基于加权稀疏子空间聚类多特征融合图像分割

提出一种图像分割的多特征融合加权稀疏子空间聚类方法。采用多种属性的特征能够更可靠地描述图像中不同物体的特性,提高分割的准确性和可靠性。定义了加权稀疏度量,即在1 范数中引入权重,权重与数据的相似度成反比,有利于迫使相似的数据尽可能参与到数据的自表示中,从而改善稀疏表示过稀疏并且不稳定的局限性。实验结果和客观指标表明,所提方法能有效地分割自然图像, 获得的结果更加符合人类视觉感知。     

聚类字典下集中式稀疏表示的幻觉脸重建方法

在基于稀疏表示的幻觉脸重建过程中,由于冗余的过完备字典会降低稀疏编码的效率和精度,提出用紧的聚类子字典来表示人脸图像的不同结构对象。由高分辨率（high resolution, HR）/低分辨率（low resolution, LR）的人脸图像样本集进行K-均值聚类,为使紧的聚类子字典能够表达图像块的整体特征,对各聚类子集采用主成分分析（principal component analysis, PCA）方法构造字典。得到同构的HR/LR的聚类字典后,对于输入的LR人脸图像块,经自适应选择合适的子字典后,对稀疏编码添加正则化项,采用集中式稀疏编码,以使稀疏表示系数更逼近要重建的HR人脸图像块。由此稀疏表示系数与HR字典的线性组合得到HR人脸图像块,将此图像块与近似结果进行合成,从而得到最终的人脸图像。经仿真实验,并与其他的方法进行比较,实验结果验证了所提方法的有效性。     

超完备稀疏表示的图像超分辨率重构方法

为改善单帧退化图像的分辨率,提出一种基于超完备字典稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是构建信号自适应的超完备字典对及计算图像关于对应字典的稀疏表示。为降低在训练过程中构建超完备字典对的复杂性,采用学习低分辨率字典而数值计算高分辨率字典的方法,待超分辨图像应用正则正交匹配追踪的稀疏表示算法求解关于字典的稀疏表示,并联合高分辨率字典实现超分辨率重构。实验表明,该方法与其他类似算法相比,字典训练和超分辨测试的速度都有显著提高,实验图像的峰值信噪比改善3.3 dB,框架相似性提高0.09。本方法可应用于单帧模糊图像的高倍率的超分辨率重构,有效地提高了图像的分辨率水平。     

多测量向量块稀疏信号重构ISAR成像算法

为实现有限脉冲快速逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)稀疏成像,利用ISAR目标块状结构特征,提出一种基于多量测向量(multiple measurement vectors,MMV)模型的块稀疏信号重构ISAR成像算法。首先,构建MMV稀疏成像模型,将ISAR成像转化为MMV块L₀范数的稀疏重构问题。其次,选用负指数函数序列作为平滑函数去近似块L₀范数,通过构建一个递减的参数序列,对平滑函数优化求解,采用梯度投影方法将所求解投影到可行解空间。最后,增加修正步骤,确保沿着最速下降方向对块稀疏信号优化求解。仿真结果验证了本文算法在成像时间和成像质量方面具有优势。     

基于多观测向量序列降采样恢复的稀疏矩阵重构

二维稀疏信号的重构可以通过解多观测向量的稀疏表示问题来实现。然而,当各向量的稀疏结构不同时,将稀疏恢复算法拓展到多观测向量模型的方法将不再有效。提出了一种序列降采样重构的方法用于实现稀疏矩阵的重构。该方法通过构造降采样矩阵,大幅降低稀疏矩阵信号的稀疏度,再通过多观测向量序列观测和恢复,完成对稀疏矩阵的重构。理论分析表明,所提方法能够实现对高稀疏度矩阵的高概率重构。实验表明,所提算法能够有效地实现二维稀疏信号和图像重构。     

核稀疏概念编码算法及在图像表示中的应用

稀疏编码算法是一种常用的图像数据表示方法.为了处理高度非线性分布的数据,文中提出了一种核稀疏概念编码算法,并应用于图像表示.该算法首先对邻域图进行谱分析,提取数据的几何流形结构信息;然后将原始特征空间数据映射到高维特征空间中,利用谱回归在高维特征空间中来计算基向量;最后在高维特征空间中对每个样本逐个进行表示.文中算法不仅能有效地处理非线性结构数据,而且只需求解一个稀疏特征值问题和两个回归问题,计算简单有效.在Yale、ORL和PIE图像库的聚类实验表明,文中算法的准确率和归一化互信息均优于其它几种对比算法.     

