基于改进稀疏编码模型的图像分类算法

针对图像表示,提出了一种基于改进稀疏编码模型的图像分类算法.首先,提取表示图像视觉局部特征的SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 描述子;然后,利用稀疏编码方法生成基于SIFT描述子的视觉词汇库,将SIFT描述子编成稀疏向量;通过有效稀疏向量的区域融合和空间结合而获取整体的稀疏向量并用于图像表示;最后,采用随机森林多分类器对稀疏向量进行训练和测试.结果表明,与现有的算法相比,该算法的性能更佳,可以有效表示图像的特性并提高其分类的准确率.     

基于联合结构化稀疏表示的高光谱图像分类

为了实现精确的高光谱图像分类,结合稀疏表示及光谱信息提出基于联合结构化稀疏表示的高光谱分类算法,该算法能够同时利用像元的空间语义信息和字典集内部样本结构性.建立了联合结构化稀疏表示模型,并利用交替方向迭代算法设计求解方案.在此基础上,设计了基于联合结构化稀疏表示的高光谱分类框架,其中利用类特定残留来判定被测试像元的类别.实验结果表明所提算法相比其他经典或前沿算法具有更高的分类精度.     

基于局部结构相似与稀疏表示的超分辨率图像重建

稀疏表示在图像超分辨率(super-resolution, SR)重建中表现良好,但是传统的稀疏表示方法独立考虑图像块之间的稀疏性,会导致重建图像损失部分纹理结构。文章提出了一种基于局部结构相似与稀疏表示的SR图像重建算法。该算法利用局部几何结构相似的约束模型和L_1范数正则化的稀疏表示来求解图像块在低分辨率字典下的稀疏表示,以此重建高分辨率图像块。实验结果表明,该算法比传统稀疏表示方法能更好地恢复图像纹理结构,并在重建效果上具有明显的优越性。     

联合新型分块稀疏表示和梯度先验图像盲复原

针对目前基于稀疏表示的图像盲复原算法计算量大且细节恢复能力有限等问题,提出一种新的图像盲复原方法.首先针对现有稀疏表示模型中重叠分块计算复杂度高的问题,提出一种多模式非重叠分块策略,在每种模式下独立求解复原图像,然后对各模式下复原图像求平均以消除"伪像";另外,用1 2l l范数作为稀疏性度量,将图像梯度稀疏先验融入基于稀疏表示的图像盲复原模型.最后,本文提出了联合新型分块字典稀疏表示和图像梯度稀疏先验的盲复原模型,采取迭代方法交替估计模糊核和待复原图像.实验结果表明,该方法在主观和客观评价下均取得较好的复原结果,并显著降低算法整体复杂度.     

一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法

针对稀疏表示超分辨率重建算法中稀疏表示系数正则化效果不明显、字典完备性弱以及重建图像存在虚边缘等问题,提出了一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法.首先对正则化正交匹配追踪(regularized orthogonal matching pursuit,ROMP)稀疏表示系数求解算法进行了改进,通过引入局部约束加权来提高稀疏表示系数的精度、增强图像的纹理特性;然后,将Huber影响函数用于提取图像的先验特征信息,以增强图像特征、提升高分辨率字典的表示能力;最后,提出了基于学习的迭代反投影方法,提高了图像后处理阶段预测误差的准确性,进一步改善了高分辨率重建图像效果.实验结果表明,该方法在峰值信噪比和视觉效果上都有所提高,重建图像的纹理特性和质量得到了有效增强.     

基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法.     

基于字典稀疏表示和梯度稀疏的图像盲去模糊

基于超完备字典稀疏表示的图像复原利用字典的冗余性能够有效地恢复出图像的结构特征,但由于使用字典稀疏表示时需要对整幅图像进行分块处理,导致复原后的图像块之间重构图像常出现"伪像"效应。针对这一问题,本文将图像梯度稀疏统计特性作为先验知识加入稀疏表示图像盲去模糊模型中,提出了一种基于字典稀疏表示和梯度稀疏的图像盲去模糊算法,同时分析了算法的整体优化求解方法。实验分析和结果表明,本文算法能在一定程度上去除图像块之间的"伪像"效应,保持图像的结构特征和整体平滑。本文算法的去模糊图像在峰值信噪比和视觉效果两方面均有显著提高。     

结合随机投影和稀疏表示的图像融合方法

引入压缩感知理论解决基于稀疏表示的图像融合方法中融合质量和数据压缩问题,探索在达到一定融合质量的同时降低融合所需计算代价的方法.该方法首先利用随机投影对待融合图像数据进行压缩,再对压缩数据进行稀疏表示得到稀疏系数,根据融合影响因子确定融合稀疏表示系数获得融合图像.实验验证了该算法的合理性和有效性,及在较低压缩比下具有与传统方法可比拟的融合质量.     

