检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2021年第5期34卷 446-454页

作者：谢惠华黎明王艳陈昊南昌航空大学信息工程学院南昌330063 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063

针对在小样本人脸表情数据库上识别模型过拟合问题,文中提出基于特征优选和字典优化的组稀疏表示分类方法.首先提出特征优选准则,选择相同类级稀疏模式、不同类内稀疏模式的互补特征构建字典.然后对字典进行最大散度差优化学习,使字典... 详细信息

针对在小样本人脸表情数据库上识别模型过拟合问题,文中提出基于特征优选和字典优化的组稀疏表示分类方法.首先提出特征优选准则,选择相同类级稀疏模式、不同类内稀疏模式的互补特征构建字典.然后对字典进行最大散度差优化学习,使字典在不失真重构特征的同时具有较高鉴别能力.最后联合优化后的字典进行组稀疏表示分类.在JAFFE、CK+数据库上的实验表明,文中方法对样本减少具有鲁棒性,泛化能力较强,识别精度较优.

关键词：小样本表情识别特征优选最大散度差优化学习组稀疏表示

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基于组稀疏表示和加权全变分的图像压缩感知重构

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系统工程与电子技术 2020年第10期42卷 2172-2180页

作者：赵辉方禄发张天骐李志伟徐先明重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局... 详细信息

传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性3种先验信息,提出一种基于GSR和加权全变分(weighted total variation,WTV)的图像CS重构算法,并针对传统的WTV采用全局加权会引入错误的纹理以及边缘状伪影的问题,利用一种新的WTV策略,只对图像的高频分量设置权重来保证图像重构质量。此外,针对硬阈值迭代法忽略低频的主分量系数,采用硬阈值模平方方法来更好地保护非主分量系数。实验表明,相同采样率下,所提算法的峰值信噪比比非局部正则化全变分和基于GSR的CS算法平均分别提高5.4 dB和0.62 dB,验证了所提算法有效保护图像的细节信息。

关键词：压缩感知组稀疏表示加权全变分图像重构

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视频压缩感知中基于结构相似的帧间组稀疏表示重构算法研究

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电子学报 2018年第3期46卷 544-553页

作者：和志杰杨春玲汤瑞东华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

基于视频帧内图像的非局部相似性和帧间信号的相关性,本文提出了一种基于结构相似的帧间组稀疏表示重构算法(SSIM-Inter F-GSR),有效地提高了视频压缩感知的重构性能.在SSIM-Inter F-GSR算法中,提出以结构相似度(SSIM)作为相似块匹配准... 详细信息

基于视频帧内图像的非局部相似性和帧间信号的相关性,本文提出了一种基于结构相似的帧间组稀疏表示重构算法(SSIM-Inter F-GSR),有效地提高了视频压缩感知的重构性能.在SSIM-Inter F-GSR算法中,提出以结构相似度(SSIM)作为相似块匹配准则,在当前帧和参考帧内搜索匹配块生成相似块组,以相似块组的稀疏性作为正则项重构当前帧.同时,还提出了阶梯递减匹配块个数调整方案用于SSIM-Inter F-GSR重构算法的迭代过程.仿真结果表明,相比于目前最好的视频压缩感知重构算法(Up-Se-AWEN-HHP),本文算法获得了更好的重构质量,最多可提升4~5dB.

关键词：非局部相似性视频压缩感知组稀疏表示相似块组

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组稀疏表示的双重l1范数优化图像去噪算法

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四川大学学报（自然科学版） 2019年第6期56卷 1065-1072页

作者：骆骏刘辉尚振宏昆明理工大学信息工程与自动化学院

由于图像受噪声的影响,无法从降质信号中获得准确的稀疏系数.针对此问题,对一种组稀疏表示的双重l1范数优化图像去噪算法进行研究,该算法同时采用非局部相似图像块组稀疏表示的l1范数和稀疏残差作为正则项对组稀疏系数进行约束,并利用... 详细信息

由于图像受噪声的影响,无法从降质信号中获得准确的稀疏系数.针对此问题,对一种组稀疏表示的双重l1范数优化图像去噪算法进行研究,该算法同时采用非局部相似图像块组稀疏表示的l1范数和稀疏残差作为正则项对组稀疏系数进行约束,并利用一种有效的迭代收缩算法实现对模型的优化求解,以获取更鲁棒的稀疏系数,另外,为了进一步提高去噪性能,采用贝叶斯公式推导出自适应调整两个正则化参数的方法.实验结果表明,与现有的许多算法相比,新算法能够在去除噪声的同时抑制伪影,保护图像的细节信息,峰值信噪比相对经典的BM3D算法而言,最多可提高1.24 dB.

