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.      

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.     

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.     

结合系数重用正交匹配追踪的字典学习算法

针对压缩感知中字典对信号稀疏表示能力不足的问题,文中提出了一种结合系数重用正交匹配追踪的自适应字典学习算法,该算法使用系数重用正交匹配追踪算法得到稀疏系数,在字典更新阶段引入上一次迭代过程的先验信息.首先对稀疏系数矩阵进行奇异值分解,再分别用前一次更新的字典对左奇异矩阵和用训练信号对右奇异矩阵进行变换,然后采用变换后的左、右奇异矩阵构造新矩阵,最后利用新矩阵进行字典训练.实验结果表明,采用文中算法得到的字典对图像具有更好的稀疏表示能力,提高了重构图像的质量.     

基于特征参数稀疏表示的SAR图像目标识别

通过对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像的统计特性分析,提出一种基于特征参数稀疏表示的SAR图像目标识别算法,有效地解决了图像域稀疏表示识别算法存在的高维问题。由低维高精度的广义二维主分量特征构成过完备字典,基于Fisher线性判别准则对该字典进行学习优化,使得类内更紧凑,类间更分开,同时降低了稀疏求解的复杂度。求解测试样本在优化字典下的稀疏表示系数,根据系数矢量的能量特征完成分类识别。MSTAR（moving and stationany target acquisition and recognition）实测SAR图像数据实验的结果表明,该方法稀疏求解复杂度低,并且只需简单的SAR图像预处理即可有效地提高识别的准确率和速度     

基于局部特征和稀疏表示的鲁棒人耳识别方法

作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一。本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法。该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别。在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率。     

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.     

基于稀疏表示和字典学习的QR码图像去噪

目的针对噪声对QR码图像识别干扰,提出一种基于稀疏表示和字典学习的自适应去噪算法。方法采用稀疏表示和字典学习的方法。结果得到高效描述图像内容的字典,能更有效地滤除图像中的噪声,保留原图像的有用信息。结论利于QR码的准确、快速识别,可大大提高识别率。     

基于小波变换和K-SVD的探地雷达杂波抑制研究

针对探地雷达原始图像中存在着大量以地表直达波为主的杂波噪声干扰问题,为了有效提取目标信号,提出了一种基于小波变换和K-Means奇异值分解的自适应双边滤波方法.将原始雷达数据进行小波分解,并应用K-SVD算法变换稀疏编码和更新原子,用更新后的稀疏系数和字典重构小块,将小块进行小波逆变换重构图像,然后对重构图像进行自适应...     

基于多字典和稀疏噪声编码的图像超分辨率重建

稀疏表示模型是通过将字典中的原子进行组合得到期望的结果.为了解决传统字典学习中所有图像块重建均使用同一个字典,从而忽略了最佳稀疏域的问题,提出来一种基于多字典和稀疏噪声编码的图像超分辨率重建算法.在字典训练时,利用图像的特征将它们合理地划分成若干个簇,每个聚类训练生成子字典对,利用最佳字典对进行重建.在求解稀疏系数阶段,引入稀疏编码噪声去除噪声的影响,利用图像非局部自相似性来获得原始图像稀疏编码系数的良好估计,然后将观测图像的稀疏编码系数集中到这些估计当中.实验表明,与ASDS算法和SSIM算法相比较,该算法有更好的重建结果,获得了更丰富的图像细节和更清晰的边缘.     

改进的基于残差加权的稀疏表示人脸识别

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种基于残差加权的稀疏表示人脸识别新方法.该方法通过对类残差图像关于所属类稀疏表示系数的l2范数进行归一化加权,有效提升了原始基于类残差判决的识别能力.仿真实验结果表明：改进的基于残差加权的稀疏表示方法能够有效提高系统的识别性能.     

