基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

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。     

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

基于谱特征参数的图像稀疏降噪

提出一种基于谱特征参数的图像稀疏降噪算法。其采用稀疏重构理论为图像降噪框架,并将图论中的谱特征参数作为一约束条件,以有效克服传统稀疏重构中稀疏解不稳定的问题。该降噪算法将噪声图像块作为基础元素进行关系图构建,进而得到邻接矩阵。然后,求解该邻接矩阵对应的拉普拉斯矩阵,并对其进行特征分解,得到对应的特征向量,即谱特征参数。最后,将图像块矩阵与一定数目该高频谱特征参数所组成矩阵的乘积作为稀疏模型的正则项形成提出的算法模型。实验结果表明,与基于K-SVD的稀疏表示降噪算法相比,在相同参数的情况下提出的算法在多种类型噪声下对多幅图像的降噪效果都有着显著的提高。     

结合随机投影和稀疏表示的图像融合方法

引入压缩感知理论解决基于稀疏表示的图像融合方法中融合质量和数据压缩问题,探索在达到一定融合质量的同时降低融合所需计算代价的方法.该方法首先利用随机投影对待融合图像数据进行压缩,再对压缩数据进行稀疏表示得到稀疏系数,根据融合影响因子确定融合稀疏表示系数获得融合图像.实验验证了该算法的合理性和有效性,及在较低压缩比下具有与传统方法可比拟的融合质量.     

微光与红外夜视技术的现状与发展

分别介绍微光成像技术和红外热成像技术各自的发展历程、技术特点和发展趋势,并对这二种夜视技术进行了比较,最后介绍微光图像和红外图像的融合技术.对于全面了解夜视技术及夜视装备并掌握其发展方向具有重要意义.     

基于字典稀疏表示和梯度稀疏的图像盲去模糊

基于超完备字典稀疏表示的图像复原利用字典的冗余性能够有效地恢复出图像的结构特征,但由于使用字典稀疏表示时需要对整幅图像进行分块处理,导致复原后的图像块之间重构图像常出现"伪像"效应。针对这一问题,本文将图像梯度稀疏统计特性作为先验知识加入稀疏表示图像盲去模糊模型中,提出了一种基于字典稀疏表示和梯度稀疏的图像盲去模糊算法,同时分析了算法的整体优化求解方法。实验分析和结果表明,本文算法能在一定程度上去除图像块之间的"伪像"效应,保持图像的结构特征和整体平滑。本文算法的去模糊图像在峰值信噪比和视觉效果两方面均有显著提高。     

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。     

基于稀疏表示的轴承早期故障特征提取

低速重载机械设备中的滚动轴承由于承受巨大载荷,极易出现内外环故障. 在故障早期阶段,反映故障特征的冲击成分很微弱,极易被噪声覆盖而难以识别. 为准确诊断轴承早期故障,提出基于稀疏表示的故障特征提取方法. 该方法利用K-SVD字典训练算法构造出能准确匹配冲击成分的字典,克服了参数化字典缺乏自适应性的问题;稀疏编码过程中,采用批处理正交匹配追踪算法(batch orthogonal matching pursuit,Batch-OMP)对振动信号进行分解,以逼近信号的峭度值最大原则作为分解结束条件,自适应确定出分解次数;最后,通过对重构的特征成分进行包络谱分析得出故障类型. 对仿真信号和轴承振动信号进行故障特征提取,结果表明所提方法能准确提取出冲击成分,验证了其有效性和实用性.      

稀疏矩阵文档图像处理

讨论基于稀疏矩阵的文档图像存储及处理方法 .采用三向量法或链表法表示稀疏图像 ,然后在稀疏域直接实现某些基于临域运算的图像处理算法 .分析表明 ,对于具有显著特征的文档图像能有效地节省存储空间并提高计算效率 .以卷积运算和一种文档图像处理运算为例 ,给出实验结果     

基于稀疏表示分类算法的复合绝缘子憎水性检测方法

复合绝缘子表面憎水性的检测是判断其防污闪性能的主要手段之一.本文引入稀疏表示分类算法实现了对复合绝缘子憎水性图像的检测分类.运用最小一范数方法计算稀疏表示系数,通过计算最小残差图像来搜索与测试图像最匹配的训练样本图像,从而准确识别出检测试样的憎水性HC等级.该算法避开了一般模式识别算法中较复杂的特征提取环节,为复合绝缘子憎水性图像识别检测提供了新的思路.实验结果表明,该方法能有效地应用于复合绝缘子憎水性图像的分级.     

基于图像边缘位移的有监督的稀疏表示分类方法

稀疏表示分类算法在有监督的图像识别上有广泛的应用.该分类算法的准确度与训练样本个数有很大的关联.通常训练样本越充分,则该算法分类准确率越高,然而遇到小样本问题时,该算法分类准确率会明显降低.针对小样本问题,提出使用基于图像边缘位移的方法,得到和原始训练图像样本高度相关的新样本,达到扩充训练样本容量的目的,进而提高算法的分类准确率.同时,对于带仿射约束的稀疏表示分类算法,也可以经过图像边缘位移方法来提高分类准确率.实验结果证明,所用方法能够取得较好的图像识别效果.     

基于稀疏表示的步态识别

提出一种基于稀疏表示的方法,采用CASIA-B和CUSD步态数据库进行步态识别.首先对步态序列中心化及归一化处理,之后提取了步态的主动能量图像（AEI）,AEI很好地表达了步态中的动态信息,以此作为步态的特征图像,并对特征AEI采用两种方式稀疏表示：一是采用基于重构误差的方法建立字典、更新字典及分解系数;二是采用基于区分辨别字典的方式建立字典、更新字典及分解系数.系数分解采用的是正交匹配追踪算法.实验证明提出的方法识别准确性高,识别速度快,适合实时性要求高的场合.     

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.      

基于随机矩阵的高光谱影像非负稀疏表达分类

考虑到常规的高光谱影像稀疏表达分类模型的不足,提出随机矩阵-非负稀疏表达分类模型来提高高光谱影像的分类精度.通过引入随机矩阵来改善传统稀疏表达分类模型中测量矩阵以更好满足限制等距特性条件,同时限定系数向量的非负性以提高重构系数的可解释性.基于两个不同的高光谱数据集,对随机矩阵-非负稀疏表达分类模型采用三种方法进行系数重构,并对比常规稀疏表达分类模型的分类结果.实验证明,所提的模型能够明显提高常规稀疏表达分类模型的分类结果.同时,随机矩阵的投影维数对分类精度的影响研究实验表明,较大的投影维数能够保证该模型用以提高高光谱影像的分类精度.