联合新型分块稀疏表示和梯度先验图像盲复原

针对目前基于稀疏表示的图像盲复原算法计算量大且细节恢复能力有限等问题,提出一种新的图像盲复原方法.首先针对现有稀疏表示模型中重叠分块计算复杂度高的问题,提出一种多模式非重叠分块策略,在每种模式下独立求解复原图像,然后对各模式下复原图像求平均以消除"伪像";另外,用1 2l l范数作为稀疏性度量,将图像梯度稀疏先验融入基于稀疏表示的图像盲复原模型.最后,本文提出了联合新型分块字典稀疏表示和图像梯度稀疏先验的盲复原模型,采取迭代方法交替估计模糊核和待复原图像.实验结果表明,该方法在主观和客观评价下均取得较好的复原结果,并显著降低算法整体复杂度.     

采用共享空间稀疏表示的单幅图像超分辨率方法

基于高分辨率图像与其对应的低分辨率图像在转换到特定空间后有高度关联性的假设,提出一种基于共享空间稀疏表示的单幅图像超分辨率方法.该算法应用典型相关分析建立图像块对之间的联系,稀疏正则项刻画理想图像在过完备字典下的稀疏表示.实验结果表明:文中方法改善了算法执行速度,消除了图像主要边缘处的模糊与伪影,增强了图像重建质量.     

基于二维稀疏表示的人脸超分辨率重构算法

在分析人脸超分辨率算法和二维稀疏表示的基础上,提出基于二维稀疏表示的人脸超分辨率重构算法。与一维稀疏表示中将图像块转换为列向量不同,本文考虑到二维图像列与列之间的近邻关系,对图像块进行二维稀疏表示;在字典训练中,对每组图像块的每一列训练高、低分辨率字典,提出二维K-SVD算法对字典进行训练,减少字典训练消耗的时间,同时能够改善超分辨率人脸的质量。采用中科院CAS-PEAL共享人脸图像数据库进行仿真实验,实验结果从主、客观质量均验证了本文算法的有效性及先进性。     

字典原子优化的图像稀疏表示及其应用

为了提高图像稀疏表示性能,提出了一种有效的结构化字典图像稀疏表示方法.针对过完备字典构造和稀疏分解中原子筛选问题,提出了一种基于灰色关联度的字典原子筛选和结构聚类方案.首先,对测试图像分块处理,利用块作为原子样本;然后,计算原子间的灰色关联度,并设置原子灰色关联度的筛选准则;最后,利用结构特征对原子聚类,构造图像稀疏字典.算法利用灰色关联度选择表征能力强的原子,提高字典的表征能力,缓解了传统字典设计对原子个数的依赖;同时,降低了算法的复杂度.将该方法得到的字典用于图像去噪,结果表明,视觉效果明显优于同类算法,峰值信噪比提高2 dB左右,且算法复杂度显著降低.     

基于局部结构相似与稀疏表示的超分辨率图像重建

稀疏表示在图像超分辨率(super-resolution, SR)重建中表现良好,但是传统的稀疏表示方法独立考虑图像块之间的稀疏性,会导致重建图像损失部分纹理结构。文章提出了一种基于局部结构相似与稀疏表示的SR图像重建算法。该算法利用局部几何结构相似的约束模型和L_1范数正则化的稀疏表示来求解图像块在低分辨率字典下的稀疏表示,以此重建高分辨率图像块。实验结果表明,该算法比传统稀疏表示方法能更好地恢复图像纹理结构,并在重建效果上具有明显的优越性。     

结构相似度索引耦合最优稀疏表示的大规模损坏图像动态修复

当前的图像修复算法在处理小面积损坏图像时,可取得较佳的视觉质量;但难以用于高对比度边缘和高频分量的大面积损坏图像的修复,存在明显的模糊效应与块效应,使得修复质量较差。对此,提出了结构相似度索引耦合优化稀疏表示的大规模损坏图像动态修复机制。基于数据度与置信度构造图像块先验模型,提取损坏图像的已知块;再引入K-SVD算法和拉格朗日乘数机制,构造最优字典矩阵,优化稀疏表示,以重构目标图像损坏区域;并设计结构相似度索引与动态更新机制,估算稀疏表示系数,并动态更新字典矩阵,输出修复图像。最后测试了其机制性能。结果表明:与当前图像修复算法相比,在大规模损坏图像与高对比度边缘图像修复中,具有更好的修复效果、更高的相似度,显著消除了模糊效应与块效应。     

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.      

基于聚类与稀疏字典学习的近似消息传递

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing, AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像重建的质量与效率。进一步,提出基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法,在迭代过程中依据图像块特征进行分类,并为各类图像块分别学习稀疏字典,实现自适应去噪。与基于传统字典学习的AMP算法相比,基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法能够将重建图像的峰值信噪比提高0.20～1.75 dB,并且能够将运算效率平均提高89%。     

基于自回归正则化和稀疏表示的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建中稀疏系数解不精确和重建图像质量不理想的问题,本文提出了一种空间自回归正则化的超分重构算法.该重构算法联合稀疏K-SVD方法训练一个具有相同稀疏系数解的相对应于高低分辨率图像块的字典对,在此基础上利用自然图像本身具有的局部自回归性先验知识来对图像进行处理,经过模型的训练和选择引入正则化项,实现图像的局部约束,从而完整构造了基于正则化的稀疏编码目标函数,为了进一步实现图像去模糊得到清晰图像,利用退化模型实现全局约束.实验结果表明:与Bicubic、NE和SCR等算法相比,本文算法在主观视觉效果和客观评价指标方面都有了一定地提升.     