基于稀疏重构残差和随机森林的集成分类算法

传统的基于稀疏表示的图像分类算法,通常根据稀疏重构后类残差向量的l2范数得到分类判决.在复杂情况下,各类残差向量l2的范数差别可能并不明显,从而导致分类器作出错误判决.提出了一种基于稀疏表示和随机森林的集成分类方法,通过稀疏表达字典对图像进行重构,提取各类残差图像的l2范数组成特征向量,并引入随机森林进行分类判决,有效地提升了算法基于类残差向量的判决能力.在手写数字数据库MNIST上的实验结果表明,在训练样本数较少的情况下,提出的基于稀疏表示和随机森林的集成学习分类方法与目前主流的SVM分类方法及随机森林方法进行比较,识别率有较为明显的提高,具有良好的鲁棒性.     

基于鲁棒回归度量学习的图像分类算法

度量学习是机器学习中的重要研究问题之一,针对实际应用中的噪声数据,如何建立一个鲁棒的度量仍是一个挑战.本文将稀疏表示、特征学习与分类模型相结合提出了一种新的基于鲁棒回归度量学习(RRML)的算法并将其应用于图像分类.算法对最优特征子空间和稀疏表示进行联合学习,在更具判别性的低维表征空间中,通过稀疏表示有效地编码数据的局部结构信息,进而更好地揭示数据的内在鉴别信息,并以此指导该模型学习到最优的投影矩阵;同时对噪声矩阵和投影矩阵的行稀疏约束,可以极大降低噪声的影响.实验结果表明所提算法在图像分类准确率和鲁棒性方面均优于其他对比算法.     

基于自适应加权压缩感知的图像超分辨率重建

压缩感知理论被广泛应用于从少量随机观测中精确地重构原始信号,基于压缩感知理论来实现图像的超分辨率重建,在利用图像的局部稀疏性先验的基础上,采取了以下两项措施：一是通过对图像降质模型的估计,采用K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)算法构建过完备字典对,依据同一图像高低分辨率观测在对应字典下稀疏表示系数相似的特点,将字典对所表示的高低分辨率图像间的映射关系带入目标函数中,避免了降采样和模糊算子难以抽象为矩阵形式对求解造成的影响;二是在待超分辨率图像稀疏编码时提出一种自适应加权的梯度投影稀疏重构(adaptive weighting gradient projection for sparse reconstruction, AWGPSR)算法,克服了传统正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在这一步需要固定稀疏度的缺陷,可获得更加精确的稀疏表示系数。结合得到的稀疏表示系数与高分辨率字典可以重建出图像的高频分量,将重建的高频分量与低频部分融合可以得到最终的图像超分辨率重建结果。实验结果表明,...     

基于二维稀疏特性的空间目标高分辨ISAR成像方法

针对空间三轴稳定目标成像问题,提出了一种基于目标稀疏特性的空间目标高分辨ISAR成像方法.该方法利用精轨数据构建了保相波形延时字典,实现了距离维高分辨和平动补偿;利用旋转矢量分析方法计算了三轴稳定空间目标有效积累转角,结合高分辨距离像的稀疏特性,给出了一种适用于越距离单元徙动的方位维稀疏字典构建方法.仿真结果表明,构建的稀疏匹配字典正确反映了目标的姿态变化特性,解决了越距离单元徙动问题,结合距离维相干抑制显著提高了空间目标二维ISAR像的分辨能力.      

利用位置字典对的人脸图像超分辨率方法

针对基于稀疏表示的人脸超分辨率算法存在的字典尺寸大、训练时间长等问题,提出一种基于位置字典对的超分辨率重建方法.由于同一位置的人脸图像块具有相似的结构和内容,更有可能用相同的字典原子进行线性组合表示,因此把训练人脸图像按位置分块,首先为每个位置训练一个位置字典对,利用获得的多个位置字典对,对低分辨率测试人脸图像进行基本重建,然后应用残差补偿方法对位置块进行补偿.实验结果表明,由所提方法重建的人脸图像具有更好的视觉效果,与应用原始图像块进行稀疏表示的图像超分辨率算法相比,平均图像结构相似度指标值提高了0.082,同时字典训练时间缩短了约5倍.     

