检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感学报 2016年第3期20卷 441-449页

作者：夏琴邢帅马东洋莫德林李鹏程葛忠孝信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 中国天绘卫星中心北京102102

常规的去噪方法在去除遥感卫星影像噪声时,往往会造成影像模糊和空间分辨率下降。本文将稀疏表示理论应用于遥感卫星影像去噪,提出了一种改进算法,能够保留低频信息不变,仅对影像的高频信息进行稀疏重建。算法核心是按照是否能够从过完... 详细信息

常规的去噪方法在去除遥感卫星影像噪声时,往往会造成影像模糊和空间分辨率下降。本文将稀疏表示理论应用于遥感卫星影像去噪,提出了一种改进算法,能够保留低频信息不变,仅对影像的高频信息进行稀疏重建。算法核心是按照是否能够从过完备字典中选择较少原子进行稀疏表示的原则来区分高频信息中的有效信息和噪声。通过3组实验对改进算法与传统去噪方法进行对比检测,实验结果表明,改进算法在去除噪声的同时,能较好地突出影像的边缘和细节信息。

关键词：遥感影像稀疏表示去噪 K-SVD 质量评价

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一种利用稀疏表示的距离扩展目标检测新方法

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西安电子科技大学学报 2014年第3期41卷 20-25页

作者：张晓伟李明左磊西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071

针对在高斯白噪声背景下距离扩展目标检测问题,通过构造Sinc基来线性表示距离扩展目标的一维距离像,将稀疏表示理论引入到目标检测中,提出了基于Sinc基的自适应子空间检测器检测新方法.首先由基追踪算法估计噪声功率,再由基追踪去噪算... 详细信息

针对在高斯白噪声背景下距离扩展目标检测问题,通过构造Sinc基来线性表示距离扩展目标的一维距离像,将稀疏表示理论引入到目标检测中,提出了基于Sinc基的自适应子空间检测器检测新方法.首先由基追踪算法估计噪声功率,再由基追踪去噪算法得到的残余分量估计噪声协方差矩阵,最后通过一阶高斯模型自适应子空间检测器来实现距离扩展目标检测.基于实测宽带雷达回波数据的实验结果表明,所构造的Sinc基可以很好地线性表示距离扩展目标的一维距离像,有效地实现距离扩展目标检测.

关键词：基追踪去噪 Sinc基子空间检测器稀疏表示

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基于稀疏表示的平行互素阵二维测向方法

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系统工程与电子技术 2019年第5期41卷 937-943页

作者：谭伟杰冯西安西北工业大学航海学院陕西西安710072

针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处... 详细信息

针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处理生成较大孔径的虚拟阵列,将二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题降维为一维DOA估计问题。进一步将一维DOA估计问题转为复数信号稀疏重构问题,并利用二阶锥规划来进行求解,通过峰值搜索得到方位角信息。最后利用方位角来构建方向矩阵,通过最小二乘方法求解俯仰角。该方法可以在没有目标先验信息的条件下,能够准确估计目标方位,且能够实现自动配对。相比传统的平行均匀线阵以及平行互素阵,该方法扩展了阵列虚拟孔径,提高了估计精度,能够辨识更多的目标源。实验仿真验证了该方法的有效性。

关键词：双平行阵二维波达方向估计稀疏表示互素阵列

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基于多字典稀疏表示的遥感图像亚像元映射

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电子学报 2015年第6期43卷 1041-1049页

作者：黄慧娟禹晶孙卫东清华大学电子工程系北京100084

本文提出了一种基于多字典稀疏表示的亚像元映射算法,利用已知的同类型高空间分辨率地物分布图像,构建能够更好反映不同类别地物空间分布模式的多个字典,将待分类亚像元用每一类字典稀疏表示,并依据重构误差最小化原则以及光谱失真程度... 详细信息

本文提出了一种基于多字典稀疏表示的亚像元映射算法,利用已知的同类型高空间分辨率地物分布图像,构建能够更好反映不同类别地物空间分布模式的多个字典,将待分类亚像元用每一类字典稀疏表示,并依据重构误差最小化原则以及光谱失真程度约束条件来划分亚像元的地物类别.模拟与真实数据上的实验结果表明,本文算法能有效应对地物空间分布模式的多样性,具有更高的亚像元映射精度和更好的算法鲁棒性.

