检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2012年第6期40卷 1097-1102页

作者：李仲生李仁发蔡则苏赵乘麟邵阳学院信息工程系湖南邵阳422000 湖南大学网络与信息安全湖南省重点实验室湖南长沙410082 哈尔滨工业大学计算机学院黑龙江哈尔滨150001

针对现有显著对象提取算法时间复杂度高和未考虑显著对象的完整性等问题,提出了一种能适应资源有限环境的显著对象提取算法.首先建立了稀疏表示的数学模型,归纳出了显著对象与稀疏表示的对应关系、区域间的边能近似模式和邻接区域间的... 详细信息

针对现有显著对象提取算法时间复杂度高和未考虑显著对象的完整性等问题,提出了一种能适应资源有限环境的显著对象提取算法.首先建立了稀疏表示的数学模型,归纳出了显著对象与稀疏表示的对应关系、区域间的边能近似模式和邻接区域间的渐变模式.然后依据对应关系确定候选区域,依据渐变模式和边能近似模式实现显著对象的局部提取.对比实验证实:本文算法高速、精确地捕捉到了显著对象,并能在一定条件下保持显著对象的完整性.

关键词：时间复杂度对象局部提取稀疏表示渐变模式边能近似模式

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稀疏表示的超像素在线跟踪

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电子与信息学报 2014年第10期36卷 2393-2399页

作者：程旭李拟珺周同驰周琳吴镇扬东南大学信息科学与工程学院南京210096

目标表观变化的处理是视觉跟踪领域极具挑战性的问题,该文针对这一问题,在粒子滤波框架下提出一种高效的基于超像素的L1跟踪方法(SuperPixel-L1 tracker,SPL1)。首先利用具有结构性信息的中层视觉线索(超像素)构造字典来对目标的表观建... 详细信息

目标表观变化的处理是视觉跟踪领域极具挑战性的问题,该文针对这一问题,在粒子滤波框架下提出一种高效的基于超像素的L1跟踪方法(SuperPixel-L1 tracker,SPL1)。首先利用具有结构性信息的中层视觉线索(超像素)构造字典来对目标的表观建模;然后求解由粒子表示的候选目标状态的L1范数最小化,把重构误差最小的候选状态作为跟踪的结果;最后进一步改进了字典的在线更新策略,不论目标发生遮挡与否,字典都被学习更新;为了降低目标发生漂移的可能,更新时保留初始帧的信息。仿真结果验证了SPL1在目标发生长时间遮挡、尺度和光照变化时依然能够稳定地跟踪目标。

关键词：视觉跟踪在线学习表观变化稀疏表示超像素

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稀疏表示框架下的SAR目标识别

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电子科技大学学报 2014年第4期43卷 524-529页

作者：程建黎兰王海旭电子科技大学电子工程学院中国人民解放军95438部队

稀疏表示选择最佳线性表示重构信号,可避免合成孔径雷达(SAR)目标识别中的方位角估计难题,同时减轻强相干噪声影响。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该文提出分别使用级联方式和并联方式构造稀疏字典实现SAR目标识别。首先对... 详细信息

稀疏表示选择最佳线性表示重构信号,可避免合成孔径雷达(SAR)目标识别中的方位角估计难题,同时减轻强相干噪声影响。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该文提出分别使用级联方式和并联方式构造稀疏字典实现SAR目标识别。首先对训练样本进行对数归一化处理,使用主成分分析(PCA)特征提取和降维;然后对处理后的数据分别组成级联字典和并联字典,采用截断牛顿内点法(TNIPM)获得目标的稀疏表示;最后,在两种字典的稀疏表示框架下设计分类器对SAR目标识别。通过对比实验,验证了该文的字典构建方式在稀疏表示框架下对SAR目标识别的有效性。

关键词：级联字典字典构建并联字典稀疏表示 SAR目标识别

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稀疏表示中稀疏系数的l1范数的特性分析

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系统工程与电子技术 2019年第12期41卷 2692-2696页

作者：宗静静邱天爽大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024 大连交通大学电气信息工程学院辽宁大连116028

稀疏表示模型被广泛应用于计算机视觉和模式识别领域,该数学模型中参数稀疏系数的l1范数作为图像块的活跃度度量(activity level measurement,ALM)特征被成功应用于稀疏表示图像融合领域,但该参数的物理意义至今没有明确的解释。以此问... 详细信息