关键词：图像去噪组稀疏表示 l1范数稀疏残差迭代收缩算法

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基于Gabor变换和组稀疏表示的敦煌壁画修复算法

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激光与光电子学进展 2020年第22期57卷 167-176页

作者：陈永陶美风艾亚鹏陈锦兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心甘肃兰州730070

在敦煌壁画修复过程中,初始字典的随机选取易陷入局部最优,仅以颜色欧氏距离作为图像块分组标准会导致图像修复后易出现结构模糊和线条不连续等问题。针对以上问题,提出了一种基于Gabor变换和组稀疏表示的敦煌壁画修复算法。首先,采用... 详细信息

在敦煌壁画修复过程中,初始字典的随机选取易陷入局部最优,仅以颜色欧氏距离作为图像块分组标准会导致图像修复后易出现结构模糊和线条不连续等问题。针对以上问题,提出了一种基于Gabor变换和组稀疏表示的敦煌壁画修复算法。首先,采用互信息作为图像块分组准则,并建立相似结构组,这使得组稀疏表示更加合理;然后,通过Gabor小波变换对相似结构组进行特征信息提取,并结合PCA降维的方式得到初始化结构组的特征字典,避免了字典初始化随机选取的不足;最后,采用奇异值SVD分解和分裂Bregman迭代优化方法对结构组字典和稀疏系数进行学习并完成壁画图像的修复。实验结果表明,相比于其他对比算法,所提方法取得了较好的主客观修复效果。

关键词：图像处理壁画修复组稀疏表示 Gabor小波变换互信息

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基于组稀疏表示的在线单帧图像超分辨率算法

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计算机科学 2018年第4期45卷 312-318页

作者：李键红吴亚榕吕巨建广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广州510006 仲恺农业工程学院科学技术处广州510225 广东技术师范学院计算机学院广州510665

基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法以近似随机抽取的方式选取字典中的原子来拟合图像片,而实际中的字典原子的选择体现出了很强的结构稀疏性,从而导致算法计算复杂且引入了大量的误差,影响重建图像的质量。针对该问题,提出了一种基于... 详细信息

基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法以近似随机抽取的方式选取字典中的原子来拟合图像片,而实际中的字典原子的选择体现出了很强的结构稀疏性,从而导致算法计算复杂且引入了大量的误差,影响重建图像的质量。针对该问题,提出了一种基于组稀疏表示的在线图像超分辨率重建算法。该方法引入组稀疏理论,仅利用输入的低分辨率图像作为样本来构建组稀疏字典,通过结合组稀疏性和几何对偶性来构建超分辨率图像算法的成本函数,并使用提出的一种迭代的方法进行求解。实验表明,该算法在视觉观察和参数比较上都优于当前主流的超分辨率算法。

关键词：组稀疏表示单帧图像超分辨率正交匹配追踪字典学习迭代优化

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基于组稀疏表示的压缩感知核磁共振成像算法

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内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版） 2017年第1期46卷 90-97,101页

作者：王宇张乐毅郝耀军眉山职业技术学院文化艺术系四川眉山620010 成都师范学院信息化推进办四川成都611130 忻州师范学院计算机系山西忻州0340000

提出一种利用组稀疏表示进行CSMRI的方法.在字典学习过程中,对图像块按照相似性准则进行分组,并利用这些组进行字典训练.将组字典学习的代价函数引入到压缩感知核磁共振成像的模型中,并利用交替优化方法求解该模型.提出的算法不仅利用... 详细信息

提出一种利用组稀疏表示进行CSMRI的方法.在字典学习过程中,对图像块按照相似性准则进行分组,并利用这些组进行字典训练.将组字典学习的代价函数引入到压缩感知核磁共振成像的模型中,并利用交替优化方法求解该模型.提出的算法不仅利用了图像的局部稀疏性,还利用了图像块之间的相似性(非局部相似性).实验结果证明,该算法能够重构出高质量图像.

