联合稀疏和低秩表示的医学超声图像去噪

为了保持超声图像的边缘和细节特征，同时去除图像中的噪声，提出了一种改进的低秩稀疏矩阵分解模型。首先，通过对数变换将乘性性质的斑点噪声转换为加性噪声；然后引入L1范数和改进的低秩正则项，以最小化保真项、正则项为目标函数，迭代恢复出去噪后的超声图像；最后使用指数变换从对数域中还原。将本模型应用于肿瘤超声图像，与一些经典的去噪算法进行比较，得出该模型对消化道粘膜下肿瘤超声图像去噪估计具有良好的适用性和实时性。     

基于双核范数鲁棒矩阵分解的遮挡图像恢复

低秩矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中普遍使用的数据分析工具.矩阵分解方法可用于连续遮挡的图像数据的恢复,而低秩矩阵分解可转化为核范数优化模型.为了增强矩阵分解模型的鲁棒性,提出基于双核范数的鲁棒矩阵分解方法,该方法将每个数据矩阵分解为低秩干净数据、低秩噪声数据和稀疏噪声数据之和.建立最小化矩阵双核范数与L1范...     

基于低秩描述的特征提取算法

低秩表示算法是通过最小化矩阵核范数来求解低秩表示系数,然而待求解的低秩表示系数的稀疏性低的要求导致求解不稳定的情况。针对这个问题,在基本的图像低秩表示算法中引入一个约束条件来保证系数的最稀疏性,在特征提取过程中来获取图像数据在各个空间中的整体几何结构。通过对不同的加噪图像进行去噪恢复和分类识别,并与现有算法对比,证明改进算法的低秩特性更具有效性和判别性。在ORL库和Yale B库人脸库上的实验结果证明,改进的算法比原算法在图像去噪效果上更有效,具有较高的识别率。     

基于TV范数对低秩表示去噪模型的改进

全变差(TV)范数具有保持图像边缘信息及加强区域平滑性的能力,为增强低秩表示(LRR)模型恢复图像的结构光滑性,将TV范数引入到LRR模型中,通过对LRR模型中的系数矩阵增加TV范数约束,提出了一个新的图像去噪模型——全变差低秩表示(TVLRR)模型,并采用交替最小化方法有效地求解该模型。利用图像内在的非局部自相似性先验,所提算法可以有效地发现和去除噪声,同时增强恢复图像的结构光滑性,使去噪后的图像质量显著提高。实验结果表明,与顶尖的去噪算法相比,所提出的算法在主观和客观上都实现了具有竞争力的去噪表现,特别是当噪声强度很大时。     

基于稀疏表示和加权核范数极小化的图像去噪（英文）

提出了一种基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的去噪方法.首先将加权核范数极小化方法用于解决低秩矩阵逼近问题,这一步在去除噪声的同时也丢失了一部分纹理结构信息.为了弥补这个缺点,稀疏表示技术用于辅助重构清晰图像.实验结果验证该去噪方法取得了相当的去噪效果.     

基于向量稀疏和矩阵低秩的压缩感知核磁共振图像重建算法

当前基于压缩感知理论的核磁共振图像重建算法大多仅利用图像数据的稀疏性或者低秩性,并没有同时利用图像的这两个性质.本文提出了一种基于向量稀疏性和矩阵低秩性的压缩感知核磁共振图像重建方法.该方法利用核磁共振图像中图像块的非局部相似性对求解优化模型的经典非线性共轭梯度算法进行改进.主要是在共轭梯度算法的迭代过程中对每一图像块寻找其相似块,由于相似块的像素组成的矩阵具有低秩性,因此利用矩阵低秩恢复算法对每一图像块进行更新.改进后的方法同时利用了图像数据的稀疏性和低秩性.实验结果表明,该方法相对于现有的具有代表性的图像重建算法相比,提升了重建图像的质量,具有较高的信噪比.     

