基于多重稀疏表示的声纳图像超分辨率重建方法

提出一种基于多重稀疏表示的声纳图像超分辨率重建方法。该方法针对声纳图像的光滑、边缘和纹理3种结构形态,分别利用离散平稳小波变换、contourlet小波变换和Gabor小波变换建立过完备字典,并对多重稀疏表示的声纳图像进行超分辨率重建。实验结果表明,该方法得到的超分辨率图像能够有效保持原始高分辨率图像的几何特征和纹理特征,可以得到更高的峰值信噪比,并且对噪声具有鲁棒性。     

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。     

基于BP神经网络的超分辨率图像重建

针对卫星图像成像过程中成像装置存在极限,导致图像分辨率低的问题,提出了基于神经网络的图像超分辨率重建(neural networks super-resolution reconstruction,NNSR)方法。该方法利用误差反向传播神经网络(back propagation neural networks,BPNN)对样本图像进行学习和训练,利用图像退化模型获取学习样本,采用向量映射加速BP神经网络的收敛,充分融合了低分辨率序列图像中的冗余信息。通过对训练好的神经网络分别进行样本仿真实验和泛化实验,验证了这种图像超分辨率重建方法的有效性。     

基于二级字典的联合稀疏表示高光谱图像分类

针对多数传统分类算法应用于高光谱分类存在的分类精度较低、光谱信息利用不充分的问题,在基于核函数的联合稀疏表示分类方法的基础上提出了一种基于二级字典的联合稀疏表示的高光谱分类算法。在字典原子前加入待测像元与该原子的引力,以达到更快捷地找到与待测像元相匹配的原子的目的。加入的引力值由万有引力公式改进的适应于高光谱图像的公式计算而来。为了使得稀疏重构后的残差波段中包含的具有一定意义的分类鉴别信息被充分挖掘,本文采用指数平滑公式对残差信息进行再利用。通过在Indian Pine数据集和Salina-A数据集上进行实验,验证了所提算法可以提升分类精度。     

基于卷积稀疏编码和K-SVD联合字典的稀疏表示

针对现有稀疏表示算法存在字典单一、编码冗余的缺点,从人类视觉感知系统层次处理特性出发,依据神经元侧抑制与竞争机理,构建了基于卷积稀疏编码和K 奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)的联合字典。在此基础上提出结合卷积匹配追踪和正交匹配追踪算法对图像进行分层稀疏表示。实验结果表明联合字典能够自适应匹配图像中的边缘、斑块、纹理等特征,与单独的卷积字典和K-SVD冗余字典相比,稀疏表示能力更强。     

一种改进的SRGAN红外图像超分辨率重建算法

针对红外图像分辨率偏低的问题,设计了一种改进的超分辨率生成对抗网络(Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network,SRGAN)算法.在生成网络中,提出应用残差密集网络获取各网络层提取的图像特征以保留图像更多的高频信息,并采用渐进式上采样方式以提升大缩放因...     

基于盲均衡的超分辨率图像重建

超分辨率图像的重建是指从一组低分辨率图像重建出更高分辨率的图像。提出采用盲均衡与凸集投影的方法估计成像系统的冲激响应 ,并实现超分辨率图像的重建。这种图像重建算法不需要了解关于帧间运动模式与帧内模糊类型的先验知识 ,因而更接近实际应用的要求。模拟实验的结果表明了该算法的良好性能     

基于损失提取反馈注意网络的图像超分辨率重建研究

自SRCNN(super-resolution convolutional neural network)将卷积神经网络用于超分辨率图像重建领域以来,人们通过大量的研究证明了使用深度学习的方法能够提高重建图像的效果。针对图像超分辨率网络中参数过多以及图像特征利用不充分导致可用的高频信息较少等问题,提出了一种基于损失提取策略的反馈注意网络(loss extraction feedback attention network,LEFAN),以循环的方式对参数进行复用,同时增加对低分辨率图像特征的重用,以捕获更多的高频信息,对重建过程中造成的损失进行提取并融合到最终的超分辨率图像中。实验结果表明：算法在实现多次利用低分辨率图像的基础上,对潜在的损失进行提取并融合到最终的超分辨率图像中,可以获得较好的图像重建效果。     

基于空间预处理联合稀疏表示高光谱图像分类

针对高光谱图像分类时光谱信息和空间信息利用不充分、分类精度低的情况, 提出一种结合空间预处理的联合稀疏表示分类方法。一方面能够弥补联合稀疏表示固定窗口模式中空间信息利用不充分的问题, 另一方面也避免了像元多次参与联合稀疏模型的构建过程。考虑每个像元对联合稀疏模型的贡献不同, 通过赋予邻域像元相应权重以提高稀疏重构精度。最后, 充分利用训练样本的已知信息修正分类结果, 在Pavia University和AVIRIS Salinas两个数据集上进行实验验证。实验结果表明, 所提方法能够有效地提高高光谱图像分类精度。     

