基于联合字典稀疏表示的遥感图像超分辨率制图

超分辨率制图是一种由低分辨率遥感图像获得高分辨率土地覆盖图的技术,针对空间相关性原则不足以描述复杂地物模式的问题,本文提出了一种基于联合字典稀疏表示的超分辨率制图方法。利用迁移学习机制,使用自然图像训练高、低分辨率图块联合字典,并根据高、低分辨率图像块对与其对应字典的稀疏表示间的一致性,将低分辨率丰度图像的稀疏表示与高分辨率字典结合生成高分辨率软分类图像,最后进行类分配从而获得高分辨率土地覆盖图。利用合成Landsat多光谱图像和NLCD 2001子图像对所提方法进行测试,并与几种现有的典型超分辨率制图方法进行比较,实验结果显示本文所提算法的超分辨率制图精度优于对比算法。     

基于稀疏表示的遥感图像超分辨率重建

根据稀疏定理,首先对遥感图像数据进行训练,得到高分辨率图像块字典与低分辨率图像块字典,然后利用低分辨率图像块字典求出稀疏表示系数,最后根据稀疏表示系数得到超分辨率重建图像.结果可以看出,经过改进后,重建图像的客观评价指标更优.     

基于极限学习机的图像超分辨率算法

为了进一步提高基于学习的超分辨率图像重建质量,考虑到极限学习机(ELM)具有学习速度快和良好数据预测与分析能力,提出了1种基于极限学习机的图像超分辨率重建方法.在图像稀疏思想下,将高分辨率图像中的高频细节信息作为原子构建冗余字典.具体是提取训练图像的高频信息,采用改进的K-SVD算法对高低分辨率图像进行字典学习,构建对应的特征字典作为极限学习机的输入训练网络参数,建立超分辨率重建模型.最后仿真实验结果表明,所提算法能取得比对比算法更好的实验数据.     

基于高频和中频信息的图像超分辨率重建

提出一种基于图像高频和中频信息的超分辨率算法。分别将图像高频和中频作为高分辨图像和低分辨率图像的特征,以图像高频和中频信息作为训练样本对,采用全局迭代收缩方法（ GISA）进行稀疏分解,获得高、中分辨率字典对。根据测试图像对应的中频信息和字典对获得图像高频信息,结合测试图像插值放大结果,经非局部相似性方法处理后获得高分辨率图像。实验结果表明,提出的方法具有较高的重建质量。     

一种基于稀疏字典和残余字典的遥感图像超分辨重建算法

为了解决低分辨率遥感图像超分辨率重建问题,提出一种基于稀疏字典和结构自相似性的遥感图像超分辨方法.首先,引入了稀疏字典学习方法,改善了字典的结构性,得到的字典具有较好的正则性与灵活性.此外,为了更好地重建高分辨率图像,学习初始稀疏字典对和残余稀疏字典对.初始稀疏字典对用于重建初始高分辨率遥感图像;初始高分辨率遥感图像相对于原始高分辨率图像失去了部分细节信息,用残余稀疏字典对对图像的残留信息进行重建.最后,根据遥感图像存在大量的结构相似性特性,利用非局部均值算法对重建图像进行修正.实验结果表明,本算法与其他算法相比,图像质量在主观和客观方面都有所提高,峰值信噪(PSNR)比达到24.690 5,SSIM达到0.736 3.     

基于局部约束线性编码的单帧和多帧图像超分辨率重建

基于稀疏表示的超分辨率图像重建是当前典型的算法之一,引入约束性更强的局部约束线性编码(LLC:Locality-constrained Linear Coding)对其进行了改进。首先依据一个高分辨率图像集训练出成对的高分辨率和低分辨率词典,然后根据低分辨率词典对输入的低分辨率图像用LLC方法进行编码,再依据高分辨率词典及编码系数初步重建高分辨率图像,最后添加全局约束重建高分辨率图像,并将该算法推广到多帧图像超分辨率重建层面。分析和对多幅图像的实验结果都表明,新算法相对原算法不仅提高了图像重建的质量还降低了计算复杂度,取得了满意的效果。     

改进型字典学习的图像超分辨率重建

针对现有算法中字典训练花费的时间非常大,且超分辨率图像重建效果不够理想等问题,提出一种改进型字典学习的超分辨率图像重建算法.该算法在字典训练阶段,先采用PCA对低频样本集进行降维,再单独训练出低频字典,然后利用稀疏表示系数集和高频图像样本集训练出对应的高频字典,从而提高了字典构建速度.在重建阶段,先利用字典重建出初始的高分辨率图像,再根据图像结构自相似的特征,对图像进行结构自相似优化,然后对图像进行全局优化,从而提高了重建图像的质量.实验结果表明,该方法无论是在客观评价指标还是主观视觉效果方面都有明显的提高.     