采用稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法

为了提高超分辨率重建图像的质量,提出一种基于稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法.首先,将小波变换的多尺度性、多方向性与稀疏表示的灵活性相结合,构建一种双稀疏编码(DSC)模型,提高稀疏系数的精度.然后,在双稀疏编码模型中引入局部线性嵌入正则化项(LLER),以更好地保留图像的结构;在重建过程中,对输入的低分辨率图像进行小波分解,得到3幅不同方向的高频子图,并采用提出的模型对其进行重建.最后,利用逆小波得到最终的高分辨率图像.实验结果表明:与多种主流的超分辨率算法相比,文中算法无论在主观视觉效果还是在峰值信噪比和结构相似度两个客观评价指标上,都取得了更好的效果.     

动态稀疏表示方法在非接触式指纹图像识别中的应用

传统指纹图像识别方法无法解决数据量大、样本维数高、样本数据呈非线性等问题。为此,将动态稀疏表示方法应用于非接触式指纹图像识别中。通过低秩矩阵恢复解决采集样本中出现的颜色偏差、局部遮挡以及内容缺失等问题。通过局部区域划分法把待识别图像分成若干子图像块,完成维数转换。引入可衡量待识别样本与训练样本间局部结构关系的准则和联合动态活跃集合对目标函数进行改进,建立动态稀疏表示模型。对各子图像的稀疏表示系数进行求解,依据稀疏表示系数求出所有非接触式指纹子图像的重构误差,融合全部误差,将误差最小的类别赋予待识别指纹图像,实现非接触式指纹图像识别。实验结果表明,所提方法实用性强,与其他方法相比识别可靠性更高。     

Human Mouth-State Recognition Based on Image Warping and Sparse Representation Combined with Homotopy

It is often necessary to recognize human mouth-states for detecting the number of audio sources and improving the speech recognition capability of an intelligent robot auditory system. A human mouth-state recognition method based on image warping and sparse representation( SR) combined with homotopy is proposed.Using properly warped training mouth-state images as atoms of the overcomplete dictionary overcomes the impact of the diversity of the mouths' scales,shapes and positions so that further improvement of the robustness can be achieved and the requirement for a large number of training samples can be relieved. The homotopy method is employed to compute the expansion coefficients effectively,i. e.,for sparse coding. The orthogonal matching pursuit( OMP) is also tested and compared with the homototy method. Experimental results and comparisons with the state-of-the-art methods have proved the effectiveness of the proposed approach.     

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.     

基于量子进化算法的交通图像稀疏分解

为了实现灵活、简洁和自适应地表示交通图像,该文将图像稀疏分解新方法引入到交通图像处理中,提出基于量子进化算法的交通图像稀疏分解方法,以加快对交通图像稀疏表示的处理速度,从而为进一步提取交通参数奠定良好基础。采用非对称图像原子构建交通图像原子库,用寻优能力强和收敛速度快的量子进化算法,实现在过完备图像原子库中搜索最佳匹配交通图像结构的原子,有效地实现对交通图像的稀疏表示。仿真实验结果表明,该方法能对交通图像进行快速、有效地稀疏分解,证实了所提出方法的可行性。     

基于步态高斯图及稀疏表示的步态识别

为了突出步态特征的差异性,解决单一视角及跨视角下识别率低的问题,分析了步态高斯图及稀疏表示的原理,提出在步态高斯图的基础上,应用稀疏表示的方法来进行分类。提取的步态高斯图增加了不同人步态的差异性进而提高了步态识别率。该方法首先获取步态高斯图,其次获取测试阶段所需的过完备字典,最后通过测试样本的重构误差进而分类。实验结果表明:该方法显著提高了跨视角下的步态识别率,对穿大衣、携带背包下的步态识别具有很强的鲁棒性。     

稀疏表示的图像分类研究综述

良好的特征提取方法能减轻后续图像分类与识别的工作量。针对具体的分类问题提出了不同的特征提取方法,并在图像分类和识别任务上取得了较好的效果。然而,已有的基于传统方法的特征提取存在一些明显不足,即随着视觉任务规模的增大,直接利用这些传统方法进行特征分类,效果并不理想。提出的特征表达方法,在图像最基本特征基础上进行矢量量化、稀疏编码或其它表达以形成一幅图像最后的特征。着重介绍基于稀疏表示的特征分类算法并对其进行分析,最后探讨存在的问题和今后研究的方向。     

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.