基于稀疏表示和块匹配的图像超分辨率重建方法

针对图像的超分辨率重建问题,提出一种基于稀疏表示和块匹配的重建方法.首先,根据图像退化模型将HR图像退化成LR图像.然后,通过训练获得过完备字典,对图像重建问题进行稀疏表示,并对此进行求解.最后,利用重叠块技术缓解块效应,利用反向投影技术保证全局一致性,最终获得重建的HR图像.另外,将该方法扩展到多帧图像重建中,利用块匹配技术从多帧图像中选择出一个目标图像,以此实现重建.实验结果表明,该方法的重建图像具有较低的峰值信噪比.     

压缩感知稀疏识别用于多视角图像目标分类

针对多视角条件下的图像目标分类问题,提出一种基于压缩感知特征的稀疏识别方法. 该方法以原始图像的感知数据为特征描述,将测试样本与训练样本集的压缩感知特征纳入稀疏识别的框架,并通过求解一个l1范数优化问题来获取分类结果. 实验表明,该方法不仅有效利用了压缩感知特征的信息冗余性来保证稀疏识别的性能,而且无需进行预处理就能较好地实现多视角图像的目标分类.     

基于稀疏表示的遥感图像超分辨重建

为了获取高质量的超分辨遥感图像,提出了一种改进特征提取算子的稀疏表示遥感图像超分辨率重建方法。该算法通过设置模板,对一阶和二阶梯度滤波算子进行改进,在有效提取低分辨率图像边缘特征的同时,减少噪声干扰。利用遥感图像库训练得到高、低分辨率图像块字典,再应用低分辨率图像块及其字典求出稀疏表示系数。高、低分辨率图像块具有相同的稀疏表示系数,可根据已求的稀疏表示系数得出超分辨重建图像。实验结果表明,改进算法的超分辨重建效果的客观评价指标,比以往稀疏表示超分辨方法有很大提高,峰值信噪比提高近0.24 dB,均方根误差降低近0.15。     

基于小波域维纳滤波器的信号稀疏表示

经典小波分解对信号稀疏化效果不佳,为此设计了基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法. 该算法可自适应地衰减每个小波系数,增大系数的稀疏度及可压缩性,从而提高压缩感知算法对信号的恢复质量. 仿真结果表明,与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复算法相比,该算法较大地提升了对信号及图像的恢复质量.     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...     

基于压缩感知和稀疏优化的数学实验案例设计

将在信息论、图像处理、地球科学、光学成像、模式识别、无线通信、大气、地质等领域受到高度关注的压缩感知和稀疏优化引入数学实验课程.设计难度适中的实验案例并利用Matlab语言编程实现,既实现了教学与科研资源共享,又介绍了Matlab优化工具箱求解线性规划问题的方法,拓宽了学生的视野,丰富了数学实验课程的教学内容.     

基于压缩感知的MIMO系统稀疏信道估计

在多输入多输出通信系统中,接收端信道均衡与相干检测需要利用信道状态信息. 传统信道估计方法如最小二乘法和最小均方误差法均基于多径信道密集型假设,导致频谱利用率低下. 为此,该文研究在单载波MIMO系统中的稀疏信道估计,利用多径信道的稀疏特性提出一种基于压缩感知理论的信道估计方法. 这种方法能利用较少的导频信号达到与传统方法相比拟的估计性能,从而提高频谱利用率. 仿真验证和理论分析表明,基于压缩采样匹配追踪的压缩感知信道估计方法为MIMO系统稀疏信道估计的最优选择.     

一种RGB分块压缩感知的图像水印算法

根据压缩感知理论的计算保密特性,提出一种基于内容特征与压缩测量值的图像水印新算法.首先,对图像进行分块处理,获取分块RGB三个颜色层上的DCT变换系数.然后,对DCT中低频系数采用压缩感知测量提取图像内容特征,生成基于内容的数字水印.最后,利用精细化稀疏自适应匹配追踪信号重构算法,分多次把数字水印嵌入到分块颜色层的高频DCT系数的压缩测量值中,增强了水印鲁棒性.通过对提取的水印进行比对及差错控制,实现图像篡改检测.仿真实验表明,算法对图像篡改具有精确的检测能力.     

