低秩表示和字典学习的红外与可见光图像融合算法

针对目前红外与可见光融合算法在保留可见光图像中的背景信息时无法同时有效地提取红外图像信息,提出了一种基于低秩表示和字典学习的红外与可见光的图像融合算法.首先,采用低秩表示对红外图像和可见光图像进行分解,分别获得源图像的低秩和稀疏成分,其中稀疏成分可以很好地表示源图像的边缘细节特征.其次,用OMP算法的字典学习方法和稀疏系数的最大范数规则,而最大范数规则在对图像背景恢复的同时能够提取目标信息.再次,对分解得到的2个分量进行融合.最后,利用融合稀疏系数和自适应字典重建融合图像.实验结果表明,本融合算法可以突出红外对象信息,同时能够保留可见光图像中的背景信息,达到良好的视觉效果.     

基于字典学习和Fisher判别稀疏表示的行人重识别方法

针对目前的字典学习方法对不同摄像机视角行人特征的联系考虑不足的问题,提出了一种新的基于字典学习和Fisher判别稀疏表示的行人重识别方法.该方法考虑不同场景中同一行人的特征应该具有相似的稀疏表示,提出行人重识别离散度函数的概念,加入约束稀疏表示的正则化项,最大化不同行人稀疏表示的类间离散度,同时最小化同一行人稀疏表示的类内离散度,通过学习到的字典得到具较强区分识别能力的稀疏表示.在公开数据集VIPeR、PRID 450s和CAVIAR4REID上的实验表明,文中方法的识别率高于目前基于字典学习的行人重识别方法.     

广义二维PCA和稀疏表示的红外行人目标检测

红外行人检测在夜间智能视频监控,车辆安全驾驶等领域有重要应用。为了解决红外图像特征降维后空间结构信息丢失的问题,提出一种基于广义二维主分量分析（principal component analysis,PCA）和稀疏表示的红外图像行人目标检测算法。该算法主要由2个阶段组成：第1阶段利用广义二维主分量分析方法提取图像的二维主特征分量,并由此构造行人目标的超完备特征字典;第2阶段采用滑动窗口的方法得到图像中局部子图,然后利用基追踪算法求解每个局部子图的稀疏表示系数向量,最后定义一个函数度量每个子图存在行人目标的可能性,并设置相邻标记框的最小距离得到整幅图像最终的检测结果。实验结果表明,该方法能够有效地检测红外图像中的行人目标,具有较好的检测效果。     

基于空间特征联合核稀疏表示的脑肿瘤提取方法

为了提高融合多序列MR图像应用于脑肿瘤提取时分割区域的准确性,基于核稀疏表示分类方法,联合多序列MR图像中的空间结构和灰度特征信息,提出一种空间特征联合的脑肿瘤核稀疏表示分类方法.首先构建各个类别的子字典,再用邻域滤波核稀疏表示方法对多序列脑MR图像进行分类,该邻域滤波核可以有效地将灰度特征与空间结构结合起来提高脑肿瘤提取的准确性.对国际数据库MICCAI Bra TS提供的临床和仿真数据进行分割.结果表明:与稀疏表示分类方法相比,所提出的基于空间特征联合核稀疏表示的脑肿瘤提取方法由于增加了空间结构信息,所得的提取准确率提高了5%~6%.     

基于K-SVD字典学习的核磁共振图像重建方法

基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像处理.本文利用K-SVD字典学习算法并应用于MR图像重建.将字典学习等价于一个二次规划问题,学习得到的字典能有效描述图像特征.基于学习所得的字典,获得图像的稀疏表示,并重建原始图像.实验结果表明,与Zero-filling方法相比,本文的重建结果能更好地保留图像细节信息,获得更高的SNR值.     

基于K-SVD的医学图像特征提取和融合

医学图像融合能够综合两种不同模态图像的信息,从而帮助医生做出准确的诊断和治疗.利用稀疏表示进行图像的特征提取和融合.首先由原始图像组成联合矩阵,通过K-SVD算法得出这个联合矩阵的冗余字典并求出联合矩阵的稀疏编码;然后将稀疏系数作为图像特征,并采用最大化选择算法合并相对应图像块的稀疏编码;最后通过稀疏编码和冗余字典得到融合图像.与3种流行的融合算法比较,结果表明所提算法在无噪声和有噪声的情况下都具有很好的性能.     

