基于时空域自回归模型的视频信号内插算法

研究视频帧的内插算法。首先,提出了一种新的时空域自回归模型,像素点由当前帧内的4个像素点和相邻帧内的4的像素点线性表示。然后,根据此时空域模型,利用软判决策略估计图像的内插像素值。实验结果表明,图像内插算法的PSNR值比其它算法提高0.27 dB～0.39 dB,同时得到了较好的主观视觉效果。     

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.     

基于遗传算法寻优的支持向量机图像插值方法

锯齿波、边缘模糊是影响图像质量的重要因素,为了有效提高图像质量,提出了一种优化支持向量机图像插值方法.先将遗传算法应用到支持向量机的参数寻优,将使用最优参数的支持向量机结合图像相关性对图像插值.算法根据图像相关性选择适当的相邻点作为输入模式训练支持向量机,用训练好的支持向量机及输入模式估计出待插值点的像素值.仿真结果表明,与已有算法相比,该算法获得图像的RPSN值、NMSE值、MSE等指标均有明显改善,且视觉效果有显著提高.     

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。     

一种结合全局一致性与局部连续性的壁画修复方法

提出了一种全局一致性和局部连续性结合的壁画修复算法.主要利用线性系统和图像修复间所蕴含的关系,构建具有全局过完备特性的相似块集合字典,同时构造弹性网正则化下的稀疏修复模型,并用同伦-最小角回归法求解出过完备字典下的稀疏系数;通过字典与系数的线性组合,得到待修复区域的全局特征;之后提出一种基于领域相似特性的局部特征估计方...     

一种基于并行遗传算法的超分辨率图像重建方法研究

笔者提出了一种基于并行遗传算法的图像(序列)超分辨率重建的新框架方法.文中给出了算法原理及步骤,并对算法特点和性质进行了详细的分析,与直接使用迭代正则化相比,通过实验的方法选取正则化参数的方法,其最大优势是可通过实验来调整正则化参数,使算法更易搜索到最佳图像估计.最后给出了实验结果以及详细的实验分析,并将其与其它正则化图像插值技术进行了比较,证明是一种新颖实用的方法.     

基于正则化逻辑回归的阿尔茨海默病早期诊断模型

提出了一种基于L_2正则化逻辑回归(LR)的阿尔茨海默病(AD)诊断算法.在该模型中使用了L_2范数对LR进行正则化处理,正则化参数通过十倍交叉验证来选择,同时使用了独立成分分析对预处理后的数据进行降维处理,最后使用了牛顿算法来求出模型的最优权值.通过这一算法可以有效分辨出AD及其早期阶段轻度认知障碍(MCI).实验在AD vs.CN,MCI vs.CN和LMCI vs.EMCI 3组分类任务中获得的分类准确率分别为95.22%,81.22%和74.35%.实验结果证明其为一种有效的诊断算法.     

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.     

用于图象复原的离散L-曲线自适应算法

描述了一种自适应的离散L-曲线正则参数的计算方法,正则化方法为截断奇异值分解法.该算法不需要预置参数,能够滤除L-曲线上的局部特征,略掉局部拐点,确保了解的收敛.在不同的噪声背景下以及不同尺度下我们进行了数值测试,并将测试结果与最优正则解进行对比分析.实验表明,该算法对图像的复原效果、可靠性和稳定性要优于传统的算法.     

基于方向信息测度的非局部正则化图像去噪方法

针对非局部正则化在图像去噪过程中计算复杂度高、复原速度慢的问题,基于方向信息测度提出了改进的非局部正则化方法.在图像的边缘轮廓区域使用保边性能较好的非局部正则化方法,而在图像的平坦区域使用各向异性全变差模型,且该全变差模型由基于Bregman迭代正则化方法的快速迭代算法进行求解.实验结果表明:基于方向信息测度的非局部正则化方法在快速消除图像噪声的同时,能有效地保留图像的边缘和纹理等结构信息.     

