稀疏字典编码的超分辨率重建

基于学习的超分辨率方法通常根据低分辨率图像从样本库中选取若干特征相似的匹配对象,再使用优化算法进行超分辨率估计,但其结果受匹配对象的质量限制,并且匹配特征一般只选择图像的几何结构信息,匹配准确性较低.提出了稀疏字典编码的超分辨率模型,将高、低分辨率图像特征块统一进行稀疏编码,建立高、低分辨率图像的稀疏关联,同步实现匹配搜索和优化估计,突破了上述方法的限制.应用形态分量分析法提取图像的特征数据,提高了特征匹配的准确性,并同步实现超分辨率重建和降噪功能.优化方法采用稀疏K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算速度.采用自然图像进行实验与其他基于学习的超分辨率算法相比,重建所得到的图像质量更优.     

基于K近邻稀疏编码均值约束的人脸超分辨率算法

针对低分辨率、低质量人脸图像的超分辨率重建问题,提出了一种基于K近邻稀疏编码均值约束的人脸超分辨率算法。首先,根据人脸块位置先验信息,对训练样本图像块进行聚类,得到与输入人脸图像块位置一致的高、低分辨率稀疏表示字典对;然后,利用低分辨率字典,在稀疏和K近邻稀疏编码均值的共同约束下实现低分辨率图像块的稀疏表示;最后,通过系数映射,结合高分辨率字典实现高分辨率图像块重建,最终将所有高分辨率图像块进行交叠平均得到高分辨率人脸图像。实验结果验证了算法的有效性及先进性。本方法在保持重建人脸图像相似度的基础上,改善了人脸图像的清晰度,提高了超分辨率图像的质量。     

基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法

针对传统基于稀疏字典对的超分辨率(SR)算法训练速度慢、字典质量差、特征匹配准确性低的缺点,提出一种基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法。该算法使用自适应阈值的形态组成分析(MCA)方法提取图像特征,并采用主成分分析算法对训练集进行降维,提高特征提取的有效性,缩短字典训练时间,减少过拟合现象。在字典训练阶段,使用改进的稀疏K-奇异值分解(K-SVD)算法训练低分辨率字典,结合图像块的重叠关系求解高分辨率字典,增强字典的有效性和自适应能力,同时极大地提高了字典的训练速度。在Lab颜色空间对彩色图像进行重建,避免由于颜色通道相关性造成的重建图像质量下降。与传统方法相比,该算法重建图像质量和计算效率更优。     

基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法

针对传统基于稀疏字典对的超分辨率（SR）算法训练速度慢、字典质量差、特征匹配准确性低的缺点,提出一种基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法。该算法使用自适应阈值的形态组成分析(MCA)方法提取图像特征,并采用主成分分析算法对训练集进行降维,提高特征提取的有效性,缩短字典训练时间,减少过拟合现象。在字典训练阶段,使用改进的稀疏K-奇异值分解(K-SVD)算法训练低分辨率字典,结合图像块的重叠关系求解高分辨率字典,增强字典的有效性和自适应能力,同时极大地提高了字典的训练速度。在Lab颜色空间对彩色图像进行重建,避免由于颜色通道相关性造成的重建图像质量下降。与传统方法相比,该算法重建图像质量和计算效率更优。     

基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建

在基于字典的单帧图像超分辨率重建算法中,依赖人工浅层特征设计的字典表达图像特征能力有限。为此,提出基于深度学习特征字典的超分辨重建方法。该算法首先利用深度网络进行高、低分辨率训练样本图像深层次特征学习;然后,在稀疏字典超分辨框架下联合训练特征字典;最后,输入单帧低分辨率图像并利用该字典实现超分辨率重建。理论分析表明,引入深度网络提取图像深层次特征并用于字典训练,对低分辨率图像的高频信息补充更加有利。实验证明,与双三次插值以及基于一般人工特征字典的超分辨重建算法相比,本文算法的主观视觉和客观评价指标均高于对比算法。     

基于过完备字典稀疏表示的图像超分辨率研究

提出一种基于过完备字典稀疏表示的通用图像超分辨率算法。利用过完备字典代替稀疏基,采用学习的方法得到低分辨率图像和高分辨率图像之间的关系,最终从高分辨率图像块的字典中重构出超分辨率图像。实现了基于matlab的稀疏表示(omp算法)和字典更新(K-SVD算法)的字典学习算法,并通过仿真实验,以PSNR等指标论证了编码算法的有效性。     

基于卡通纹理分解和稀疏表示的图像超分辨率重建

针对Yang等人提出的基于稀疏表示的图像超分辨率的重建效果不够理想问题,提出了一种将图像卡通纹理分解和稀疏表示相结合的方法用以实现单幅低分辨率图像的超分辨率重建。本文提出的算法涉及到卡通字典和纹理字典的学习,图像重建过程分为两步。首先重建观测低分辨率图像的卡通高分辨率图像和纹理高分辨率图像,最后将重建的卡通和纹理高分辨率图像线性加权叠加,实现低分辨率观测图像的超分辨率重建。实验结果表明,本文提出的方法在主观视觉和客观指标峰值信噪比(PSNR)上都有明显的提升。     

