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.     

基于小波稀疏基的压缩感知遥感图像融合算法

针对遥感图像融合提出了一种基于小波稀疏基的压缩感知算法,该算法利用IHS变换法得到的高空间分辨率融合图像有尖锐边缘及小波变换能较好的保持光谱信息的优势,将多光谱图像的I分量和全色图像进行小波变换;根据其高低频分量的特点,对其低频分量采用小波稀疏基的系数加权融合法,高频分量采用边缘提取法分别进行融合,最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到最终融合结果。实验结果表明,不同的小波稀疏基系数对融合结果有较大的影响,且所选算法的融合效果优于系数最大值法及传统融合方法。     

基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像可视性差、目标区域小以及特征不明显等特性对目标检测造成的困难,将稀疏表示模型应用于SAR图像目标检测,提出一种基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法。首先,利用K—SVD算法训练样本提取对样本最具描述能力的SIFT特征形成字典;其次,通过将进化机制和稀疏表示结合,逐步提取整幅图像中含有目标的图像块;最后,输出稀疏表示误差小于阈值的图像块的位置作为目标检测的结果。实验结果表明,与传统目标检测算法相比,该算法在检测率和运行效率方面均有一定的提高,取得了较好的效果。     

基于GF1卫星的红树林病虫害遥感识别

定量化红树林病虫害监测评估可为红树林保护修复提供科学依据。以广西北仑河口红树林保护区的红树林为研究对象,利用高分一号(GF1)卫星数据建立模型识别受虫害红树林,结果表明:GF1数据的红光和近红外波段是判识红树林健康与否的优选波段;差值植被指数(difference vegetation index,DVI)是区分健康和虫害红树林的优选植被指数,通过训练样本可划定不同群落虫害红树林DVI阈值区间;利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和绿光波段可有效去除水体和裸露滩涂等背景干扰信息,综合DVI、NDVI和绿光波段,构建虫害红树林识别决策树模型,模型识别精度良好。木榄-白骨壤、秋茄-白骨壤、木榄-桐花树、木榄-白骨壤+桐花树群落的综合指标F(F-measure)大于0.89,且准确率A(accuracy)、精确率P(precision)、召回率R(recall)大于0.85,但白骨壤分类精度较低,综合指标仅0.76。     

基于稀疏邻域嵌入法的图像超分辨技术研究

到现在为止,基于邻域嵌入法(NE)的图像超分辨(SR)技术都采用两个独立的步骤合成高分辨的图像。首先以Eu-clidean距离作为标准进行邻域搜索,然后通过求解一个约束最小均方问题得到最优的加权值。然而,采用两个独立的过程并不是最优的。提出一种基于稀疏邻域选择的图像超分辨算法。首先确定可能的邻域范围,然后采用稳健SL0算法同时找出邻域和加权值。由于采用聚类方法,用于重建的k个最近邻域(k-NN)具有相似的局部几何结构,可以采用一种叫做方向梯度直方图(HoG)的统计方法对低分辨图像块进行聚类。通过在合成过程中利用HoG的局部结构信息,每幅低分辨图像的k-NN都能从相对应的子集中自适应的选择,从而在保证合成图像质量的前提下大大提高了合成高分辨图像的速度。仿真表明本文算法能够得到与传统方法相似的结果。     

基于遥感影像的红树林虫害监测模型

【目的】研究遥感监测对红树林(Mangrove)虫害的适用性。【方法】应用资源一号02C卫星(ZY1-02C)影像和实地调查红树林虫害状况数据,结合影像光谱与纹理特征,采用多元逐步回归分析方法对广西铁山港湾的红树林虫害状况进行估测,并制作研究区红树林虫害状况空间分布图。【结果】估测模型可做为叶片损失情况预测的一种工具。【结论】本研究首次将遥感技术应用于红树林虫害的监测,大大提高红树林虫害的监测效率,项目成果极具推广意义。     

基于邻域保持嵌入算法的语种识别

语种识别中现有的总变化因子分析仅能反映语音数据的整体结构,不能挖掘其局部内在结构信息,并且未考虑训练语音数据的语种类别。针对此问题,提出了基于邻域保持嵌入算法的语种识别,通过构建邻接图以获得语音数据的局部邻域结构,同时通过有监督训练有效利用语音数据的语种标注信息。在2011年美国国家标准与技术研究院语种识别评测的30 s和10 s测试集上进行了对比实验。实验结果表明,邻域保持嵌入算法能够有效弥补总变化因子分析的不足,可明显提高系统的识别性能。     

基于Shearlet和稀疏表示的遥感图像融合

针对NSCT变换算法具有较高复杂度、计算时间长、不符合实时性要求的问题,提出将基于Shearlet变换和稀疏表示的算法引入到遥感图像融合中。首先,对待融合图像进行Shearlet变换,分解后得到的低频子带系数采用区域能量取大的融合规则;分解后的高频子带系数采用PCNN的融合规则,最后对重构系数进行Shearlet逆变换。实验结果表明,与NSCT变换及经典算法相比,新方法不仅有效改善了图像融合质量,同时提升了算法的运行速度,实时性良好。     

