图像的颜色信息重建.文中算法无需进行图像分割,针对整幅图像进行着色,是一种自动的全局算法.实验结果表明,该算法可以有效地对灰度图像进行着色,对于色调单一的图像,着色效果更好.     

基于学习字典的机器人图像稀疏表示方法

针对机器人图像压缩感知(Compressed sensing, CS)过程中稀疏字典训练时间过长的问题, 本文提出了一种更加高效的字典学习方法.通过对MOD、K-SVD、SGK等字典学习算法研究, 从参与更新的字典原子列数入手, 将残差项变形为多列原子同时更新, 进而利用最小二乘法连续地更新字典中的多个原子.本文算法是对SGK算法字典学习效率的进一步提高, 减少了单次迭代的计算量, 加快了字典学习速度.实验表明, 本文算法与K-SVD和SGK算法相比, 在字典稀疏性和重构图像质量变化很小的情况下, 字典训练时间得到较明显缩短.     

基于稀疏表示的医学图像融合

针对传统基于K阶奇异值分解(KSVD)的字典学习算法时间复杂度高,学习字典对源图像的表达能力不理想,应用于医学图像融合效果差的问题,提出了一种新的字典学习方法:在字典学习之前对医学图像的特征信息进行筛选,选取能量和细节信息丰富的图像块作为训练集学习字典;根据学习得到的字典建立源图像的稀疏表示模型,运用正交匹配追踪算法(OMP)求解每个图像块的稀疏系数,采用"绝对值最大"策略构造融合图像的稀疏表示系数,最终得到融合图像.实验结果表明:针对不同的医学图像,提出的方法有效.     

一种图像稀疏贪婪索引字典的构造方法

匹配追踪是一种直接求解稀疏问题的有效方法,但是匹配追踪的完全搜索方案耗费大量计算时间.已有的一些避免这种完全搜索的方案对贪婪的学习字典并不适用.本文提出一种基于索引字典的正交匹配追踪(OMPID)的新方法,通过改进的聚类方法建立学习字典的索引,通过索引寻找最佳匹配原子,从而大大地减少了蛮力搜索的时间开销.实验表明,本文方法构造的字典能够极大地提高算法的时间性能,同时对图像的降质影响不大.理论和实验分析还对OMPID算法的相关的参数设置提供了建议.     

复数图像去噪算法的稀疏编码实现

针对复数图像系统所获取的图像具有噪声的问题,将稀疏编码理论扩展到复数域中,并且运用该理论提出一种复数据的降噪算法.该算法采用复数域的正交匹配追赶算法对图像进行稀疏编码,利用自适应方式从待训练含噪图像样本中获取表示词典,并指出最终图像的降噪效果与表示的稀疏度有关.实验结果表明,文中算法对于复数图像取得了很好的降噪效果,尤其是可以有效地提高复数相位的降噪信噪比.     

基于稀疏表示的人脸识别方法

分析了稀疏表示的数学本质就是稀疏正规化约束下的信号分解,研究了一种正交匹配追踪的稀疏表示算法并利用矩阵Cholesky分解简化迭代过程中矩阵求逆计算来快速实现算法,将该算法应用在人脸识别中,利用训练样本构建冗余字典,将测试样本看成冗余字典中训练样本的线性组合,通过在不同人脸库上的实验证明了该方法的有效性.     

基于鱼群算法的高光谱图像稀疏分解研究

研究高光谱图像的稀疏分解问题,能够降低高光谱图像的数据量,便于后续处理,但传统正交匹配追踪算法的计算复杂度高、不能满足实时处理要求。针对上述问题,提出了一种利用人工鱼群算法实现高光谱图像稀疏分解的算法。算法采用人工鱼群自上而下的寻优模式,通过鱼群中各个体的局部寻优,实现全局最优值在群体中凸显出来的目的,以人工鱼群的更新过程对正交匹配追踪算法的匹配过程进行改进,完成稀疏分解。实验结果表明,与正交匹配追踪算法相比,所提算法计算复杂度低,计算效率提高15倍,且能够提高重构图像的峰值信噪比,充分说明改进算法能够满足实时性要求,更有利于实现高光谱图像的稀疏分解。     

多尺度脊波字典的构造及其在图像编码中的应用

在变换域图像编码技术中,图像的稀疏表示是编码的关键。该文在分析了脊波函数的缺陷的基础上,首先提出了一种多尺度脊波字典的构造方法,并通过树形结构对原子进行组织,加快了图像稀疏分解中最匹配原子的搜索速度;然后提出了一种基于树形多尺度脊波字典的匹配追踪静态图像编码方法;最后通过对量化失真与编码速率的分析,结合稀疏分解系数的分布,提出了系数的自适应量化和编码方案。实验结果表明,多尺度脊波字典能够对图像进行有效的稀疏表示;与JPEG2000相比,新的编码算法具有更好的编码性能,尤其在低比特率条件下。     

The Problem of Sparse Image Coding

Linear expansions of images find many applications in image processing and computer vision. Overcomplete expansions are often desirable, as they are better models of the image-generation process. Such expansions lead to the use of sparse codes. However, minimizing the number of non-zero coefficients of linear expansions is an unsolved problem. In this article, a generative-model framework is used to analyze the requirements, the difficulty, and current approaches to sparse image coding.     

基于稀疏表征的可见光和近红外光人脸图像融合快速识别算法

近年来,融合可见光和近红外光的人脸图像特征识别成为一个研究热点。对该领域中的快速人脸识别技术进行研究,并给出了一个具体的实现方案。该方案主要包括以下3种技术:原始样本的下采样;基于稀疏表征原理,选取测试样本的M近邻来代替原始训练样本;加权决策融合。在CSIST人脸库上的实验结果表明,和同类算法相比,所提算法在识别率和计算速度上均有提高。     

基于稀疏表示的系统辨识方法

基于信号的稀疏表示理论提出一种线性时不变系统辨识方法.该方法利用线性调频信号作为线性时不变系统激励输入信号,在利用传统方法进行系统辨识前利用稀疏分解算法对系统输出信号进行噪声处理.线性调频信号具有较好的时频聚集特性,线性时不变系统的输出也将具有很好的时频特征,利用基于Gabor字典的稀疏分解将能有效地提取输出信号中的有效分量,滤除其中的噪声成分,提高系统辨识的精度.仿真实验表明,本文提出的方法在低信噪比情况下,辨识效果好于传统方法.     

利用Kinect的人体动作视觉感知算法

提出了一种面向类人机器人的人体动作视觉感知算法,提高了利用Kinect作为视觉输入设备捕捉到的人体动作数据的精度.首先,通过逆运动学方程将捕捉到的关节位移信息转换成角度信息.然后,以角速度和角加速度的变化为依据,将长时间的运动自动分割成独立片段,并用相关向量机原理估计出高精度的角度轨迹.最后,用角度轨迹的空间相似性、时间相似性、平滑度等指标对该算法进行了评估,并在NAO机器人平台上对算法处理后的动作进行了实验验证.实验结果表明,该算法有效提高了动作感知的时空相似性和轨迹平滑度,为高精度的动作模仿奠定了基础.