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。     

稀疏正则化及其在医学图像复原中的应用

论文旨在对受模糊和噪声影响的医学图像进行恢复.极小化由保真项构成的能量泛函是图像恢复普遍采用的方法,然而由于该极小化模型的不适定性,对其添加适当的正则化项是必要的.利用医学图像梯度稀疏这一先验条件,对极小化模型添加l_q正则化项.l_q正则化项的添加保证了图像梯度的稀疏性,也使我们不得不求解一个非凸优化问题.利用交替迭代的半二次分裂算法实现对该非凸问题的求解,并给出了该算法的收敛性分析. Shepp-Logan影像模型和MRI图像的数值仿真实验验证了本文的相关理论.基于研究结果,l_(1/2)正则化方法对梯度分布稀疏的医学图像具有良好的降噪与去模糊效果.     

稀疏域非局部正则化偏振图像超分辨率重建方法

利用不同偏振方向图像间具有的非局部自相似特征,提出了一种基于稀疏表示的偏振图像超分辨率重建方法.首先用主成分分析训练子字典,其次利用集中稀疏编码方法对图像块进行稀疏分解,最后用稀疏表示系数进行重建.实验结果表明,该方法能有效重建偏振图像中的边缘结构和细节信息.     

基于多成分字典和稀疏表示的超分辨率重建算法

为了解决单幅图像超分辨重建的问题,该文提出了一种在稀疏表示理论框架下基于多成分字典的方法。首先根据图像的退化模型,深入分析高低分辨率图像的关系,得到高分辨图像可由低分辨率图像在对应字典下的稀疏系数来重构的结论。根据这一结论,采用多成分字典分别表示图像的不同结构特征,并用匹配追踪的方法得到低分辨图像在多成分字典下的表示系数,然后在对应的高分辨字典下对高分辨率的图像进行重建,实现了基于多成分字典的单幅图像超分辨率重建。该文所提的方法对单幅图像的超分辨率重建具有较好的通用性,相对于传统的超分辨重建算法,在自然图像和卡通图像的实验中验证了算法的有效性。     

联合稀疏表示和总变分正则化的超分辨率重建方法

为提高基于稀疏表示的图像超分辨率重建的质量,该文提出了联合稀疏表示与总变分正则化的超分辨率重建算法。首先,在字典训练阶段,从具有相似统计特征的训练图片中获取图像块,作为训练字典的样本,并用K-SVD算法进行字典训练,得到高、低分辨率的字典。在稀疏编码阶段,根据局部稀疏编码模型求解出低分辨图像的稀疏表示系数,再利用稀疏表示系数和高分辨率字典对输入低分辨率图像进行重建,得到高分辨率图像。最后,将重建得到的高分辨率图像进行总变分正则化优化,进一步提高重建效果。仿真实验结果表明,该算法在客观评价指标和主观视觉效果上,图像质量都有明显提高。     

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.     

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     

基于组稀疏表示的压缩感知核磁共振成像算法

提出一种利用组稀疏表示进行CSMRI的方法.在字典学习过程中,对图像块按照相似性准则进行分组,并利用这些组进行字典训练.将组字典学习的代价函数引入到压缩感知核磁共振成像的模型中,并利用交替优化方法求解该模型.提出的算法不仅利用了图像的局部稀疏性,还利用了图像块之间的相似性(非局部相似性).实验结果证明,该算法能够重构出高质量图像.     

利用位置字典对的人脸图像超分辨率方法

针对基于稀疏表示的人脸超分辨率算法存在的字典尺寸大、训练时间长等问题,提出一种基于位置字典对的超分辨率重建方法.由于同一位置的人脸图像块具有相似的结构和内容,更有可能用相同的字典原子进行线性组合表示,因此把训练人脸图像按位置分块,首先为每个位置训练一个位置字典对,利用获得的多个位置字典对,对低分辨率测试人脸图像进行基本重建,然后应用残差补偿方法对位置块进行补偿.实验结果表明,由所提方法重建的人脸图像具有更好的视觉效果,与应用原始图像块进行稀疏表示的图像超分辨率算法相比,平均图像结构相似度指标值提高了0.082,同时字典训练时间缩短了约5倍.     

基于正弦图分区修复的稀疏角度CT重建算法

针对稀疏投影CT重建图像中的条形伪影问题,提出一种稀疏表示与低秩矩阵填充相结合的正弦图分区修复方法.首先,将正弦图子块依据灰度熵大小分为两类;然后,采用字典学习算法修复边界区域的正弦图子块,为了保留正弦图的内部结构,设计一种联合修复模型用于内部子块的修复,将正弦图的低秩特性融入稀疏表示模型中,以便引入非局部信息;最后,组成完整的正弦图并经滤波反投影(FBP)重建获得最终图像.实验结果表明,与经典算法相比,该算法在投影域与图像域皆有较优表现,能够较好地修复正弦图的结构,明显改善稀疏重建图像中的条形伪影及结构模糊问题.     

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.