基于冗余字典的一种新的数字图像水印算法

基于图像的超完备字典稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用字典的冗余性可以有效地得到图像的几何结构特征,从而实现图像的表示.当前稀疏表示的理论研究主要集中在稀疏分解算法和字典构造算法两方面.基于此稀疏特性,本文提出了一种新的基于冗余字典的数字水印方法.此方法利用图像在超完备字典上的自适应稀疏分解,通过在字典域实现数字水印算法.实验结果证实了本文所提方法的有效性.     

基于稀疏表示与矩阵填充的多帧超分辨率图像重建

针对现有算法在通用图像分辨率要求较高时重建效果不稳定的问题,提出一种基于稀疏表示与矩阵填充的多帧超分辨率图像重建算法.对自然图像库进行训练建立过完备词典对,并将低分辨率图像分成若干图像块,根据局部先验约束建立稀疏表示模型,通过线性规划的方法求得过完备词典对下图像块的稀疏系数;利用多帧图像序列的相似性,采用非精确增广拉格朗日乘子法对全局约束构建的观测矩阵进行矩阵填充和矩阵恢复,最终获得高分辨率图像.实验结果表明,与其他主流算法相比,重建后的图像保留了更丰富的图像边缘与细节信息,不会过于平滑而导致图像模糊,并且不易受过完备词典选择范围的影响,具有较好的稳定性和更高的峰值信噪比,可应用于遥感图像超分辨率重建等图像应用领域.     

多级字典学习的图像超分辨率算法

改进单级字典学习的图像超分辨率算法,给出一种多级字典学习的图像超分辨率算法。通过多对字典的训练,记录不同层级退化图像和原始高分辨率图像之间的关系,由多对字典预测给定低分辨率图像不同层级丢失的高频信息,将预测出的高频信息与给定的低分辨率图像相加,得到逐级增强的高分辨率图像。在训练图像集相同的条件下,对于无噪声且没有压缩的低分辨率图像,改进算法相比单级字典学习的图像超分辨率算法,恢复出的高分辨率图像的峰值信噪比可平均提高约0.6dB。     

基于协同表示的高光谱和多光谱图像融合算法

为了增强高光谱图像的空间分辨率,该文提出一种基于传统Pan-sharpening技术的高光谱和多光谱融合框架,该融合框架将高光谱和多光谱(HS-MS)图像融合问题简化为若干个多波段和单波段(MB-IB)图像融合问题。在此基础上,对于每个多波段和单波段图像融合的问题提出一种基于局部自适应(LA)字典和协同表示(CR)的图像融合(LACRF)算法,得到高空间分辨率的多波段(HRMB)图像,并最终获到了高空间分辨率的高光谱图像(HHS)。通过实验可知,LACRF算法具有良好的融合效果。     

结合自适应稀疏表示和全变分约束的图像重建

In view of the limitation of fixed complete orthogonal transformation, represented by two-dimensional wavelet transform and discrete cosine transform in compressed sensing high-resolution image reconstruction, this paper proposes a new method for high-resolution image reconstruction based on adaptive redundant dictionary sparse representation with the total variation constraint.The algorithm takes the intermediate image in the process of iteration as the training sample to get a redundant dictionary suitable for sample characteristics by adaptive learning. It makes full use of the correlation between dictionary atoms and the image to get an ideal complete sparse representation, thus reducing the sampling rate and improving the quality of image reconstruction. Finally, the algorithm takes the total variation as a constraint and uses the split Bregman iterative method to solve the sparse optimization problem. Simulation shows that the proposed method can reconstruct high quality images under a low sampling rate.     

稀疏表达模型在高光谱遥感影像目标探测中的应用

为了更好地利用高光谱影像的空间和光谱信息,提出了一种基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测方法.首先通过对影像训练样本进行训练提取过完备字典,利用稀疏表达模型对遥感影像稀疏表达既达到降维的目的,又可以表示出遥感影像的主要信息;然后利用传统的目标探测器结合目标已知光谱信息对高光谱遥感影像进行目标探测,即基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测(SRM-TD).3种影像数据的实验结果表明:在确定的迭代次数下,通过设置稀疏度L可以得到最优的探测结果.提出的探测方法在参数设置、选择和运行结果上优于传统的高光谱遥感影像目标探测方法.     