基于QR分解的稀疏LSSVM算法

传统最小二乘支持向量机(LSSVM)一般通过随机选择部分样本得到核矩阵的低秩近似提高解的稀疏性, 为了使该近似分解用尽可能小的低秩矩阵更好地近似原核矩阵, 提出一种]基于正交三角(QR)分解的QRP-LSSVM稀疏算法. 采用QR分解保持正交的特性挑选差异更大的样本, 迭代地精选核矩阵的部分列得到核矩阵的Nystr-m型低秩近似, 并利用分解结果快速求得最小二乘支持向量机的稀疏解. 实验分析表明, 该算法在不牺牲分类性能的前提下可得到更稀疏的解, 甚至在稀疏水平不超过0.05%的情况下准确率也较高, 可有效解决大规模训练问题.     

基于鲁棒主成分分析的低频水声信号降噪方法

由于海洋环境噪声的复杂性,接收到的信号往往具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.针对此问题,采用基于鲁棒主成分分析的降噪方法,建立将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声的分解模型,研究了对低频水声信号的降噪问题.首先通过Godec算法将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声3部分,然后运用非负矩阵分解算法对低秩部分进行分解,得到噪声字典,最后根据得到的噪声字典从含噪信号中提取出初始水声信号.通过对不同海况下即不同信噪比的仿真信号进行降噪处理,结果表明该方法在水声信噪分离中具有较好的降噪效果.     

基于核范数的JPEG解码算法

针对低比特JPEG图像因量化过程中产生的量化噪声问题,提出一种核范数JPEG解码算法.首先基于自然图像的低秩性得到一个带无穷范数约束问题的低秩矩阵恢复模型,其次将约束凸优化问题转换为无约束优化问题,降低其计算难度.最后,利用经典的原对偶算法结合块匹配方法处理低秩矩阵模型,得到后处理JPEG解码图像.实验结果表明,该文算法比基于总变分后处理方法在去除量化噪声方面具有优越性.     

一种新的广义鲁棒主成分分析(GRPCA)算法研究及应用

为恢复被混合噪声污染的低秩矩阵,提出了一种新的广义鲁棒主成分分析（GRPCA）算法。它通过最小化核范数、1范数和2,1范数的组合问题,从观测矩阵中分离出低秩部分和混合噪声部分,并用随机排序的交替方向乘子法求解。利用本文方法进行垃圾邮件分类的实验结果表明,与经典的主成分分析（PCA）和鲁棒主成分分析（RPCA）算法相比,本文方法可以有效提高垃圾邮件分类的精确度和稳定性。     

An Image Denoising Method Based on Group Sparsity and Low Rank

In this paper, we propose an image denoising method combining the priors of non-local self similarity(NSS), low rank and group sparsity. In the proposed scheme, the image is decomposed into overlapping patches, and then these patches are classified by the K-means clustering. Patches in each cluster are stacked into a matrix and then are decomposed into low frequency component and high frequency component through 2-D wavelet transform. Intuitively, the low frequency component should be a low rank matrix. We show that the high frequency component can be recovered by weighted mixed norm minimization which is also known as group sparse model. Then we propose an image denoising model using nuclear norm and weighted mixed norm as regularizers to enforce the priors on the low and high frequency. The proposed model can be solved efficiently in the framework of alternating direction multiplier method(ADMM) algorithm. Several experiments are carried out to verify the performance of the proposed model.     

基于门控循环单元网络的低阻油层测井流体识别方法

研究区块低阻油层发育广泛,油层和水层的电阻率相差不大,导致测井流体识别较为困难。为了有效识别低阻油层,采用少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, Smote)对油水同层,油层等少数类样本进行过采样使数据集均衡;并利用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)网络模型进行低阻油层的流体识别。通过相关性分析确定自然伽马(GR)、深侧向电阻率(RD)、密度(DEN)等8条测井曲线数据作为输入训练模型,应用于中实际资料中,并将GRU与传统RNN和其他3种机器学习算法对比。结果表明：序列数据模型的流体识别效果比传统机器学习模型好,且基于Smote-GRU的流体识别模型的符合率达到89.5%,相对传统循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的81.1%,取得了较好的应用效果。通过对照试验还证实了Smote算法提高了分类器对少数类样本的识别率。所提出的方法可为样本不均衡的低阻油层的流体识别提供参考。     

