基于小波框架的稀疏正则化方法及其在图像复原中的应用

本文旨在从受模糊和噪声影响的图像中复原原始图像.为此,在小波变换域中图像系数稀疏的先验假设下,通过极小化一个包含数据保真项和基于小波框架的l1/2正则化项的能量泛函,实现图像降噪和去模糊;鉴于该能量泛函是非线性、非凸和不可导的,本文使用ADMM型算法极小化该能量泛函.使用数字图像领域的四幅典型图像:Shepp-Loga...     

采用联合域字典稀疏表示的极化SAR图像分类

针对传统字典学习算法难以有效保持极化SAR图像的空间结构以及难以处理大规模数据的问题,提出了一种基于空域和极化域的联合域字典学习和稀疏表示的分类方法.该方法采用基于联合域流形距离的快速AP聚类进行字典学习.利用局部线性编码对极化SAR图像进行空域和极化域的联合域稀疏表示,充分利用了极化SAR数据集潜在的信息,有效保持极化SAR数据结构的同时降低了算法的时间复杂度.试验结果表明:所提算法适应性强,收敛速度快,能够提高极化SAR图像的分类精度.     

基于小波阈值和字典学习的合成孔径雷达图像压缩

在小波域对合成孔径雷达(SAR)图像进行双重稀疏处理的基础上,提出一种基于小波阈值和字典学习的SAR图像压缩方法.利用SAR图像的统计分布特性,结合空间树结构对小波域的小波系数进行阈值化处理,利用递归最小二乘字典学习算法(RLS-DLA)将小波系数表示为字典稀疏,以在增大字典稀疏度的同时抑制斑噪声,并提高图像的重构效果.结果表明:在低比特率条件下,所提出方法比经典压缩方法的精度更高.     

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。     

基于Contourlet变换的医学图像检索

针对医学图像特点,提出了一种基于纹理的医学图像检索算法.Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本算法充分利用图像Contourlet变换系数的统计特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为检索的特征向量.采用上述算法对CT图像数据库进行了检索实验,并与基于小波变换纹理分析方法进行了比较.结果表明,在Contourlet变换域上检索查准率高于在小波域上的查准率,从而验证了该算法具有良好的检索性能.     

基于正交离散小波的超分辨力图像复原算法

利用正交离散小波变换,通过最小化广义交叉确认函数求取小波变换渐近最优阈值,与L-R超分辨力图像复原算法结合,提出了基于正交离散小波变换的L-R法(WL-R)和单次运算小波变换的L-R法(SWL-R).算法能够较好地复原信噪比较低的图像细节,SWL-R只需1次处理过程,在保证复原处理快速有效的基础上,减少了L-R算法的大量迭代运行时间,适合于实时化的超分辨力图像处理,具有广泛的应用前景.     

一种基于能量分布特性的小波去噪算法

目前对于保持图像细节、滤除噪声,普遍采用空间域、频率域滤波．在空间域滤波,尽管能够有效地限制噪声,但是同时模糊了图像细节．因此,在频率域滤波的方法越来越引起关注．在小波频率域中,我们常常采用Donoho阈值方法处理小波系数来以此去除噪声,保留图像细节,然而该方法同时也一定程度上模糊了图像细节．小波变换具有良好的时、频局部化性能,图像经过多级小波变换得到不同分辨率的子图个数,各高频子图上的小波系数具有相似的能量统计分布特性．也就是说随着分解层数的增加,分辨率最低子图的小波系数范围最大,而高分辨率子图上大部分数值接近于0．因此,该文提出了一种新的基于能量分布特性的小波去噪算法(WCED)．     

基于稀疏重建的压缩图像质量提高方法

为了克服JPEG2000中低码率压缩图像在边缘处表现出的明显振铃效应严重降低了图像的人眼视觉质量的问题,在迭代凸集投影理论基础上,分析了迭代去噪方法恢复图像变换域稀疏数据的机理,提出了JPEG2000压缩图像重建算法.该算法保持压缩图像在小波域中的非零系数不变,通过迭代去噪恢复其他位置的小波系数.结果表明：提出方法有效地增强了JPEG2000压缩图像沿边缘的正则性,提高了图像的主客观质量,图像峰值信噪比平均提高0.52dB.     

基于双层混合字典学习的图像超分辨率复原

提出了一种新的字典学习法用于图像的超分辨率复原,即双层混合字典。其中,第一层字典采用半耦合字典,确保了复原过程的灵活性和准确性,并结合稀疏表示算法得到第一层复原图像;为了不影响算法的整体运算速度,第二层字典采用分类字典,并利用原始图像与第一层复原图像的差值作为高分辨率样本,以便能恢复更多的高频细节。实验结果表明,本算法与传统的基于单一字典的图像超分辨率算法相比,无论是在视觉效果上,还是峰值信噪比(PSNR)指标,都取得了更为理想的效果,有效地改善了降质图像的质量。     

基于小波变换的低通系数差分的图像压缩算法

提出了在SPIHT算法中引入差分处理、对低频域小波系数根据其分布特性进行分析的方法．图像经过小波分解后,对生成的小波系数进行差分处理．对5阶分解后的小波系数最顶层采用分块分组的方法,用小波块的质心代替小波系数实现滤波,每组小波块做差分处理,从而减小低频域小波系数间的冗余．在此基础上,通过统计和推导,改进差分量化的模式,得到其优化算法．实验表明,本算法比标准SPIHT的算法具有更高的压缩比,压缩性能能够提高0．01～0．02dB．     

采用稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法

为了提高超分辨率重建图像的质量,提出一种基于稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法.首先,将小波变换的多尺度性、多方向性与稀疏表示的灵活性相结合,构建一种双稀疏编码(DSC)模型,提高稀疏系数的精度.然后,在双稀疏编码模型中引入局部线性嵌入正则化项(LLER),以更好地保留图像的结构;在重建过程中,对输入的低分辨率图像进行小波分解,得到3幅不同方向的高频子图,并采用提出的模型对其进行重建.最后,利用逆小波得到最终的高分辨率图像.实验结果表明:与多种主流的超分辨率算法相比,文中算法无论在主观视觉效果还是在峰值信噪比和结构相似度两个客观评价指标上,都取得了更好的效果.     