一种基于压缩感知的图像去马赛克算法

文中提出了一种基于分块压缩感知的图像去马赛克算法.该算法首先将Bayer色彩滤镜阵列采样值等效为压缩感知理论中感知矩阵采样所得的压缩数据.其次通过结合Bayer色彩滤镜阵列自身特点训练分块稀疏字典.最后在训练所得稀疏字典的基础上利用分块压缩感知重构算法便可精确重构出Bayer色彩滤镜阵列采样结果.由于训练所得稀疏字典能有效降低与Bayer色彩滤镜采样阵列之间的相关性,因此文中所提出的图像去马赛克算法能有效对单一Bayer色彩滤镜阵列采样值进行重构.通过实验验证表明：新的图像去马赛克算法明显优于传统插值算法,重构所得彩色图像在去除假色影响的同时能完整保留原始图像的细节信息.     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法简

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于半像素运动信息的快速超分辨率图像重构算法

提出了一种全新的、利用半像素运动信息进行超分辨率重构的快速算法．该算法连续两次使用了图像的一维统计特性：第一次将图像分为运动区域和背景区域;第二次针对运动区域估计各像素的运动范围．在对运动区域进行运动估计和运动补偿后获得Ⅳ个运动补偿图,最后结合背景区域,利用数据融合技术获得超分辨率的重构图像．试验结果表明,该算法计算量小、复杂度低,无论是最小均方误差,还是信噪比或峰值信噪比,均好于传统的双线性内插法．     

一种基于多尺度结构自相似性的图像超分辨重建算法

多尺度结构自相似性是指图像中存在大量相同尺度以及不同尺度相似结构的性质。本文提出一种基于多尺度结构自相似性的超分辨率重建算法,该方法通过图像旋转和金字塔分解将输入图像的先验信息附加到训练库中,并对样本图像块聚类,分别训练针对各类的多个字典。在图像重建阶段,自适应选择最优字典,并利用相似图像块间的关系建立非局部约束项重建图像。最后利用迭代反投影算法进行图像后处理,进一步提升图像的超分辨率重建效果。实验结果表明,与SCSR、SISR和ASDS算法相比,本文算法能够取得边缘更为清晰的超分辨率重建效果。     

一种宽带脉冲信号检测算法

提出了一种能够实时检测雷达脉冲信号的自相关算法。相对原有相关算法,该算法提高了窄带脉冲信号脉宽和到达时间的测量精度,并具备对宽带脉冲信号检测和时域参数估计的能力,且易于硬件实现。讨论了不同信噪比下使用最优门限能够达到的测量精度,并将该算法在FPGA中实现。仿真结果证明该算法在实时处理环境中具有较好的检测性能。     

OFDM系统中一种双选择性稀疏信道压缩感知方法

针对OFDM系统,提出了一种基于压缩感知（CS）的双选择性稀疏信道估计新方法.为解决传统二维插值算法无法准确估计双选择性稀疏信道的问题,通过利用信道在时频域的稀疏特性,将OFDM系统下的双选择性信道模型转化为CS可解的BPIC数学模型,并最终利用基追踪算法对稀疏信道的脉冲冲激响应实现估计.仿真结果显示,新方法能有效减少导频数,提高频谱利用率;在传统的FFT-Linear和FFT-FFT二维联合插值算法无法正确估计出信道响应时,基追踪算法仍能实现对稀疏信道的精确估计.     

最优区域与离散小波变换结合的颜色恒常性计算算法

颜色恒常性计算就是通过消除光照对颜色的影响,得到与光照无关的稳定的颜色描述因子。目前基于底层特征驱动的颜色恒常性算法,大多数利用整幅图像的像素信息来估计场景的光照。然而,并不是所有的像素点都包含颜色恒常性计算的有效信息,而且没有考虑像素点周围的空间信息的影响。本文针对这两个问题提出一种基于最优区域选择和离散小波变换结合的颜色恒常性算法,在分割区域上进行不同尺度的离散小波变换,利用得到的小波系数估计出不同区域不同尺度上的误差,选择出误差最小的分割区域用于整幅图像的光照估计。该算法简单易行,实验结果证明可以取得比较好的光照估计效果。     

具有噪声估计机制的偏差迭代图像复原

研究了Morozov偏差方程,将图像退化模型的Tikhonov正则化解构造Morozov偏差方程.用小波变换估计图像信号的噪声能量,并运用到Morozov偏差方程中,利用Morozov偏差原理迭代求取正则参数,从而得到正则化解.提出了一种具有噪声能量估计的偏差迭代图像复原正则化方法.实验表明:在图像信号噪声未知的情况下,该迭代方法的图像复原具有较快的计算收敛速度和较好的复原能力.