基于预测稀疏编码的快速单幅图像超分辨率重建

针对经典的基于稀疏编码的图像超分辨率算法在重建过程中运算量大、计算效率低的缺点,提出一种基于预测稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法。训练阶段,该算法在传统的稀疏编码误差函数基础上叠加编码预测误差项构造目标函数,并采用交替优化过程最小化该目标函数;测试阶段,仅需将输入的低分辨图像块和预先训练得到的低分辨率字典相乘就能预测出重建系数,从而避免了求解稀疏回归问题。实验结果表明,与经典的基于稀疏编码的单幅图像超分辨率算法相比,该算法能够在显著减少重建阶段运算时间的同时几乎完全保留超分辨率视觉效果。     

基于双稀疏度K-SVD字典学习的遥感影像超分辨率重建

为了通过软件方式增强遥感影像的空间分辨率,提出了一种基于双稀疏度K-SVD字典学习的遥感影像超分辨率重建算法。基于稀疏表示理论,利用K-SVD字典学习算法求解低分辨率字典及其稀疏系数,将稀疏系数传递至高分辨率字典学习空间,形成高、低分辨率字典对,重建得到高分辨率遥感影像,并在字典学习和稀疏重建两个阶段设置了不同的稀疏度。实验分别采用TM5影像、资源三号影像以及USC_SIPI图像库中的遥感影像进行重建,结果表明,不论重建影像有无噪声,所提算法的峰值信噪比和结构相似指标均高于Bicubic法以及Zeyde的算法。K-SVD和双稀疏度参数的引入,不仅减少了字典学习时间,且具有高的空间分辨率提升能力。     

基于稀疏表示的单幅图像超分辨率重建

针对单幅低分辨率灰度图像,提出一种基于稀疏表示和字典学习的超分辨率重建算法,通过选择合适的过完备字典,图像块可表示为字典元素的稀疏线性组合。对于输入的低分辨率图像,寻求每一图像块的稀疏表示,利用此表示系数产生高分辨率图像输出。为消除Elad方法重建图像中产生的黑色边缘并提高重建图像的质量,文中在稀疏表示方法的基础上利用反向投影法对其进行改进。仿真实验结果表明,本文改进算法不仅实现了上述目的,而且在图像信噪比和算法运行效率上都有所提高,从而达到了算法改进的目的。     

An object‐oriented interface for the dynamic memory management of sparse discrete mathematical operators in numerical scientific applications

This paper describes an object‐oriented interface for the memory management of sparse discrete mathematical operators in numerical scientific applications. The basic data structure we propose is intended to implement and cope with mathematical vectors in sparse format. This structure allows an effective implementation of more complex data structures, such as matrix and matrix‐like objects, to represent the discrete version of differential operators in numerical application codes. A research example concerning adaptive wavelet algorithms illustrates the possible applications.Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

小波域中双稀疏的单幅图像超分辨

目的 过去几年,基于稀疏表示的单幅图像超分辨获得了广泛的研究,提出了一种小波域中双稀疏的图像超分辨方法。方法 由小波域中高频图像的稀疏性及高频图像块在空间冗余字典下表示系数的稀疏性,建立了双稀疏的超分辨模型,恢复出高分辨率图像的细节系数;然后利用小波的多尺度性及低分辨率图像可作为高分辨率图像低频系数的逼近的假设,超分辨图像由低分辨率图像的小波分解和估计的高分辨率图像的高频系数经过二层逆小波变换来重构。结果 通过大量的实验发现,双稀疏的方法不仅较好地恢复了图像的局部纹理与边缘,且在噪声图像的超分辨上也获得了不错的效果。结论 与现在流行的使用稀疏表示的超分辨方法相比,双稀疏的方法对噪声图像的超分辨效果更好,且计算复杂度减小。     

稀疏近似逆并行预条件子

1．引言考虑求解线性方程组AX一b,X,bE＊”,山其中A二（a;小＿是大型稀疏非对称矩阵．通常使用迭代法求解式（1）,如GMRESBICGSTAB,CGSTFQMRCGSZ等Kryl0V子空间迭代法．直接使用迭代法的收敛速度有时特别慢,或根本不收敛,需使用预条件以加速迭代法的收敛速度．通常使用左或右预条件子M使式（1）变成易于求解的形式＊M9一6,X二M队或＊AX二＊6．由然后用迭代法求解式（2）,M的选择要使得AM（或M则近似等于单位矩阵．构造预条件子的方法有很多,如不完全分解方法、SSOR方法、多项式方法等,不完全分解方法和SSOR…     