关键词：压缩感知核磁共振成像组稀疏表示字典学习非局部相似性

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视频压缩感知中组稀疏表示的自适应阈值算法

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计算机工程与设计 2019年第9期40卷 2564-2571,2583页

作者：李金昊杨春玲禤韵怡华南理工大学电子与信息学院

在对帧间组稀疏表示框架研究后,提出一种改进的组稀疏表示的自适应阈值算法(AT-GSR)。在变换域进行阈值处理过程中,根据采样率,在迭代开始时对初始阈值进行自适应设置,在迭代过程中对阈值进行阶梯型递减,保证信号在噪声被滤去的前提下,... 详细信息

在对帧间组稀疏表示框架研究后,提出一种改进的组稀疏表示的自适应阈值算法(AT-GSR)。在变换域进行阈值处理过程中,根据采样率,在迭代开始时对初始阈值进行自适应设置,在迭代过程中对阈值进行阶梯型递减,保证信号在噪声被滤去的前提下,保留更多细节特征。针对非剧烈运动序列提出使用重构精度较高的关键帧作为参考帧的方案,保证帧间匹配块的精度,且利用前后两个方向的时间相关性。仿真结果表明,所提重构算法AT-GSR,对于运动不太剧烈的视频序列,相对于SSIM-InterF-GSR降低了算法复杂度,提高了重构性能,与目前性能好的其它两种视频压缩感知算法相比,性能也有明显提升。

关键词：视频压缩感知组稀疏表示自适应阈值参考帧算法复杂度

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CIS中基于残差补偿的组稀疏表示重构算法

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计算机工程与设计 2019年第2期40卷 483-487,507页

作者：邓博文杨春玲郑学炜华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

针对图像压缩感知(CIS)组稀疏表示重构算法在低采样率下尤其是对纹理特征相对复杂的图像重构质量不佳的问题,提出基于残差补偿的组稀疏表示(RCGSR)重构方法。对稀疏处理前后两幅图像对应位置图像组稀疏系数的残差进行稀疏化处理并补偿... 详细信息

针对图像压缩感知(CIS)组稀疏表示重构算法在低采样率下尤其是对纹理特征相对复杂的图像重构质量不佳的问题,提出基于残差补偿的组稀疏表示(RCGSR)重构方法。对稀疏处理前后两幅图像对应位置图像组稀疏系数的残差进行稀疏化处理并补偿至后者的图像组稀疏系数中。归纳一种自适应软阈值收缩方案,对不同稀疏系数残差采取不同的阈值进行收缩处理,增强算法的鲁棒性。仿真结果表明,与目前性能最好的图像压缩感知重构算法GSR相比,所提算法在低采样率时显著提高了图像的重构性能。

关键词：压缩感知组稀疏表示低采样率残差补偿软阈值

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基于组稀疏表示的二维全极化散射中心提取

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电光与控制 2016年第2期23卷 26-30页

作者：张肖闫恒庄周建江汪飞南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016 光电控制技术重点实验室河南洛阳471000

针对CP-GTD模型,利用全极化雷达回波的组稀疏特性,提出了一种基于组稀疏表示的二维全极化散射中心参数估计方法。该方法将全极化散射中心参数估计问题转化为组稀疏信号重构问题,并利用自适应网格细化的方法来划分网格,最后利用最小二乘... 详细信息

针对CP-GTD模型,利用全极化雷达回波的组稀疏特性,提出了一种基于组稀疏表示的二维全极化散射中心参数估计方法。该方法将全极化散射中心参数估计问题转化为组稀疏信号重构问题,并利用自适应网格细化的方法来划分网格,最后利用最小二乘法对相干极化散射矩阵的估计进行修正。与基于联合谱估计的方法相比,该方法无需已知散射中心数,从而可以避免由于散射中心数估计错误而引起的性能恶化,且适用范围更广。仿真实验也表明,该方法具有更好的鲁棒性,可以有效地用于目标全极化散射中心提取。

关键词：雷达目标散射特性二维散射中心全极化 CP-GTD模型组稀疏表示

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