压缩感知联合稀疏孔径自聚焦的多站无源雷达成像

针对外辐射源信号特点,考虑相位误差对成像性能的不良影响,提出了基于压缩感知联合稀疏孔径自聚焦的无源雷达成像方法. 利用不同载频外辐射源信号在不同转角下的点扩散函数构造稀疏传感矩阵的每个列向量,并利用lp 范数法将带约束条件的强散射点增强问题转换为无约束的最优问题求解,同时建立关于相位误差的最优化问题,通过准牛顿法求解相位误差增量,从而实现目标成像与相位误差的联合估计. 仿真结果表明,与子孔径综合无源雷达成像相比,该方法无需大的目标累积转角,同时在存在相位误差时仍可获得较好的成像效果.     

基于蝙蝠算法与信号稀疏分解的DOA估计研究

稀疏分解的DOA估计法具有很高的估计精度,但稀疏分解计算量巨大,需要较长的计算时间。针对这一问题,将蝙蝠算法与信号的稀疏分解算法相结合,应用于信号的DOA估计。利用蝙蝠搜索算法搜索路径优、寻优能力强的优点,可快速寻找到正交匹配追踪过程中每一步分解的最佳原子,从而实现信号快速稀疏分解。仿真结果表明,引入蝙蝠算法后,在有效的估计条件下,加快了计算速度,减少了计算量。     

采用残差估算的卫星云图压缩传感重建

摘要： 卫星云图数据量庞大,获取、传输、存储的代价很高. 为了有效减小云图采样率及数据量,提出一种基于残差估算的压缩传感云图重建方法. 该方法首先构造一种抗混叠方向多尺度变换,用于压缩传感的稀疏表示. 借助随机投影技术将带平滑处理的投影Landweber算法引入分块压缩传感的重建过程,通过估计当前云图与前一相邻时次云图的残差获得理想的重构云图. 实验结果表明,抗混叠方向多尺度变换适用于压缩传感的稀疏表示,所采用的残差估算重建方法可明显提高重建云图的视觉效果及客观评价指标. 当测量率为0.5时,重建云图的峰值信噪比较直接重建法平均提高0.5 dB以上.     

基于双密度双树复小波的结构化CS图像重构

提出了一种基于双密度双树复小波(double-density dual-tree complex wavelet transform, DDDT-CWT)基的结构化CS图像重构算法,该算法将图像在双密度双树复小波变换下的系数呈现的树结构化特征与CoSaMP重构算法相结合,实现了对原始图像的更精确重构.实验结果表明:在相同压缩比的前提下,与传统使用DWT基且未考虑变换系数结构化特征的重构算法相比,使用DDDT-CWT基和融入结构化特征的重构算法分别可获得2.9~3.2 dB与0.2~1.2 dB的增益,综合两者后的重构算法可获得3.8~4.3 dB以上的增益.     

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化

针对盲分离初始化问题提出一种基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化方法. 该方法充分利用信号Curvelet变换的稀疏特性,选取稀疏性最好的高频系数组,采用聚类方法估计聚轴中心,寻求混合矩阵估计值,实现对盲分离学习算法的初始化. 实验结果表明,该初始化方法能避免盲分离算法在收敛时陷入局部最小,加快收敛,并提高分离精度.     

压缩感知点云数据压缩

在研究FARO 激光扫描点云数据特点的基础上,将压缩感知理论和算法应用于3D 点云数据的压缩. 通过对点云数据降维处理,直接对坐标数据进行采样压缩,应用正交匹配追踪算法进行恢复,并对恢复数据采用统计滤波的方法滤除边缘噪点. 仿真结果表明：该方法能有效地实现点云数据的压缩,且有较好的鲁棒性.