基于低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构

该文结合Zeyde等人提出的低分辨率图像自举算法和双重稀疏性字典的训练方法,提出了一种新的单幅图像超分辨率重构方法。该方法在训练字典的过程中,首先对低分辨率训练样本图像采用自举算法进行超分辨率重构,然后将自举重构输出图像与低分辨率、高分辨率训练样本图像求差,并将两幅差值图像的小波分解系数作为样本数据源,训练具有双重稀疏性的字典对。文中详细讨论了结合低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构算法框架,并通过实验比较证明,该文方法较其他方法具有更好的超分辨率重构效果。     

基于复合稀疏去噪的沙漠地震噪声消减

沙漠地震噪声既含有低频噪声又含有高斯白噪声,一般方法很难同时去除这两种噪声,针对此问题提出了使用复合稀疏去噪同时压制沙漠地震噪声中的低频噪声和高斯白噪声的方法。在复合稀疏去噪中将平方损失作为损失函数的保真度约束,将信号和信号一阶导数的 L1 范数作为损失函数的稀疏约束,然后通过最小化损失函数去除信号中的高斯白噪声。为同时去除低频噪声,复合稀疏去噪中联合使用了低通滤波器,即可一次性去除低频噪声和高斯白噪声。分别对模拟地震数据和实际地震数据进行仿真实验,实验表明该方法可有效地同时压制沙漠地震数据中的低频噪声和高斯白噪声,复合稀疏去噪的保幅略好于带通滤波器,去噪后带通滤波器会产生较严重失真,而复合稀疏去噪的失真较小。     

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.     

一种运用显著性检测的行为识别方法

针对传统稠密轨迹行为识别法不能很好地区分行为区域和背景的问题,提出一种运用显著性检测的行为识别方法。考虑到视频显著性在较小的时空范围内变化不大,将视频在时域分割为多个短子视频,并将子视频在空域划分成小块,再以块为基础运用一种两阶段显著性检测方法获取每个子视频的行为区域。在检测的第一阶段,将低秩矩阵恢复算法应用于子视频的运动信息计算其初始显著性,并据此将其内所有块划分为候选前景集合和绝对背景集合;在第二阶段,为了将真正的行为区域从候选前景集合中分离出来,利用绝对背景集合中块的运动信息构建字典,通过加权稀疏表示算法计算候选前景集合中每个块的细化显著性,再通过阈值化获取二值显著图用以指示行为区域;最后,将显著图融入稠密跟踪过程以获取行为区域轨迹用于行为识别。基准数据集上的实验结果表明,该方法能够较好地检测视频中的行为区域,获得的识别率高于传统稠密轨迹法2.5%~4.5%。     

用于AIS实时信号稀疏表示的追踪算法研究

为解决非周期船舶自动识别系统(AIS)信号的载波跟踪问题,利用信号稀疏表示方法对AIS实时信号进行重构,以获得AIS信号的信道信息,从而为实现定位信息的测量打下基础.从AIS信号特点和AIS实时信号处理的要求出发,对基于K-SVD算法所构造的自适应冗余字典,从信号处理时间、稀疏表示精度、误码率和受噪声的影响几方面对比了基追踪(BP)和正交匹配追踪(OMP)两种不同的追踪算法.实验结果表明,两种算法都能有效精确地重构AIS信号,BP算法相比OMP算法具有更好的稀疏表示精度和误码率,但是信号处理时间会更长.由于AIS对实时性的高要求,OMP算法更适合用于AIS自主定位系统.     

稀疏约束的嵌入式模糊均值聚类算法

降维作为聚类问题的关键预处理步骤被用来抽取高维数据潜在的低维子空间结构.面对高维数据聚类,传统的策略是首先采用降维技术提取高维数据嵌入在低维空间的潜在数据结构,然后利用一个聚类算法完成数据聚类.然而,这种两阶段优化策略的聚类性能往往不如直接优化统一的目标函数.因此,在模糊聚类算法的基础上,本文提出了一种稀疏约束的嵌入式模糊均值聚类算法(EFSC),该方法结合线性正交投影技术在对高维数据降维的同时完成聚类.EFSC模型对模糊矩阵施加了稀疏约束来提升聚类性能.理论分析与实验结果证明了本文提出的EFSC算法的有效性.     

基于小波变换与NLTV的稀疏孔径ISAR成像

针对稀疏孔径逆合成孔径雷达(ISAR)成像问题,提出一种结合小波变换与非局部总变差(NLTV)的稀疏孔径ISAR正则化成像框架,给出了成像模型并推导了模型的优化求解方法．该方法通过对目标图像进行小波分解,并分别对低频分量和高频分量进行NLTV和l0范数正则化约束,在确保成像结果稀疏性的基础上更好保护图像的结构和轮廓特征．仿真和实测数据分析结果表明：所提方法在ISAR孔径数据缺失严重的情况下仍具有良好的成像性能．     

基于Newmark隐式时间积分方案的裂纹动态扩展的数值计算方法

扩展有限单元法(XFEM)是基于单位分解的思想,在常规有限元的位移模式中加入能够反映裂纹面不连续性的跳跃函数和裂纹尖端的渐近位移场函数,避免了常规有限单元法计算断裂问题时需要对裂纹尖端重新划分网格的不便以及繁重的计算量,并且裂纹的扩展独立于网格.标准有限元在处理时间积分时,在裂纹不断扩展的过程中整体刚度矩阵的自由度也会...     

大型稀疏系统齐次化算法的探讨

主要讨论解决大型稀疏线性问题的齐次化算法,提出改进的齐次化算法,证明该算法的收敛性.数值实验表明,该算法具有收敛速度快、计算精度高等特点.     

基于多层次非负稀疏编码和SVM的窃电检测方法

针对现有方法对新型窃电方式检测准确率不高的问题,文中提出了一种基于多层次非负稀疏编码和支持向量机(support vector machines, SVM)的窃电检测新方法。该方法以月度用电曲线为检测对象,基于多层次非负稀疏编码提取样本的多层次用电模式特征,以及窃电情景分析提取样本的数值统计特征,将二者的融合检测特征输入SVM分类器进行窃电检测。以爱尔兰智能电表数据集构造的算例验证了所提方法能够提高窃电检测的精确率和召回率。