基于RGB通道下模糊核估计的图像去模糊

图像去模糊旨在从受损图像中恢复出清晰图像。由于模糊过程未知,精确地估计出模糊核函数,成为得到清晰复原图像的关键。对于彩色图像来讲,现存的方法只考虑在灰度域估计模糊核。事实上,各个通道的色彩分量图所受到的模糊核函数的影响是不同的。为此,提出一种获得更加精确的模糊核的方法,利用彩色图像的3个色彩通道(RGB channels)代替灰度域分别进行模糊核估计,并将估计出的模糊核应用到基于细稀疏表示的复原模型中进行去模糊处理。仿真实验表明,提出的方法比目前的方法能够获得更好的图像复原效果。     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

抗污染攻击的流内安全网络纠错编码

传统的网络路由并不能达到多播网络中"最大流-最小割"定义的Shannon容量限,而网络编码很好地解决了上述问题,在增大吞吐量的同时还可以均衡网络负载,提高带宽利用率.但是当网络中存在恶意攻击时会引入错误数据包,在线性网络编码操作下会带来数据包的"错误扩散",不仅影响网络性能,还会造成资源的严重浪费.因此如何在优化网络传输性能的同时提高通信网络的安全性成为目前亟待解决的问题.本文采用基于同态校验的线性网络纠错编码机制进行差错控制,拟解决多播网络中的污染攻击问题,对安全性能以及传输性能进行了分析.仿真结果表明基于同态校验的网络纠错编码能够在不破坏数据包编码规则的前提下及时地进行错误的检测和纠正,得到较好的差错控制性能,能够对抗网络中恶意节点引起的污染攻击问题.      

视频流媒体中源端基本层最佳速率确定算法

精细可扩展(fine grained scalable, FGS)编码是网络视频流行的编码技术之一. 采用FGS编码时, 基本层的速率选择需要在受益客户数量和视频编码效率之间进行折中. 为此, 本文提出了一个源端基本层最佳速率确定算法, 以最大化所有客户的观感体验. 论文首先提出了一个通过实验和曲线拟合建立 R-Q (Rate-Quality)函数曲线的方法, 在此基础上给出了缩小最佳基本层速率搜索空间的定理, 并针对单序列和多序列的不同特点和不问题复杂度, 提出了不同的算法. 针对单视频序化问题, 提出了改进的FGSOPT_N算法, 算法只用到了序列的R-Q函数曲线; 针对多视频序列问题是NP困难问题的实际, 提出了改进的定界MFGSOPT_N算法和改进的贪婪算法MFGS_N以确保找到最优基本层速率, 减少算法运行时间. 针对每种算法, 给出了实例进行算法效果的演示和对比. 结果显示提出的算法能可靠找到最优基本层速率.     

基于贝叶斯方法的Meta-分析

本文基于贝叶斯Meta-分析给出了Jeffreys无信息先验B(1/2,1/2)时的链接分布,并将其进行推广,给出了先验分布为B(α,β)时的链接分布。     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。     

核稀疏概念编码算法及在图像表示中的应用

稀疏编码算法是一种常用的图像数据表示方法.为了处理高度非线性分布的数据,文中提出了一种核稀疏概念编码算法,并应用于图像表示.该算法首先对邻域图进行谱分析,提取数据的几何流形结构信息;然后将原始特征空间数据映射到高维特征空间中,利用谱回归在高维特征空间中来计算基向量;最后在高维特征空间中对每个样本逐个进行表示.文中算法不仅能有效地处理非线性结构数据,而且只需求解一个稀疏特征值问题和两个回归问题,计算简单有效.在Yale、ORL和PIE图像库的聚类实验表明,文中算法的准确率和归一化互信息均优于其它几种对比算法.     

Underdetermined DOA estimation and blind separation of non-disjoint sources in time-frequency domain based on sparse representation method

This paper deals with the blind separation of nonstation-ary sources and direction-of-arrival （DOA） estimation in the under-determined case, when there are more sources than sensors. We assume the sources to be time-frequency （TF） disjoint to a certain extent. In particular, the number of sources presented at any TF neighborhood is strictly less than that of sensors. We can identify the real number of active sources and achieve separation in any TF neighborhood by the sparse representation method. Compared with the subspace-based algorithm under the same sparseness assumption, which suffers from the extra noise effect since it can-not estimate the true number of active sources, the proposed algorithm can estimate the number of active sources and their cor-responding TF values in any TF neighborhood simultaneously. An-other contribution of this paper is a new estimation procedure for the DOA of sources in the underdetermined case, which combines the TF sparseness of sources and the clustering technique. Sim-ulation results demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm in both blind source separation （BSS） and DOA estimation.     

Image separation using wavelet-complex shearlet dictionary

This paper presents a new method for image separation through employing a combined dictionary consisting of wavelets and complex shearlets. Because the combined dictionary sparsely represents points and curvilinear singularities respectively, the image can be decomposed into pointlike and curvelike parts as accurate as possible. The proposed method based on the geo- metric separation theory introduced by Donoho in 2005 shows that accurate geometric separation of the morphologically distinct fea- tures of points and curves can be achieved by l1 minimization. The experimental results show that the proposed method can not only be effective but also greatly reduce the computing time.     

H.264/AVC错误恢复新技术

随着无线视频和网络视频的兴起,视频传输的健壮性问题越来越突出,视频编码的抗误码性能研究成为近年来研究的热点之一.最新的视频编码标准H.264/AVC采用了一系列的错误恢复措施,本文主要介绍其中3个新的:FMO(灵活的宏块排序),RS(冗余片)和参数集;并通过实验讨论其优良的抗误码性能.