基于半耦合字典的快速图像超分辨率重建算法

为了提高图像超分辨率重建的效率与质量,考虑到高、低分辨率稀疏表示系数的不同,改进了锚定邻域回归算法,并结合半耦合字典学习算法提出了一种快速图像超分辨率重建算法.首先采用半耦合字典学习算法得到高分辨率字典、低分辨率字典及映射矩阵;再采用岭回归算法求解低分辨率稀疏表示系数,并根据高分辨率稀疏表示系数与低分辨率稀疏表示系数之间的映射关系,得到高分辨率稀疏表示系数;然后,根据输入图像块特征寻找字典中与其最相关的字典原子,计算该字典原子所对应的投影矩阵,进行超分辨率重建.仿真结果表明:提出的算法不仅在重建速度上表现更快,重建图像的质量也得到提高,在客观指标和主观效果上均取得更好的效果.     

一种基于稀疏表示的判别式目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉领域中具有挑战性的问题.提出了一种基于稀疏表示的判别式目标跟踪算法,用于在复杂场景中对运动目标进行鲁棒跟踪.该算法首先对目标进行滑动窗口稠密采样,构建目标的稀疏表示字典,然后将目标表示为该字典的稀疏编码,从而构造具有判别力的目标特征表示.在跟踪过程中,将目标跟踪问题看作是背景与目标的判别性问题,使用目标和背景的特征表示在线训练朴素贝叶斯分类器,根据分类结果得到目标的跟踪结果.为了适应场景及目标外观变化,设计动态更新机制对字典与分类器进行在线更新.和传统基于稀疏表示的跟踪方法相比,该算法将稀疏表示与判别式分类器结合,利用稀疏表示获得具有判别力的目标特征表示,而在线的朴素贝叶斯分类器则确保了目标跟踪的快速有效.与流行的多种跟踪算法比较结果表明,本算法能够在复杂条件下实现目标的鲁棒跟踪.     

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.     

改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复

针对壁画稀疏表示修复算法字典单一、细节修复欠佳的问题，提出了一种改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复算法.首先，采用非下采样剪切波NSST将破损壁画进行分解，获取壁画的低频纹理子带图像和高频结构子带图像，解决了稀疏表示算法对壁画图像结构和纹理信息考虑不足的问题.然后，提出了多重字典自适应学习的稀疏方法，将低频纹理图像根据像素之间特征的相似性进行聚类，构建多重稀疏子类字典，并利用奇异值分解和分裂Bregman迭代优化完成低频分量修复.接着，引入脉冲耦合神经网络机制，修复壁画图像的高频结构子带.最后，通过NSST逆变换融合完成修复.采用真实壁画进行修复的实验表明，该算法能够有效保护壁画图像结构和纹理层等重要信息，所提算法相较对比算法取得了更好的视觉效果和客观评价.     

Structural sparse representation for object detection

Classic sparse representation, as one of prevalent feature learning methods, is successfully applied for different computer vision tasks. However it has some intrinsic defects in object detection. Firstly, how to learn a discriminative dictionary for object detection is a hard problem. Secondly, it is usually very time-consuming to learn dictionary based features in a traditional exhaustive search manner like sliding window. In this paper, we propose a novel feature learning framework for object detection with the structure sparsity constraint and classification error minimization constraint to learn a discriminative dictionary. For improving the efficiency, we just learn sparse representation coefficients from object candidate regions and feed them to a kernelized SVM classifier. Experiments on INRIA Person Dataset and Pascal VOC 2007 challenge dataset clearly demonstrate the effectiveness of the proposed approach compared with two state-of-the-art baselines.     

基于双语动态系统包的视角无关的人体行为识别

视角无关的人体行为识别是计算机视觉领域研究的热点和难点之一.现有的视角无关的行为识别算法的识别率随着角度的改变差异很大,尤其与俯角相关的识别效果还不够理想.提出了一种基于双语动态系统包的视角无关的人体行为识别方法.首先结合兴趣点检测器和密集采样算法提取视频帧中的时空立方体并对每个时空立方体建立线性动态系统（LDS）;其次对LDSs进行非线性降维聚类形成码本,并根据LDSs在码本中的分布及权重用一个动态系统包（bag of dynamical systems）来表示每个动作样本;最后同时对两个视角下的BoDS采用K-奇异值分解（K-SVD）算法得到一对可迁移字典对,然后根据这对字典对采用正交匹配追踪（OMP）算法得到两个视角下每个动作的稀疏表示.在IXMAS多视角数据库的实验结果表明了文中算法的稳定性和有效性.     

