共查询到16条相似文献,搜索用时 143 毫秒
1.
2.
3.
针对图像融合中的去噪声问题,提出一种基于多尺度变换(MLT)和信号稀疏表示(SRS)的混合图像融合与去噪算法,构建混合模型进行剪切变换,阈值化处理MLT分解后的各个系数值,运用滑动窗口技术和平移不变性形成稀疏表示进行图像融合,运用SRS算法去除源图像中的噪声.实验结果表明该算法减少了融合图像的对比度和光谱信息失真情况,显示出高质量的视觉融合效果,在不同噪声水平下能保持较高的PSNR值. 相似文献
4.
《黑龙江大学自然科学学报》2017,(1)
在高光谱图像目标检测领域中,稀疏表示算法取得了较好的检测效果,但传统基于稀疏表示的目标检测算法稀疏向量的求解耗时长,检测时只利用高光谱图像的光谱信息,没有考虑空间信息,且其字典中所包含训练样本种类和数目较少,都对目标检测有一定影响。针对上述不足,通过对字典进行改进,添加空间信息,转变稀疏向量求解思路,提出基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速目标检测算法。通过实验仿真证明,此算法在目标检测精度上有一定程度的提高,并且缩短了算法的运算时间。 相似文献
5.
基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化 总被引:2,自引:0,他引:2
针对盲分离初始化问题提出一种基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化方法. 该方法充分利用信号Curvelet变换的稀疏特性,选取稀疏性最好的高频系数组,采用聚类方法估计聚轴中心,寻求混合矩阵估计值,实现对盲分离学习算法的初始化. 实验结果表明,该初始化方法能避免盲分离算法在收敛时陷入局部最小,加快收敛,并提高分离精度. 相似文献
6.
《湖南师范大学自然科学学报》2018,(5)
为提高异步电动机故障诊断过程中所采集状态信息的传输效率及诊断结果的可靠性,提出了一种采用奇异值分解的压缩感知优化方法.该方法首先对测量矩阵进行奇异值分解,然后将优化后的测量矩阵和测量向量用于压缩感知贪婪类迭代算法中,再通过精确的夹角余弦法筛选出与残差最为匹配的候选集原子,并将此原子用于稀疏信号的重构,最后得到估计的故障诊断数据信号.仿真结果表明:在相同的信号稀疏度或测量数目下,提出的优化算法相比传统的压缩感知算法能极大提高远程故障诊断数据信号的重构精度,这对实际工程中后期故障的有效去除具有重要意义. 相似文献
7.
8.
为了获取高质量的超分辨遥感图像,提出了一种改进特征提取算子的稀疏表示遥感图像超分辨率重建方法。该算法通过设置模板,对一阶和二阶梯度滤波算子进行改进,在有效提取低分辨率图像边缘特征的同时,减少噪声干扰。利用遥感图像库训练得到高、低分辨率图像块字典,再应用低分辨率图像块及其字典求出稀疏表示系数。高、低分辨率图像块具有相同的稀疏表示系数,可根据已求的稀疏表示系数得出超分辨重建图像。实验结果表明,改进算法的超分辨重建效果的客观评价指标,比以往稀疏表示超分辨方法有很大提高,峰值信噪比提高近0.24 dB,均方根误差降低近0.15。 相似文献
9.
10.
讨论了压缩感知理论用于图像稀疏重建的基本流程. 采用正交匹配追踪重建算法和正交归一化的随机高斯测量矩阵,对离散余弦变换和离散小波变换两种稀疏表示算法进行分析比较,通过调节实验图像的分块大小和采样率大小、采样率和稀疏表示算法对重构效果和效率的影响. 在图像的稀疏表示方面,离散余弦变换整体上比离散小波变换性能更好. 为了在重构效果与效率之间取得平衡,需要合理选择分块大小和采样率. 相似文献
11.
12.
13.
针对人脸识别中如何提取到有效判别特征的问题,提出一种融合人脸图像全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法。首先将人脸图像用融合的特征提取算法进行特征降维,然后利用稀疏表示分类器对人脸图像进行分类判别。在ORL、Yale和FERET人脸数据库上的实验结果验证了融合算法在提高人脸识别精度方面是有效的。 相似文献
14.
本文提出多组耦合字典及其交替学习算法,实现图像超分辨率重建. 在字典学习阶段将训练图像视为高分辨率图像,将它先缩小再放大得到低分辨率图像. 两图像之差为残差图像. 从残差图像块和低分辨率图像块特征的联合数据中学习耦合字典,得到残差图像和低分辨率图像间的映射关系. 针对图像块具有不同纹理和结构以及
字典学习效率的问题,提出多组耦合字典和字典交替学习算法. 在重建阶段先将输入图像插值放大,视为低分辨率图像. 求出低分辨率图像块对于每组耦合字典中低分辨率部分的稀疏表示误差,取表示误差最小的耦合字典中残差部分重建残差图像,与低分辨率图像融合得到高分辨率图像. 实验结果表明该方法具有良好的重建效果. 相似文献
15.
研究压缩感知理论在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR) 成像中的应用. 雷达发射方位稀疏的探测脉冲,对满足Nyquist 采样定理的雷达去斜回波数据进行稀疏采样,再利用压缩感知重构算法分别重构距离向和方位向的完整的目标特性回波信号. 为了得到高分辨的雷达ISAR 像,对重构的数据在距离向
和方位向分别进行超分辨率处理. 实际雷达数据和仿真数据表明ISAR 像的分辨率有较大提高,所给出的综合方法可以降低数据量,节省雷达的时间资源,具有良好的应用价值. 相似文献