基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建

针对目前基于稀疏表示模型的图像超分辨率重建方法对于边缘、纹理等细节信息保持能力有限、易产生视觉伪影的问题,提出了基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建算法。在字典训练阶段,所提算法在利用图像形态分量分析方法构造纹理和结构字典的基础上,为了有效地提取低分辨率图像特征细节信息,对图像结构分量采用一阶二阶导数进行特征提取,对纹理分量采用Gabor变换进行特征提取,并使用L_1/2范数构造训练字典模型;而在重建阶段,为了消除重建图像块效应及模糊伪影,进一步提高重建图像的质量,采用全局约束和非局部相似性约束相结合的方法对重建高分辨率图像进行优化。实验结果表明,该算法在重建图像主观和客观评价指标方面均有较好的表现。     

双层稀疏组Lasso高分辨SAR结构特征增强成像

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像中,基于?₁正则化线性回归(简称为Lasso)的凸优化类算法在进行稀疏特征增强时会导致弱散射体结构特征丢失，进而影响稀疏信号恢复精度的问题,本文提出一种基于双层稀疏组Lasso罚高斯回归模型的交替方向多乘子算法。该算法以散射体的块结构(组)特征为先验,首先针对SAR数据分类特征引入?₁范数对应的近端算子,通过在交替方向多乘子方法框架中利用高斯-赛德尔思想对其近端算子进行对偶迭代运算,实现第一层和第二层SAR组间的稀疏特征增强。另外混合范数中的?_F范数为高斯惩罚项,可对SAR回波复数据整体进行平滑,实现SAR结构特征增强成像。因此，所提算法可在SAR回波复数据处理中同时实现稀疏特征和结构特征联合增强。实验选取SAR、SAR地面动目标成像(SAR ground moving target imaging, SAR-GMTIm)和逆SAR的仿真数据与实测数据,分别从定性和定量两种角度对所提算法和传统算法进行对比,其中定量分析时采用相变图(phase transition diagram, PTD)方法来验证所提算法的重建能力，从而验证了本文所提算法应用于SAR稀疏与结构特征增强的有效性与优越性。     

基于非局部正则化稀疏表示的图像去噪算法

针对K-奇异值分解（sigular value decomposition, SVD）算法存在的问题,结合结构聚类和字典学习,提出了一种基于非局部正则化稀疏表示的图像去噪算法。首先,利用非局部去噪的思想将结构相似的图像块聚类,每一类图像块单独进行字典学习,增强了字典的自适应性;其次,利用稀疏K-SVD替代传统的K-SVD进行类内字典学习,改善了字典的结构性;最后,引入稀疏系数误差正则项来修正稀疏系数以进一步改善图像的重构效果。实验结果表明,与传统的K-SVD算法相比,该算法能够有效地保持图像的结构信息,并且提升了去噪效果,同时,在不降低图像结构相似度的基础上,峰值信噪比很接近甚至部分好于目前先进的去噪算法。     

基于多观测向量块稀疏的MIMO雷达非理想正交波形成像

基于稀疏恢复的多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达波形分离方法,能够代替匹配滤波,提高MIMO雷达非理想正交波形分离效果,对目标高分辨成像。但由于目标像稀疏性较弱,多观测向量(multiple measurement vector, MMV)稀疏恢复算法的效果有限。通过调整感知矩阵发掘目标像的块稀疏性,提出了一种基于块稀疏的MMV稀疏重构算法来提高成像质量。首先采用改进的复合三角函数(improved composite trigonometric function, ICTF)作为平滑函数近似l₀范数,然后将其扩展到基于块稀疏的MMV模型,最后通过自适应调整正则化参数提升算法稳健性。通过实验验证了该算法在不同稀疏度、不同信噪比下的重构性能,仿真分析了其应用于MIMO雷达对多散射点目标模型的成像效果。仿真结果表明,所提算法能够更好地提高成像质量。     

基于多观测向量块稀疏的MIMO雷达非理想正交波形成像

基于稀疏恢复的多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达波形分离方法,能够代替匹配滤波,提高MIMO雷达非理想正交波形分离效果,对目标高分辨成像。但由于目标像稀疏性较弱,多观测向量(multiple measurement vector, MMV)稀疏恢复算法的效果有限。通过调整感知矩阵发掘目标像的块稀疏性,提出了一种基于块稀疏的MMV稀疏重构算法来提高成像质量。首先采用改进的复合三角函数(improved composite trigonometric function, ICTF)作为平滑函数近似l₀范数,然后将其扩展到基于块稀疏的MMV模型,最后通过自适应调整正则化参数提升算法稳健性。通过实验验证了该算法在不同稀疏度、不同信噪比下的重构性能,仿真分析了其应用于MIMO雷达对多散射点目标模型的成像效果。仿真结果表明,所提算法能够更好地提高成像质量。     