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，本文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：1）通过对图像降质模型的估计，采用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；2）在待超分辨率图像稀疏编码时提出一种自适应加权的AWGPSR算法，克服了传统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，所提算法无论从主观视觉还是客观评价指标上均优于其他相关方法。     

基于主元分析和压缩感知的人脸识别算法

针对压缩感知理论中的核心问题,即如何通过有限的测量值以较高的重建率重构稀疏信号,提出了基于主元分析和压缩感知的人脸识别方法（PSL0）.该算法利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩感知算法的超完备基,将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值,用基于平滑l0范数快速稀疏表示（SL0）算法求解l0范数最小化问题,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试图像与各类重构图像的最小残差进行分类识别.实验结果表明,该算法在同类算法中获得了较高的人脸识别率及较好的重建效果.     

一种结合全局一致性与局部连续性的壁画修复方法

提出了一种全局一致性和局部连续性结合的壁画修复算法.主要利用线性系统和图像修复间所蕴含的关系,构建具有全局过完备特性的相似块集合字典,同时构造弹性网正则化下的稀疏修复模型,并用同伦-最小角回归法求解出过完备字典下的稀疏系数;通过字典与系数的线性组合,得到待修复区域的全局特征;之后提出一种基于领域相似特性的局部特征估计方...     

一种基于去冗余字典的图像去噪算法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,也是图像后续处理的基础.结合近年来兴起的稀疏表示理论,能更好的处理图像去噪问题.在正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)的基础上,采用K-奇异值分解(K-SVD)算法对图像进行去噪.为了得到更好的去噪效果,改进了字典更新算法,对字典原子进行优化选择,去除冗余的字典原子,并用图像块替换字典原子,用于提高字典训练的效率,与自然图像数据相适应.实验结果表明,与小波去噪算法相比,该算法具有良好的去噪能力,能较好地保持图像的细节和边缘特征,去噪后的图像更为清晰.     

基于二维图像矩阵的稀疏表示分类方法

利用稀疏表示对图像分类时,需要将二维图像转换为一维特征向量,这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息.为了解决上述问题,设计了完全基于二维特征矩阵的稀疏表示人脸分类方法.首先将二维图像转为2D Fisherface矩阵,然后直接利用二维矩阵求解稀疏表示和进行分类.整个识别过程中,不需要将二维图像转换为一维向量.实验结果表明,二维特征矩阵在稀疏表示分类中是十分有效的,设计的方法可以更快的运算速度达到更高的识别率.在ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库上的识别率分别达到97.5%和99.3%.     

采用遗传算法的分层贪婪字典训练算法

针对稀疏表示残差过大的问题,提出了采用遗传算法的分层贪婪字典训练算法.该算法首先将数据样本变成一维信号,然后将问题划分为若干个子问题,采用贪婪算法思想分层训练字典.为了以一定概率寻找到每一层字典的最优值,使用遗传算法来训练每一层字典,最后将每层字典级联作为最终的字典.在训练每一层字典时,先采用号码矩阵对样本的分类进行表示,然后以平均低秩逼近的残差能量作为衡量适应度的参数,以联赛选择的方式选出优胜个体,通过单点交叉和变异方法产生新的个体.对二值序列的稀疏表示信号重建的实验结果表明,该算法在训练样本量较小的情况下,与传统的核奇异值分解算法相比,训练得到的字典在同样的稀疏度约束下重建信噪比提高了10倍以上.     

基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的特征提取算法

针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次利用学习到的稀疏表示结构正则化拉普拉斯判别项达到既考虑判别效率又保持稀疏表示结构的目的;所提算法最终转化为一个求解广义特征值问题.在公共人脸数据库(Yale,ORL和扩展Yale B)的测试结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于图像熵分块的压缩感知字典学习算法

针对传统字典学习算法预处理阶段未考虑图像内外部特征的问题,提出一种基于灰度梯度矩阵的图像熵字典学习算法.该算法通过灰度梯度矩阵计算图像块熵值,并对各图像块进行分类,每类数据组合成训练数据集,再利用基于系数矩阵的奇异值分解算法更新各类子字典.对测试图像的稀疏表示系数进行重建实验,仿真结果表明,该算法可高效训练出自适应稀疏字典,显著提高图像重建精度.