基于WT与LSSVM的储层油水识别方法研究

为了依据测井数据迅速而准确地识别油水层性质,提出基于小波变换(WT)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的储层油水识别方法.首先,分析了基于测井曲线的常规交会图油水识别方法的不足;其次,以深侧向探测电阻率作为训练样本和测试样本对基于LSSVM的储层油水识别模型的准确性进行分析;最后,将WT与LSSVM相结合建立储层油水识别模型并结合常规测井资料对储层油水进行识别.实验表明,基于WT与LSSVM的储层油水识别模型具有较快的识别速度和较高的识别精度.因此,将WT与LSSVM相结合应用于储层油水识别建模是行之有效的.     

一种新的基于非凸秩近似的RPCA模型

在机器学习、数据挖掘和图像处理等研究领域,鲁棒主成分分析(RPCA)主要用于恢复一个低秩的数据矩阵。考虑到核范数作为矩阵秩函数的凸近似在处理实际数据集时存在的问题,以及矩阵秩函数的非凸近似所展现出的优势,本文提出了一种新的非凸近似函数。基于该非凸近似函数,提出一个改进的RPCA模型,并应用增广拉格朗日乘子法对其进行求解。最后利用视频背景分离的实际数据,通过数值实验验证了新模型的有效性。     

基于稀疏化LSSVM的物联网轻量级入侵检测方法

为适应物联网感知层节点计算能力弱、能量有限和存储空间不足等特点,提出基于稀疏化最小二乘支持向量机的物联网轻量级入侵检测方法,以最小二乘支持向量机作为分类器,通过改进的K均值数据稀疏和自适应剪枝的模型稀疏方法,使模型更好适应物联网苛刻的资源环境.实验测试结果表明:入侵检测模型的F1值达到0.9268,模型大小减少到81....     

基于支持向量机回归的煤层含气量预测

为了探讨煤层含气量的有效预测方法,将支持向量机回归方法用于建立煤层含气量预测模型。利用所选的测井参数,采用基于小样本理论的支持向量机回归方法建立测井参数与煤层含气量的关系模型,对煤层含气量进行预测。实例分析表明,选取适当的测井参数,利用支持向量机回归方法建立的煤层气含量预测模型,其预测结果与实测结果的误差小。     

基于贝叶斯证据框架下 SVM 的油层识别模型研究

支持向量机(support vector machine,SVM)方法在石油测井领域的油层识别中取得了很好的应用效果,但SVM方法的识别效果受到惩罚参数和核参数的影响,不同的参数组合直接影响识别精度的优劣.为了在油层识别中获得更好的识别效果,提出一种基于贝叶斯证据框架下SVM的油层识别模型,即根据测井数据的训练样本信息,采用贝叶斯证据框架的理论求解惩罚参数以及核参数,再通过所求得的决策函数对测井数据的测试样本进行识别.实际测井数据实验表明,基于贝叶斯证据框架下SVM的油层识别模型的油层识别效果得到提高,优于传统SVM方法和基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的SVM方法.     

矩阵秩优化问题的一种分离算法

具有线性约束的最小矩阵秩优化问题在控制、信号处理、系统识别等领域都有着广泛的应用。在矩阵优化问题中,矩阵的秩能够反应数据的稀疏性,但由于矩阵秩函数的非凸性,矩阵秩优化问题一般解决起来比较困难。目前,矩阵核范数的应用对于解决矩阵秩优化问题提供了有效的工具。具有线性约束的最小核范数问题为最小秩问题最紧的凸松弛问题,对于最小核范数问题,如今已存在大量的算法,而可以解决最小化2个下半连续凸函数之和这一类优化问题的Douglas-Rachford分离技巧也同样可以用于此类问题的研究,运用此类技巧得到的算法具有良好的稳健性、有效性和收敛性。