图像平滑的快速算法

根据权矩阵的结构特点，提出了矩形窗口加权平滑的快速算法，充分利用相邻窗口相同运算的中间结果，显著减少了窗口运算的乘法和加法次数．提出了中值滤波的快速算法，利用已滤波的上一窗口和左一窗口的排序信息，缩短了排序过程，大幅度地减少了比较运算次数．     

复杂背景下的遥感图像特征识别算法

摘要：针对复杂背景和可变光照下的静态彩色图像人脸检测,提出一种基于多目标优化和蚁群算法的遥感图像特征识别方法。首先将遥感图像特征选择转化成多目标优化问题,然后利用特征子集维数和识别率加权构造了目标函数,最后利用蚁群算法的全局寻优和正负反馈投机实现特征子集搜索,从而找到遥感图像中的最优特征子集,实现准确识别。仿真实验结果表明,算法能够很快的找到最优特征子集,消除无用和冗余特征,降低了特征维数,识别率高。     

基于稀疏表达的污损图像标注算法

本文提出了污损图像的自动标注算法.首先确定待标注图像的污损区域,根据污损区域的位置和比例划分字典中的图像,提取图像的底层特征,基于底层视觉特征构建稀疏模型,确立污损图像与字典中图像的相似关系,对字典中的相似图像进行分块处理,由污损图像与字典图像的子块特征确定其可能相关的标注词.最后通过概率统计完成污损图像的自动标注.实验表明该方法在一定程度上弱化污损区域对图像标注的不利影响,较好地实现了污损图像的自动标注.     

基于空间邻域信息的FCM图像分割算法

提出一种基于空间邻域信息的FCM图像分割算法,该方法将目标函数中的距离定义为特征距离与空间距离之和,不仅反映特征距离,而且反映空间距离.将空间信息引入到传统FCM算法的目标函数中,建立了包含邻域信息的新的聚类目标函数,实现图像的分割.实验结果表明,新算法能够获得较好的分割效果和质量,同时具有较强的抑制噪声的能力.     

基于稀疏重构编码的图像检索算法

针对现有方法在哈希函数构造过程中没有考虑数据的稀疏结构,提出了一种基于稀疏重构的哈希函数学习方法。利用相似点的l_(21)范数对重构系数进行了稀疏约束,以增强局部保持映射过程中的判别性,并构建拉普拉斯矩阵进行局部邻域关系的约束,在调和协方差矩阵和最小化数据的重构误差间建立了一种平衡机制。从特征所在的空间与经映射后的汉明空间的可判别性角度出发,对哈希函数构造过程中的内在要求和约束同时进行了考虑并综合权衡。采用公共图像检索数据集Caltech-256进行实验,实验结果表明:32位编码长度时,本文算法的检索精度比其他无监督的深度哈希算法至少提高了4.69%。     

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     

一种双约束稀疏模型图像修复算法

针对图像处理中需要修复大面积缺损区域的问题,提出一种基于双约束稀疏模型的图像修复算法.该方法首先在已知区域内搜索与待填充目标块相似的样本,将每个样本块都视为一个高维向量,则相似的样本在高维空间中都在目标块的邻域内.假设邻域中的样本处于同一流形上,使用局部线性嵌入方法对未知区域进行估计,然后利用稀疏表示模型得到最终结果.实验结果表明,与传统的基于样本块的修复方法相比较,使用该算法修复后的图像纹理和结构信息更加清晰.     

基于稀疏编码的图像语义分类器模型

为了解决图像检索以及遥感图像识别等图像处理研究中本质的问题——如何对高层抽象图像语义进行有效的分类,本文采用生物视觉认知机理,结合生物特征信息,用最小生成树的方法构造图像信息语义树,提出了一个基于稀疏编码的图像语义分类器(SCISC)的模型。实验结果表明:该模型在图像分类中有较高正确率。     

基于改进SURF的遥感图像目标识别

针对目前遥感图像背景复杂信息量大,导致目标识别过程中特征检测准确率低,特征匹配识别时间长等问题,提出一种基于改进SURF(speeded-up robust features)算法的目标识别方法.该方法采用Grab Cut算法对目标模板进行分割,通过高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行初始化以达到能量最小化分割,并通过快速Hessian矩阵进行特征检测,采用欧式距离完成匹配识别.实验结果表明:使用改进算法进行遥感图像目标识别,能有效去除冗余特征点,提高算法的识别精度和运算速度.     

基于稀疏表示算法的GIS局部放电识别

为提高GIS绝缘缺陷的识别正确率,针对GIS出现的绝缘缺陷以及产生的局部放电特点,设计了4种典型绝缘缺陷物理模型,对获得的局部放电灰度图谱,用稀疏表示分类算法进行缺陷类型识别。该算法首先用最小--范数方法计算稀疏表示系数,运用压缩感知将低维观测信号恢复到高维原始信号,通过计算各类缺陷局部放电灰度图的最小残差来进行图像匹配,避开了一般模式识别分类算法中较为复杂的特征提取。测试结果表明该方法对GIS各类模拟缺陷的正确识别率较高。     

基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法

在分析了指纹图像的纹理特征之后,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法．该方法首先求取指纹脊线方向,然后沿该方向上选择均值滤波平滑邻域, 最后采用均值滤波对指纹图像进行平滑处理．该方法可以有效地平滑指纹图像中的噪声,降低强噪声对后续处理的影响,从而有效地提高了指纹细节特征提取算法的准确性．