稀疏表示模型被广泛应用于计算机视觉和模式识别领域,该数学模型中参数稀疏系数的l1范数作为图像块的活跃度度量(activity level measurement,ALM)特征被成功应用于稀疏表示图像融合领域,但该参数的物理意义至今没有明确的解释。以此问题为出发点,首先,从广义的角度出发,将图像块的稀疏系数向量的l1范数定义为奇异度;其次,在理论上定性说明了该定义的合理性;第三,通过实验,以图形化方式侧面展示了该参数的物理意义。理论与实验分析结果表明:信号向量的稀疏系数可看作该向量在字典基函数下的投影坐标,稀疏系数的l1范数可用来描述信号的奇异性特征。

关键词：稀疏表示图像融合稀疏系数的l1范数奇异度

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优化稀疏表示的迷彩伪装目标高光谱识别方法研究

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光谱学与光谱分析 2024年第12期44卷 3534-3542页

作者：徐景余包妮沙郎洁双刘善军毛亚纯贺黎明东北大学资源与土木工程学院辽宁沈阳110819 高分辨率对地观测系统辽宁先进技术协同创新与应用中心辽宁沈阳110819 中共辽宁省委军民融合发展委员会办公室辽宁沈阳110032

目前利用稀疏表示算法提取高光谱影像中伪装目标时,背景字典的选择受到伪装目标“异物同谱”的影响,导致无法准确检测伪装目标。为探索解决这一问题,以草地伪装网、荒漠伪装网为研究对象,分别采集伪装网可见光-近红外反射率光谱和机载... 详细信息

目前利用稀疏表示算法提取高光谱影像中伪装目标时,背景字典的选择受到伪装目标“异物同谱”的影响,导致无法准确检测伪装目标。为探索解决这一问题,以草地伪装网、荒漠伪装网为研究对象,分别采集伪装网可见光-近红外反射率光谱和机载高光谱影像,分析室外测得的伪装网、机载影像中背景像元与伪装目标像元的光谱特征。利用室外测得的伪装网与机载影像中的背景光谱具有差异性、相邻像元属于同一地物可能性大的特点,提出基于欧式距离和影像同质性特征约束的背景字典选择方法,进一步利用背景字典稀疏表示方法识别目标。结果表明:(1)对于草地伪装:在750~1000 nm波长范围内,影像中背景像元光谱的反射率高于伪装网光谱的反射率。对于荒漠伪装:在550~700 nm范围内,影像中背景像元光谱反射率高于伪装网光谱的反射率。(2)通过建立与目标像元光谱欧式距离最大,且与邻域像元同质性最高的空谱特征约束条件,选取了草地伪装影像413个背景像元和荒漠伪装影像507个背景像元作为背景字典。(3)基于改进的背景字典选择方法,利用稀疏表示算法对伪装目标进行识别,结果可以精确判别伪装目标的位置与数量。对草地伪装目标与荒漠伪装目标检测的接受者操作特征的曲线下面积(AUC)分别达到了0.96和0.98,表明该算法针对草地伪装目标、荒漠伪装目标均具有良好的检测性能。

关键词：机载高光谱可见光-近红外光谱伪装网背景字典稀疏表示

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基于稀疏表示的地面磁共振信号提取方法

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地球物理学报 2018年第8期61卷 3446-3456页

作者：王琦田宝凤张健蒋川东吉林大学通信工程学院长春130012 地球信息探测仪器教育部重点实验室(吉林大学) 长春130061 吉林大学仪器科学与电气工程学院长春130061

在多孔隙含水层中地面磁共振(surface nuclear magnetic resonance,SNMR)信号呈现多弛豫衰减特性,常规盲源分离方法和单指数拟合方法引起信号严重失真和信息缺失等问题.本文提出了基于稀疏表示的随机噪声背景下多弛豫SNMR信号的提取方法... 详细信息

在多孔隙含水层中地面磁共振(surface nuclear magnetic resonance,SNMR)信号呈现多弛豫衰减特性,常规盲源分离方法和单指数拟合方法引起信号严重失真和信息缺失等问题.本文提出了基于稀疏表示的随机噪声背景下多弛豫SNMR信号的提取方法.根据SNMR信号的衰减特征,设计了精确刻画SNMR信号且与随机噪声不相关的离散衰减余弦冗余字典.其次,针对多弛豫SNMR信号稀疏度未知的问题,通过设置合理的残差比阈值控制迭代次数,改进了广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit,gOMP)算法,使得该方法应用于SNMR信号的提取时,具有更好的自适应性和普适性.再次,鉴于SNMR测量数据为多次独立重复采集的结果,提出了基于数据流的SNMR信号提取策略,在提高算法鲁棒性的同时,保证了信号提取结果的唯一性.最后,通过仿真和实测数据证明了基于gOMP算法的稀疏表示方法可以显著地提升多弛豫SNMR信号的提取质量,降低随机噪声对含水层反演结果的影响,提高SNMR探测能力.