关键词：亚像元映射像元分解空间连续性多字典学习稀疏表示

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基于稀疏表示和自适应模型的高光谱目标检测

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光学学报 2018年第12期38卷 371-377页

作者：李非燕霍宏涛白杰王巍中国人民公安大学信息技术与网络安全学院北京100038

影响传统高光谱目标检测精度的因素主要有两个方面:一是高光谱图像固有的光谱畸变造成的图像噪声;另一个是传统方法在处理目标检测和利用空间信息时,会将异质区域与同质区域同等对待,然而异质区域却包含着不同的物质和光谱特征。为了解... 详细信息

影响传统高光谱目标检测精度的因素主要有两个方面:一是高光谱图像固有的光谱畸变造成的图像噪声;另一个是传统方法在处理目标检测和利用空间信息时,会将异质区域与同质区域同等对待,然而异质区域却包含着不同的物质和光谱特征。为了解决以上问题,提出了一种将空间自适应模型与稀疏表示结合起来对高光谱图像目标进行检测的方法。首先,在重建信号时利用噪声的稀疏表示特性,最大限度地提取噪声中包含的有用信息,以确保重建信号的特征更加丰富,并接近源信号;其次,提出了一种空间自适应权重模型,并用它来检测中心像素点同周围邻域不同像素的相似度,最大限度地利用空间邻域像素之间的关系。最终的实验结果表明,所提方法比传统的稀疏表示高光谱目标检测方法更具稳健性。

关键词：遥感高光谱图像稀疏表示空间自适应模型目标检测

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基于稀疏表示和字典学习的地磁基准图构建方法

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北京航空航天大学学报 2021年第8期47卷 1656-1663页

作者：马啸宇张金生李婷郝亮亮火箭军工程大学导弹工程学院西安710025

地磁匹配导航在导航制导领域具有重要作用,地磁基准图的构建精度决定了地磁匹配导航的有效性。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际应用需求的问题,提出了基于稀疏表示和字典学习的高精度地磁基准图构建方法。首先,利用矩谐分析(RHA... 详细信息

地磁匹配导航在导航制导领域具有重要作用,地磁基准图的构建精度决定了地磁匹配导航的有效性。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际应用需求的问题,提出了基于稀疏表示和字典学习的高精度地磁基准图构建方法。首先,利用矩谐分析(RHA)进行稀疏字典的初始化;其次,利用K-SVD算法对稀疏字典进行训练;最后,利用低分辨率和高分辨率基准图具有相同稀疏系数的特点重建高分辨率地磁基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度,对训练所需的数据集有更低的需求,同时对噪声有更好的鲁棒性。与PSO-Kriging插值法相比,在4倍放大倍数下峰值信噪比(PSNR)由26.31 dB提高至26.73 dB,结构相似度(SSIM)由0.498提高至0.524,均方根误差(RMSE)由14.96 nT减小至13.78 nT。

关键词：地磁导航地磁基准图图像超分辨率重建稀疏表示字典学习

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稀疏表示的夏克-哈特曼波前传感器信号提取

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光电工程 2016年第4期43卷 48-54页

作者：张艳艳许文涛陈苏婷南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044

由于背景噪声及探测器噪声的存在,夏克-哈特曼波前传感器质心探测误差较大,本文提出了一种在稀疏域去除背景噪声及探测器噪声的方法。首先采用二维高斯模型生成光斑信号样本图像,构造超完备目标字典,依次对测试图像分块计算其在超完备... 详细信息

由于背景噪声及探测器噪声的存在,夏克-哈特曼波前传感器质心探测误差较大,本文提出了一种在稀疏域去除背景噪声及探测器噪声的方法。首先采用二维高斯模型生成光斑信号样本图像,构造超完备目标字典,依次对测试图像分块计算其在超完备字典中的表示系数,利用噪声、背景和目标表示系数的不同,通过认为设定阈值来判别该图像块是否为光斑信号。结果表明,本文处理方法能够较好的提取出光斑信号,且与减阈值算法相比,其处理后质心偏差、RMS及PV值都较小。