基于主元分析和稀疏表示的SAR图像目标识别

现有的合成孔径雷达图像目标识别方法通常包括图像预处理、特征提取和识别算法3部分。但是,预处理算法的自适应性很难得到保证。提出了一种基于主元分析和稀疏表示的目标识别算法。首先,阐述了稀疏表示和重构的基本理论;其次,提出了基于主元分析和稀疏表示的合成孔径雷达图像目标识别算法;最后,选取MSTAR数据库中的5类合成孔径雷达目标图像进行仿真。结果表明,在没有预处理的情况下,该算法仍能有效地识别目标,与主元分析和三阶近邻的识别算法相比,具有较高的识别率和鲁棒性。     

双参数Beta过程联合字典遥感图像超分辨

为了改善遥感图像超分辨重建(super-resolution reconstruction,SRR)效果,针对以往仅适用于单特征空间的稀疏字典超分辨算法,提出同时适用于两个特征空间的双参数Beta过程联合字典(Beta process joint dictionary,BPJD)遥感图像SRR方法。首先,根据遥感图像退化模型生成训练样本图像,并分别对高、低分辨率图像进行分块和Gibbs采样,生成字典训练样本。然后,依据BPJD,建立连接高、低分辨率遥感图像空间的双参数联合稀疏字典,将字典稀疏系数分解为系数权值和字典原子的乘积,依据字典原子指标训练和更新字典,得到高低分辨率联合字典映射矩阵。最后,进行遥感图像超分辨稀疏重构。实验结果表明:所提方法可自适应地缩小字典尺寸,能以更小尺寸的稀疏字典重建更高质量的超分辨遥感图像,重建结果图像的纹理细节信息更丰富,峰值信噪比和结构相似性度均有提高。     

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.     

基于联合聚焦/超分辨贝叶斯模型的雷达目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)、逆合成孔径雷达(inverse SAR, ISAR)等雷达目标图像,提出了一种基于联合聚焦/超分辨贝叶斯模型的超分辨重建方法。该方法基于联合聚焦/超分辨和点扩散函数参数模型,采用Metropolis-Hastings迭代更新算法,产生一系列描述目标散射截面和散焦参数概率分布特征的样本,从而估计出最佳目标散射截面元和散焦参数,实现低分辨率图像的超分辨重建。以合成与实测图像数据为例,对该超分辨方法进行了演示并给出了重建结果。实验表明,本文提出的方法对雷达目标图像重建效果良好,可用于SAR、ISAR及实波束成像等雷达图像目标信息的开发。     

基于粒子群优化的稀疏分解变尺度快速算法

针对一类可分稀疏性度量函数,结合最优化理论,研究了稀疏信号重构的快速算法。稀疏分解可以看成是一个带等式约束的优化问题,首先利用惩罚函数法将其转化为无约束优化问题|然后在粒子群优化估计搜索步长的基础上,利用变尺度法寻找无约束优化问题的最优解|最后依次增大惩罚因子,直至稀疏表示系数满足分解精度的要求。该算法避免了矩阵求逆运算,且无需先验地选取惩罚因子。仿真实验验证了算法的有效性和快速性。     

基于加权最小二乘的字典学习算法

冗余字典学习是信号稀疏表示理论中的一个重要研究方面。首先,针对各训练样本稀疏表示误差各不相同的现象,建立了误差加权的信号稀疏表示数学模型,根据该模型提出一种基于加权最小二乘的字典学习算法,推导了算法闭式解和讨论了最优加权矩阵的选取。其次,为避免闭式解中矩阵求逆运算,进一步推导了算法的在线计算形式,对训练样本依次学习,每学习一个样本,字典进行一次更新,直至样本结束。此外,对算法收敛性进行了理论分析。最后,分别从信号稀疏表示和已知字典恢复两个方面仿真验证了理论分析的正确性和算法的可行性和优越性。     

高光谱图像修复算法的自适应稀疏编码实现

针对高光谱图像(hyperspectral images,HSI)中缺损像元及条带影响图像后续处理及应用的问题,应用稀疏表示理论,将HSI修复问题建模为不完整观测下的信号稀疏重建问题,提出自适应稀疏编码实现的HSI修复算法。首先,对加性噪声假设下的HSI观测模型进行研究。然后,通过引入基于随机近似的在线学习优化方法,提出新的从高光谱数据中直接构造字典的算法,从而获取光谱字典。之后,应用变量分解和增广拉格朗日稀疏回归方法对图像进行稀疏编码求解。最后通过稀疏重构求得修复后的HSI。实验结果表明,相对于现有算法,在不同噪声条件下,所提算法均能够更有效地修复缺损的HSI,且与其他字典学习类修复算法相比计算耗时更短。