关键词：核磁共振稀疏表示广义正交匹配追踪冗余字典

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基于可见-近红外光谱与稀疏表示的注水肉识别

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光谱学与光谱分析 2015年第1期35卷 93-98页

作者：郝冬梅周亚男王玉张松杨益民林凌李刚王修力北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072 安徽大学健康科学研究院安徽合肥230601

为了能快速准确的识别原料肉与注水肉,提出了一种基于可见-近红外光谱和稀疏表示的无损的识别方法。通过向猪肉样本(包括猪皮、脂肪层和肌肉层)注水的方法建立注水肉模型,采集未注水的原料肉和6类不同注水量的注水肉的可见和近红外漫反... 详细信息

为了能快速准确的识别原料肉与注水肉,提出了一种基于可见-近红外光谱和稀疏表示的无损的识别方法。通过向猪肉样本(包括猪皮、脂肪层和肌肉层)注水的方法建立注水肉模型,采集未注水的原料肉和6类不同注水量的注水肉的可见和近红外漫反射光谱数据。为了消除光谱数据中的冗余信息并提高分类效果,对光谱数据进行光调制和归一化等预处理并截取有效波段,根据是否注水以及注水量的多少对样本进行分类。用所有训练样本构成原子库(字典),通过l1最小化将测试样本表示为这些原子的最稀疏的线性组合。计算测试样本与各类的投影误差,将最小投影误差对应的类作为测试样本的所属类别,并应用留一法进行交叉检验,比较了稀疏表示法与支持向量机的识别结果。实验结果表明,利用稀疏表示法对于原料肉与注水肉的识别准确率可达到90%以上,获得了较好的分类效果,优于支持向量机的识别结果。而对于不同注水量的注水肉识别准确率与注水量之差正相关。稀疏方法不需要进行传统模式识别模型的前期学习与特征提取,适用于高维、小样本量数据的处理,计算成本低,将其用于注水肉的光谱数据识别具有一定的创新性,并取得了较满意的结果,为原料肉和注水肉的无损识别提供了一种有效方法。

关键词：可见-近红外光谱稀疏表示注水肉原料肉

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基于邻域分割的空谱联合稀疏表示高光谱图像分类技术研究

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光谱学与光谱分析 2016年第9期36卷 2919-2924页

作者：王彩玲王洪伟胡炳樑温佳徐君李湘眷中国科学院西安光学精密机械研究所光学成像重点实验室陕西西安710119 西安石油大学计算机学院陕西西安710065 中国人民武装警察部队工程大学陕西西安710086 中国科学院软件研究所北京100080 华东交通大学信息工程学院江西南昌330013

传统的高光谱遥感影像分类算法侧重于光谱信息的应用。随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加,高光谱影像中相同类别的地物在空间分布上呈现聚类特性,将空间特性有效地应用于高光谱遥感影像分类算法对分类精度的提升非常关键。但是,高... 详细信息

传统的高光谱遥感影像分类算法侧重于光谱信息的应用。随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加,高光谱影像中相同类别的地物在空间分布上呈现聚类特性,将空间特性有效地应用于高光谱遥感影像分类算法对分类精度的提升非常关键。但是,高光谱影像的高分辨率提供空间聚类特性的同时,在不同地物边缘处表现出的差异性更加明显,若不对空间邻域像素进行甄选,直接将邻域光谱信息引入,设计空谱联合稀疏表示进行图像分割,则分类误差较大,收敛速度大大降低。将光谱角引入空谱联合稀疏表示图像分类理论中,提出了一种基于邻域分割的空谱联合稀疏表示分类算法。该算法利用光谱角计算相邻像素的空间相似度,剥离相似度较低的邻域像素,将相似度高的邻域像素定义为同类地物,引入空谱联合稀疏表示模型中,采用子联合空间追踪算子和联合正交匹配追踪算子对其优化求解,以最小重构误差为准则进行分类。选取AVIRIS及ROSIS典型光谱影像数据进行实验仿真,从中可以看出,随着光谱角分割阈值的提高,复杂的高光谱影像分类精度和平滑区域的高光谱影像分类精度均逐步提高,表明邻域分割在空谱联合稀疏表示分类中的必要性。