采用后验信息构建稀疏原子库的超分辨率人脸重建

为了提高监控噪声环境下人脸图像的重建质量,提出基于后验信息的鲁棒性原子库构建方法及基于该原子库的超分辨率的方法,通过事后采集现场图像,训练只对输入图像的清晰内容稀疏而对噪声内容不稀疏的低维原子集和与之相对应的高维原子集,计算低维空间的稀疏系数并映射到高维空间以合成出重建人脸图像,从而提高基于稀疏表示的局部脸超分辨率对于监控噪声的鲁棒性.实验结果表明:对于实际拍摄的监控图像输入,提出的基于后验信息的原子库具有很好的鲁棒性能,重建结果比传统方法有更好的主观效果.     

结合自适应字典学习的稀疏贝叶斯重构

贝叶斯压缩感知是一种基于统计分析的压缩感知算法,具有很好的鲁棒性,能够充分利用信息间的相关性,它的重构依赖于图像的稀疏性表达.针对贝叶斯压缩感知的深层次稀疏化问题,笔者结合自适应字典学习思想,提出一种冗余自适应字典表示的稀疏贝叶斯学习算法.该算法对图像进行局部分块,从待重建图像的迭代中间图像分块中学习字典,并以该字典作为图像的稀疏变换基,通过稀疏贝叶斯学习算法获得稀疏解.实验结果表明,基于自适应字典的贝叶斯学习算法能提高稀疏化,明显改善图像的重构质量.     

基于FrFT变换和全变分正则化的异常检测算法

针对低秩稀疏表示的高光谱异常检测算法中背景字典易被污染、空间信息利用不足的问题,提出基于分数阶傅里叶变换（FrFT）和全变分正则化约束的高光谱图像异常检测算法. 通过聚类算法,将图像高维数据映射至多个子空间;构造FrFT-RX算子,增大背景和异常的可分性,得到较纯净的背景字典. 为了表示FrFT变换后中间域内背景与异常的空间特征,在低秩稀疏表示模型中引入全变分正则化项约束. 采用交替方向乘子法对模型进行优化求解,得到异常检测的结果. 在3个真实高光谱数据上开展目标检测实验,实验结果表明,与其他5种异常检测算法相比,本文算法具有更高的检测率和较低的虚警率.     

基于残差字典学习的图像超分辨率重建方法

为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法.不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保持图像的空间结构信息,减少字典参数的数量,节省存储空间.为了更好地恢复图像高频信息,在二维可分离字典重建图像基础上,引入残差字典,重建边缘等高频信息,两类字典各有侧重,二者结合可得到更高质量的超分辨率重建图像.在典型的公共图像集上的实验证明了提出的结合二维可分离字典和残差字典的图像超分辨重建方法的有效性和优越性.     

岩心三维CT图像超分辨率重建

为了提高岩心三维图像分辨率,将调整的锚点邻域回归算法（A+）扩展为三维图像超分辨率重建,提出三维高频修正A+算法.该算法利用已有的高分辨率（HR）岩心三维CT图像和高频修正信息训练高低分辨率字典、高频修正字典、映射矩阵和高频修正映射矩阵.重建时,对每个输入的三维低分辨率（LR）特征块搜索匹配的字典原子以及相应的映射矩阵和高频修正矩阵,通过LR特征向量分别与映射矩阵和高频映射矩阵相乘,直接将三维LR特征映射到HR空间.针对多组岩心三维CT图像进行实验,与其他三维超分辨率算法进行比较.实验结果表明,该算法具有较高的峰值信噪比和结构相似度.     

基于稀疏表示的人脸图像压缩方法

基于稀疏表示的人脸图像压缩算法首先对人脸图像进行分块,其次利用K-SVD字典学习算法,训练一个图像的冗余字典,最后用OMP算法对其进行稀疏编码,得到压缩的图像.由于OMP算法复杂度较高,为了降低复杂度,提高算法效率,提出了一种基于稀疏表示理论的新的人脸压缩算法.该算法在稀疏编码阶段,用基于块坐标松弛(Block Coordinate Relation)字典学习算法对人脸图像进行稀疏编码,最后用重构算法对压缩数据进行重构.通过实验仿真,与JPEG压缩方法及OMP算法比较,所提方法在同等压缩比下,重构的图像质量有所提高.