稀疏判别分析

针对流形嵌入降维方法中在高维空间构建近邻图无益于后续工作,以及不容易给近邻大小和热核参数赋合适值的问题,提出一种稀疏判别分析算法（SEDA）。首先使用稀疏表示构建稀疏图保持数据的全局信息和几何结构,以克服流形嵌入方法的不足;其次,将稀疏保持作为正则化项使用Fisher判别准则,能够得到最优的投影。在一组高维数据集上的实验结果表明,SEDA是非常有效的半监督降维方法。     

基于L0稀疏约束的近似稀疏解人耳识别*

传统的人耳识别算法在人耳图像遮挡、噪声和人耳多姿态变化中表现出低识别率,近年来稀疏表示在模式识别领域中取得很好的成果。决定稀疏分类器识别精确度的因素主要是稀疏解的稀疏度。而稀疏度的估计就是稀疏向量中非0元素的估计,即向量L0范数。因此在人耳稀疏分类算法的研究中引入L0范数稀疏约束。综上所述,采取基于SRC（Sparse Representation-based Classification）稀疏模型,选取对人耳姿态变化具有强鲁棒性的特征逼近过完备字典,然后使用OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法直接解L0问题,并加入稀疏约束,从优化稀疏解的角度对人耳稀疏分类算法进行改进,提高人耳识别效率。     

稀疏近似逆预条件子及其并行计算

文中使用范数极小技术,提出一种构造稀疏矩阵并行近似逆预条件子的方法,所构造的稀疏矩阵近似逆的稀疏结构和数据矩阵的转置矩阵相同,计算量和存储量上,其求解过程易于并行。且并行计算不影响其收敛效果。通过试算表明,该方法对很多问题的求解具有明显的加速效果。文中给出了该方法的并行算法,并提出了一种自适应分配算法来解决负载平衡问题。     

一种基于稀疏分解的图像修复算法设计

分析数字图像信号的稀疏特征,引入基于稀疏表示的图像修复是一种新颖的图像修复方法,充分结合现有的图像修复技术的研究成果,给出图像的稀疏表示模型及应用时的约束条件,提出面向图像修复的稀疏模型和常见参数选择,并利用Split Bregman进行了数值求解。该算法具有计算简单,易于实现,光滑性和结构信息等图像的基本特征刻画满足应用要求,可广泛应用于图像去噪,退化图像复原等应用,实验结果表明,本算法修复结果信噪比低,视觉效果优于同类方法。     

GPU accelerated sparse matrix‐vector multiplication and sparse matrix‐transpose vector multiplication

Many high performance computing applications require computing both sparse matrix‐vector product (SMVP) and sparse matrix‐transpose vector product (SMTVP) for better overall performance. Under such a circumstance, it is critical to maintain a similarly high throughput for these two computing patterns with the underlying sparse matrix encoded in a single storage format. The compressed sparse block (CSB) format proposed by Buluç et al. allows computing both problems on multi‐core CPUs with nearly identical throughputs. On the other hand, a direct porting of CSB to graphics processing units (GPUs), which have been recently recognized as a powerful general purpose computing platform, turns out to be inefficient. In this work, we propose a new data structure, designated as expanded CSB (eCSB), to minimize the throughput gap between SMVP and SMTVP computations on GPUs, while at the same time enable a high computing throughput. We also use a hybrid storage format to store elements in each block, which can be selected dynamically at runtime. Experimental results show that the proposed techniques implemented on a Kepler GPU delivers similar throughput on both SMVP and SMTVP and the throughput is up to 13 times faster than that of the CPU‐based CSB implementation. In addition, our eCSB procedure outperforms the previous GPU results by up to 188% and 914% in computing SMVP and SMTVP, and we validate the effectiveness of eCSB by means of wall‐clock time of bi‐conjugate gradient algorithm; our eCSB is 25% faster than Compressed Sparse Rows (CSR) and 6% faster than HYB, respectively. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于稀疏表示的单幅图像超分辨率重建

针对单幅低分辨率灰度图像,提出一种基于稀疏表示和字典学习的超分辨率重建算法,通过选择合适的过完备字典,图像块可表示为字典元素的稀疏线性组合。对于输入的低分辨率图像,寻求每一图像块的稀疏表示,利用此表示系数产生高分辨率图像输出。为消除Elad方法重建图像中产生的黑色边缘并提高重建图像的质量,文中在稀疏表示方法的基础上利用反向投影法对其进行改进。仿真实验结果表明,改进算法不仅实现了上述目的,而且在图像信噪比和算法运行效率上都有所提高,从而达到了算法改进的目的。     

基于稀疏分解的数据分类算法

利用基于超完备字典的信号稀疏分解理论,提出一种基于稀疏分解的数据分类算法SRC。该算法通过学习不同类别数据的稀疏映射关系,把测试样本映射到高维空间中,根据稀疏重构的误差定义决策函数以确定测试样本的类别。采用UCI数据集评估该算法,并与SVM算法和Fld算法的实验结果进行对比,结果表明,SRC的分类准确率最高,不平衡数据集的实验结果显示了SRC的鲁棒性。