Sparse Representation over Shared Coefficients in Multispectral Pansharpening

The pansharpening process is for obtaining an enhanced image with both high spatial and high spectral resolutions by fusing a panchromatic(PAN) image and a low spatial resolution multispectral(MS) image. Sparse Principal Component Analysis(SPCA) method has been proposed as a pansharpening method, which utilizes sparse coefficients and over-complete dictionaries to represent the remote sensing data. However, this method still has some drawbacks, such as the existence of the block effect. In this paper, based on SPCA, we propose the Sparse over Shared Coefficients(SSC), in which patches are extracted with a sliding distance of 1 pixel from a PAN image, and the MS image shares the sparse representation coefficients trained from the PAN image independently.The fused high-resolution MS image is reconstructed by K-SVD algorithm and iterations, and residual compensation is applied when the down-sampling constraint is not satisfied. The simulated experiment results demonstrate that the proposed SSC method outperforms SPCA and improves the overall effectiveness.     

基于圆形采样和稀疏表示模型的鲁棒目标跟踪

为解决基于稀疏表示的跟踪算法在小样本空间中出现模板漂移而在大样本空间中实时性差的问题,提出了一种基于圆形采样的双重稀疏表示目标跟踪算法.该算法对跟踪矩形窗数据进行圆形采样,这不仅保证了目标的灰度和结构信息,而且减少了背景信息干扰.同时对稀疏表示得到的小模板系数引入距离权重判断函数,判断目标样本变化情况,提高模板更新效率.最后引入HOG（histogram of oriented gradient）特征,对稀疏表示得到的多个次优解进行二次稀疏表示,有效解决小样本数量少带来的估计误差.实验结果表明,该算法能够提高小样本空间中目标跟踪的鲁棒性和实时性.      

急性运动中超分辨率图像重构方法研究

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数进行求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。     

基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法

为了解决低分辨率遥感图像超分辨重建的问题,本文提出了一种基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法.超分辨率重建技术目的就是根据低分辨率图像重建出原始高分辨率图像的高频信息.本文将图像的高频信息分解成为主高频信息和残差高频信息两个部分,然后针对主高频信息和残差高频信息,分别训练主高频字典和残差高频字典,并结合稀疏表示方法对图像进行重构.同时,为了建立更能反映图像内部结构信息的字典,本文联合图像的不同的结构特征,建立统一的字典.本文算法对图像取得较好的复原效果,复原出的高分辨率图像更接近于真实图像,与其他方法相比具有更好的主观和客观质量.     

多分辨率分析耦合近似稀疏表示的图像融合算法

为了更好地处理图像高维特征奇异性,并兼顾融合图像目标特征与平均强度信息,提出了一种多分辨率分析与近似稀疏表示的图像融合算法。首先,对源图像进行对尺度分析,分别得到图像的高频和低频信息;然后,设计了近似稀疏表示(sparse representation,SR),通过近似SR系数来表示图像高频信息和低频信息;并利用绝对最大选择技术对近似SR稀疏转换,得到低频子带的近似系数和高频子带的细节系数,以达到用最少的系数来逼近奇异曲线。其次,构建了决策映射,对相同子带上的各SR系数的活性度和匹配度进行决策分析,输出决策值,通过决策值对图像进行匹配融合。最后,通过多尺度逆变换得到最终的融合图像。仿真实验表明:与当前图像融合算法相比,获得的融合图像具有更好的视觉效果,能有效图像突出目标信息,得到的图像具有更高的平均梯度和边缘评价因子;既突出了目标特征又保留平均强度信息,同时降低噪声影响。     

基于低秩描述的特征提取算法

低秩表示算法是通过最小化矩阵核范数来求解低秩表示系数,然而待求解的低秩表示系数的稀疏性低的要求导致求解不稳定的情况。针对这个问题,在基本的图像低秩表示算法中引入一个约束条件来保证系数的最稀疏性,在特征提取过程中来获取图像数据在各个空间中的整体几何结构。通过对不同的加噪图像进行去噪恢复和分类识别,并与现有算法对比,证明改进算法的低秩特性更具有效性和判别性。在ORL库和Yale B库人脸库上的实验结果证明,改进的算法比原算法在图像去噪效果上更有效,具有较高的识别率。     

基于多尺度超完备字典的飞机目标检测算法

天空背景的复杂性与飞机目标的多样性,对基于传统目标检测算法的飞机目标检测带来了巨大的挑战。本文基于图像的稀疏表示理论,提出了基于多尺度超完备字典的飞机目标检测算法。算法综合了不同尺度下超完备字典各自的优点：利用低分辨率图像块学习小尺度字典,构造小尺度分类器,在低分辨率测试图像中完成前景粗检测;利用高分辨率图像块学习大尺度字典,构造大尺度分类器,在高分辨率测试图像中完成前景精检测;最后通过飞机图像块学习飞机目标字典,构造飞机目标分类器,完成前景目标分类。实验结果表明,算法能有效完成天空背景下的飞机目标检测任务,时间开销与小尺度字典目标检测相当,但在精度上逼近大尺度字典目标检测。