图像分割的改进稀疏子空间聚类方法

提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明,本文提出的改进稀疏子空间聚类方法具有良好的聚类性能,对噪声具有一定的鲁棒性;用于自然图像能够得到更好的分割效果。     

HRRP稀疏自编码器深层特征与散射中心特征的关联性研究

利用稀疏自编码器网络对典型目标一维高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)进行了学习训练, 基于各层权重系数矩阵定义了一种综合权重系数, 通过综合权重系数和降维特征与散射中心特征的对比分析, 发现稀疏自编码器深层特征与散射中心特征之间具有一定的关联性, 并对综合权重系数和深层降维特征的物理意义进行了解释。首先针对HRRP构建稀疏自编码器网络, 经过深层学习后获取训练后的权重系数和降维后的特征, 并与散射中心的位置特征和强度分布特征进行关联性分析。结果表明, 综合权重系数矩阵为与散射中心密切相关的类字典系数矩阵, 反映了距离域强散射中心位置随角度变化的可能的分子集; 降维特征能够实现对强散射中心的学习和提取, 反映了强散射中心位置和强度随角度的变化。最后分析了网络训练层数和降维维数对学习训练结果的影响, 可指导后续网络参数的选择。文章首次针对雷达HRRP数据开展深度学习特征的可解释性研究, 为后续深度学习在雷达数据处理中的广泛应用提供了有益的导引。     

基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法

针对现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达稀疏恢复成像算法中存在的运算量大、对扩展目标成像质量低的问题，提出一种基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法, 通过引入目标块稀疏特征, 提高对空间扩展目标的成像质量。首先, 通过构造距离向和方位向感知矩阵, 建立目标散射系数估计的块稀疏矩阵恢复模型。然后, 采用分块二维序列一阶负指数(sequential order one negative exponential, SOONE)函数对目标块稀疏特征进行提取。最后, 利用梯度投影算法对块稀疏矩阵范数优化问题进行求解, 在欠采样条件下得到目标高质量图像。相比于传统成像算法, 所提算法可以在实现对扩展目标高分辨成像的同时, 降低数据采样量, 且具有较高的准确性、鲁棒性和较低的运算量。仿真实验验证了所提成像算法的有效性。     

低快拍下基于稀疏重构的大电磁矢量传感器阵列多维参数联合估计

大尺寸电磁矢量传感器(electro magnetic vector sensor, EMVS)比小尺寸EMVS辐射效率更高, 研究其参数估计算法有助于推动EMVS的实装化应用。针对大尺寸EMVS阵列研究了低快拍下参数估计问题, 提出基于稀疏重构的波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计算法。首先构造仅含DOA信息的低维块稀疏表示, 然后采用块正交匹配追踪算法恢复块稀疏信号, 最后利用得到恢复后的信号反推出DOA和极化参数估计值。仿真表明了该算法在低快拍下参数估计的有效性, 且计算量和精度均优于现有基于稀疏重构的小尺寸EMVS参数估计算法。     

面向C-RAN的群稀疏线性预编码

云无线接入网络（cloud radio access network，C-RAN）是一种能够集中处理信号的网络架构。C-RAN能够通过算法动态选择无线电单元（remote radio head，RRH）来调整用户通信速率。而通信速率作为用户服务质量（quality of service，QoS）的关键部分，当参与服务的RRH越多时，用户的通信速率更大且体验更好，但同时所带来的能源损耗越大，因此本文研究通信速率和功率消耗二者之间的权衡关系。提出一种优化算法，将权衡问题建模成一个单目标优化模型，通过权衡系数来协调速率和RRH激活个数之间的矛盾。为了解决$\ell_0$-范数的非凸问题，本文使用重复加权$\ell_1$-范数去近似$\ell_0$-范数，同时使用加权最小均方误差（weighted minimum mean square error，WMMSE）的方法将通信速率从非凸问题转换成一个凸问题，最后使用改进的次梯度法对预编码矩阵进行更新。仿真结果证明该算法减少了时间复杂度，同时达到了与穷举法相近的性能。