关键词：高光谱影像处理稀疏表示邻域聚类邻域分割最小重构误差

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基于双向稀疏表示的鲁棒目标跟踪算法

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物理学报 2014年第23期63卷 166-176页

作者：王保宪赵保军唐林波王水根吴京辉北京理工大学信息与电子学院北京100081

目前,基于稀疏表示的目标跟踪通常为在目标模板集上重构候选样本的正向模型或者在候选样本集上描述目标模板的反向模型.两个模型的共同点是均需计算候选样本与模板集合之间的稀疏相关系数矩阵.基于此,建立了一个双向联合稀疏表示的跟踪... 详细信息

目前,基于稀疏表示的目标跟踪通常为在目标模板集上重构候选样本的正向模型或者在候选样本集上描述目标模板的反向模型.两个模型的共同点是均需计算候选样本与模板集合之间的稀疏相关系数矩阵.基于此,建立了一个双向联合稀疏表示的跟踪模型,该模型通过L2范数约束正反向稀疏相关系数矩阵达到一致收敛.与之前的单向稀疏表示模型相比,双向稀疏表示跟踪模型在正反向联合求解框架下可以更加充分地挖掘所有候选样本与模板集之间的稀疏映射关系,并将稀疏映射表上对正负模板区分度最好的候选样本作为目标.基于加速逼近梯度(accelerated proximal gradient)快速算法,以矩阵形式推导了双向稀疏表示模型的求解框架,使得候选样本集和目标模板集均以矩阵方式并行求解,在一定程度上提高了计算效率.实验数据表明所提出的算法优于传统的单向稀疏表示目标跟踪算法.

关键词：稀疏表示目标跟踪贝叶斯框架

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三尺度分解和稀疏表示的红外和可见光图像融合

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光谱学与光谱分析 2024年第5期44卷 1425-1438页

作者：冀鲸宇张玉华邢娜王长龙林志龙姚江毅陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050003

为提高对含噪声源图像的处理效果,以及提高融合图像的对比度、结构信息等,提出一种基于三尺度分解和稀疏表示的红外和可见光图像融合算法。首先,为增强对噪声的去除效果,并且维持源图像的结构和边缘特性,利用滚动引导滤波器对源图像进... 详细信息

为提高对含噪声源图像的处理效果,以及提高融合图像的对比度、结构信息等,提出一种基于三尺度分解和稀疏表示的红外和可见光图像融合算法。首先,为增强对噪声的去除效果,并且维持源图像的结构和边缘特性,利用滚动引导滤波器对源图像进行分解,将源图像分解为基础层和细节层;其次,为充分利用基础分量中的细节和能量,同时降低模型的复杂性,构造结构-纹理分解模型,将基础层再次分解为基础结构层和基础纹理层。然后分析三个分量的不同特点,使用不同的融合规则对三个分量分别进行融合,针对细节分量,其含有主要的噪声成分,但含噪声程度又不一样,因此根据图像含噪声的程度自适应确定稀疏融合去噪参数,从而同时实现对细节分量的融合和去噪,并且能够有效地提高计算效率;针对基础结构分量,其包含的细节特征较少,直接采用基于视觉显著图的加权平均技术进行预融合;针对基础纹理分量,由于其包含了视觉上重要的信息或图像特征,如边缘、直线和轮廓等活动信息,能够反映出原始基础图像的主要细节,因此采用主成分分析方法进行预融合,最终通过重构细节、基础结构和基础纹理层来得到融合图像。为验证所提方法的有效性,选取了多组红外和可见光图像进行试验,并与近期的五种方法CNN、FPDE、ResNet、IFEVIP、TIF进行了对比,采用主观和客观的形式对结果进行分析。实验结果表明,同其他图像融合算法进行对比分析,该方法能够兼顾含噪声和无噪声图像的融合,在有无噪声的情况下均能够将源图像的细节、亮度和结构保留到融合图像中,而且能有效地消除噪声。

关键词：图像融合噪声图像融合滚动引导滤波三尺度分解稀疏表示

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