关键词：自适应光学夏克-哈特曼波前传感器稀疏表示质心偏差

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基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法

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电子与信息学报 2015年第1期37卷 78-84页

作者：吴倩张荣徐大卫中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥230027 中国科学院电磁空间信息重点实验室合肥230027

如何降低高光谱图像大规模数据的存储和传输代价一直是学者们关心的问题。该文提出一种基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法,通过一种波段选择算法构造训练样本集合,利用训练得到的基函数字典对高光谱数据所有波段进行稀疏编码,并对表示... 详细信息

如何降低高光谱图像大规模数据的存储和传输代价一直是学者们关心的问题。该文提出一种基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法,通过一种波段选择算法构造训练样本集合,利用训练得到的基函数字典对高光谱数据所有波段进行稀疏编码,并对表示结果中非零元素的位置和数值进行量化和熵编码,从而实现高光谱图像压缩。实验结果表明该文算法与3维小波相比具有更好的非线性逼近性能,其率失真性能明显优于3D-SPIHT,并且在光谱信息保留上具有巨大的优势。

关键词：图像处理数据压缩高光谱遥感稀疏表示

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基于多方向Gabor特征图稀疏表示的鲁棒人脸识别方法

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北京理工大学学报 2019年第7期39卷 732-737页

作者：徐望明张培伍世虔武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学教育部冶金自动化与检测技术工程研究中心湖北武汉430081 武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081

为提高对光照、表情、姿态等可变因素的鲁棒性,提出一种基于多方向Gabor特征图稀疏表示的人脸识别方法.对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,然后将同一方向不同尺度的Gabor特征进行融合得到多方向特征图,再对每个方向的融合特征图提取... 详细信息

为提高对光照、表情、姿态等可变因素的鲁棒性,提出一种基于多方向Gabor特征图稀疏表示的人脸识别方法.对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,然后将同一方向不同尺度的Gabor特征进行融合得到多方向特征图,再对每个方向的融合特征图提取Gist特征并赋予自适应权重,接着将所有方向特征图的自适应加权Gist特征串联构成人脸图像特征向量,最后利用稀疏表示分类方法实现人脸识别.实验结果表明,本文算法在Yale、ORL和ExtendedYaleB人脸数据库上的平均识别率分别达到99.8%、99.7%和100.0%.

关键词： Gabor变换特征融合自适应加权Gist特征稀疏表示人脸识别

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基于声发射信号稀疏表示的铝合金板材拉伸过程识别方法

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机械工程学报 2024年第2期60卷 1-9页

作者：焦敬品孙延东李光海赵鹏经吴斌何存富北京工业大学材料与制造学部北京100124 中国特种设备检测研究院北京100029

针对钣金成形过程质量监测的需要,提出一种基于声发射信号稀疏表示的铝合金板材拉伸过程自动识别方法。该方法对钣金拉伸过程监测的声发射信号进行非负矩阵分解,提取其在低维子空间映射的特征系数,用于构造训练字典和测试样本,并利用l1... 详细信息

针对钣金成形过程质量监测的需要,提出一种基于声发射信号稀疏表示的铝合金板材拉伸过程自动识别方法。该方法对钣金拉伸过程监测的声发射信号进行非负矩阵分解,提取其在低维子空间映射的特征系数,用于构造训练字典和测试样本,并利用l1范数进行稀疏分解和信号重构,进而实现对拉伸过程中弹性、塑性、屈服、强化和颈缩5个不同应力-应变状态的自动识别。同时,研究了声发射信号的数据类型对不同应力-应变状态识别准确率的影响。结果表明,提出的基于声发射信号稀疏表示方法可以很好实现铝合金拉伸过程中5个不同应力-应变状态的识别,相较于快速傅里叶变换类型数据,利用短时傅里叶变换数据的识别准确率更高。研究工作为钣金成型质量监控提供了可行的解决方案。

关键词：拉伸过程稀疏表示声发射应力-应变状态非负矩阵分解

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