基于空间频率和小波变换的图像融合方法

为了更好的对多光谱图像和高分辨图像进行融合，根据小波变换有三个方向的高频细节这．特点，提出了一种计算空间频率的新方法。利用这种空间频率、IHS和小波变换方法对多光谱图像和高分辨图像进行了融合，得到了具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像，并对融合图像进行了评价。实验结果表明该方法得到的融合图像优于传统IHS变换法和传统小波变换方法。     

一种“时-空”域自动视频分割算法

为了进行基于对象的视频编码,视频图像往往需要被分割成单独的个体.提出了一种从时域到空域的自动视频分割算法.在时间域阶段,通过对相邻两帧变化部分的检测,找到运动目标的初步定位.在空间域阶段,采用预测分水岭算法对运动目标进行精确定位.两种方法互相补充,互相增强.另外为了解决分水岭的过分割问题,算法在小波变换后的图像上进行.实验结果表明,提出的方法不仅分割效果好,而且计算时间少,分割的结果具有更准确的语义信息和实用性.     

一种具有非凸非光滑组合正则的图像恢复方法

为保证对含有较多纹理信息的图像有好的恢复性能,提出了一种具有非凸非光滑组合正则的图像恢复方法。一方面,利用一阶非凸非光滑正则在恢复图像的同时保护图像纹理信息;另一方面,采用二阶非凸非光滑正则降低一阶非凸非光滑正则引起的分层效应。交替方向法等用来克服该组合正则项非凸非光滑性带来的数值计算困难。最后,不同污染环境下的仿真实验结果表明算法恢复图像的信噪比、峰值信噪比、图像相似度评价值均优于比较算法恢复结果。     

受限空间细水雾作用下烟气温度变化规律研究

利用热电偶测量细水雾作用下烟气层不同高度温度,研究雾滴粒径、雾通量和喷头与火源的水平距离等因素对平均细水雾降温速率（V）的影响规律．揭示了细水雾抑制火灾烟气温度的主导机理．利用实验数据推导V与雾通量之间的数学关系,建立V空间分布的三维数学模型,为细水雾技术用于火灾烟气抑制提供理论基础和必要的设计参数．     

Quantum-inspired evolutionary tuning of SVM parameters

The most commonly used parameters selection method for support vector machines （SVM） is cross-validation, which needs a long- time complicated calculation. In this paper, a novel regularization parameter and a kernel parameter tuning approach of SVM are presented based on quantum-inspired evolutionary algorithm （QEA）. QEA with quantum chromosome and quantum mutation has better global search capacity. The parameters of least squares support vector machines （LS-SVM） can be adjusted using quantum-inspired evo- lutionary optimization. Classification and function estimation are studied using LS-SVM with wavelet kernel and Gaussian kernel. The simulation results show that the proposed approach can effectively tune the parameters of LS-SVM, and the improved LS-SVM with wavelet kernel can provide better precision.     

基于Contourlet变换的红外视频监控图像去噪算法研究

提出了将基于Contourlet变换结合循环平移的去噪算法应用到红外视频监控图像中。对于加性高斯噪声背景下的红外视频图像,实验结果表明,本算法较基于传统小波变换,小波变换结合循环平移以及单一使用Contourlet变换的算法,可以更有效地提升图像去噪后的视觉效果,同时明显提高了图像的峰值信噪比(PSNR).     

基于非局部全变差和部分支撑已知的CS-MR图像重建方法

提出一种基于压缩感知(CS)的磁共振(MR)图像重建方法.利用参考图像和目标图像结构的相似性,提取参考图像在小波域中L个大系数的索引集作为目标图像的已知支撑集,约束已知支撑集补集中小波系数的l₁范数.此外,采用非局部全变差(NLTV)作为规整化项构造目标函数,通过快速合成分离算法(FCSA)重建目标图像.仿真结果证明,该方法能有效保留图像的边缘和细节信息,抑制噪声干扰,在相同采样数据量下,重建性能优于经典CS-MRI和其他同类方法.      

结合NSCT和区域特征的图像融合新算法

提出一种把非下采样Contourlet变换(NSCT)和区域特征相结合的图像融合新方法.该方法能够获取更好的空域和频域中的局部特征,同时提高融合图像的质量.用NSCT对已经配准的源图像在不同尺度和方向进行分解,低频子带分量采用区域平均能量和匹配度相结合的融合规则,高频子带分量使用改进的拉普拉斯能量和取大的融合规则.然后,利用逆NSCT变换对图像重构得到融合结果.实验结果表明,新方法优于其他三个常用的方法,且较好地保留图像的边缘和细节信息.     

一种基于相位基元的立体匹配方法

基于人类的视觉机理和小波变换的特性，提出了一种基于小波变换相位基元的多通道立体匹配算法．该算法利用Ｈａｒｄｙ小波基函数将原始像对表示成一系列具有良好空－频域定位性的带通分量，以多通道带通分量的相位信息作为匹配基元．从而将视差估计转化为相位估计问题．研究结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，能快速有效地产生密集的视差场．