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1.
基于稀疏码收缩的图像去噪   总被引:2,自引:0,他引:2  
石林锁  成浩 《信号处理》2007,23(5):742-746
数据的描述方法对提取数据特征至关重要,通常这种描述方法是基于数据的线性变换。传统的的傅立叶变换、离散余弦变换、主分量分析等线性变换方法都是基于全局变换的思想,无法反映图像在时频域的局部特征。独立分量分析是一种多维数据线性变换的方法,它从数据间的高阶统计特性出发,提取的图像数据特征基函数在空间频域中体现了方向性和局部性,能很好的自适应图像数据,并且其所得系数具有稀疏分布的特性。用它对无噪声图像数据进行学习,利用得到的稀疏码变换矩阵对噪声图像数据进行稀疏码变换,得到稀疏成分,并结合最大似然估计得到的软门限算子对该稀疏成分进行收缩,从而达到了去除图像噪声的目的。试验表明该方法在去噪效果和保存图像细节方面明显优于传统的维纳滤波方法。  相似文献
2.
一种基于稀疏编码的多核学习图像分类方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
亓晓振  王庆 《电子学报》2012,40(4):773-779
 本文提出一种基于稀疏编码的多核学习图像分类方法.传统稀疏编码方法对图像进行分类时,损失了空间信息,本文采用对图像进行空间金字塔多划分方式为特征加入空间信息限制.在利用非线性SVM方法进行图像分类时,空间金字塔的各层分别形成一个核矩阵,本文使用多核学习方法求解各个核矩阵的权重,通过核矩阵的线性组合来获取能够对整个分类集区分能力最强的核矩阵.实验结果表明了本文所提出图像分类方法的有效性和鲁棒性.对Scene Categories场景数据集可以达到83.10%的分类准确率,这是当前该数据集上能达到的最高分类准确率.  相似文献
3.
轮廓波和非负稀疏编码收缩的毫米波图像恢复   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
尚丽  苏品刚  周昌雄 《激光与红外》2011,41(9):1049-1053
针对毫米波图像存在的分辨率较低的问题,结合局部非负稀疏编码(non-negative sparse coding,NNSC)算法的自适应高阶统计特性以及轮廓波分解的方向性和能量变化特性,提出了一种新的基于轮廓波和NNSC收缩的毫米波图像恢复方法。NNSC算法是近年来发展起来的模拟人类视觉系统信息处理的有效方法。使用NNSC训练得到的特征基向量和最大似然估计(MLE),能够自适应地确定收缩去噪阈值,并把该收缩技术应用到轮廓波变换域,则能够大大减少毫米波图像中的大量未知噪声,提高毫米波图像的恢复质量。采用无噪自然图像验证基于轮廓波和NNSC收缩的图像恢复方法,实验结果证实了所提出的算法的有效性和实用性,表明该方法能够有效地用于低分辨率图像的恢复。  相似文献
4.
基于稀疏编码的语音增强方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文利用带噪语音经特征基函数矩阵转换后所具有的稀疏特性,用最大似然估计方法对转换后得到的稀疏分量进行非线性压缩去噪,然后再经过反变换和重构恢复出原始语音信号的估计.特征基函数矩阵反映了语音数据本身的统计特性,因此具有很好的合理性和可取性.仿真结果表明利用稀疏编码方法能极大程度地抑制背景噪声,与小波消噪法相比优势明显.  相似文献
5.
基于笛卡尔乘积字典的稀疏编码跟踪算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高基于稀疏编码的视频目标跟踪算法的鲁棒性,该文将原始稀疏编码问题分解为两个子稀疏编码问题,在大大增加字典原子个数的同时,降低了稀疏性求解过程的计算量。并且为了减少?1范数最小化的计算次数,利用基于岭回归的重构误差先对候选目标进行粗估计,而后选取重构误差较小的若干个粒子求解其在两个子字典下的稀疏表示,最后将目标的高维稀疏表示代入事先训练好的分类器,选取分类器响应最大的候选位置作为目标的跟踪位置。实验结果表明由于笛卡尔乘积字典的应用使得算法的鲁棒性得到一定程度的提高。  相似文献
6.
基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略,对每一图像块独立编码,易产生人工的分块效应。针对上述问题,该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的非局部自相似先验知识,即利用低分辨率图像的插值图像训练字典,并通过计算相似块局部编码的加权平均,得到每一图像块的非局部稀疏编码。仿真实验表明,所提算法能够获得更优的复原效果,并且对于含噪图像具有较强的鲁棒性。  相似文献
7.
基于独立成分分析(ICA)时域滤波的时相调制(TPM)通信系统中的噪声干扰对系统性能有很大的影响。采用稀疏编码方法对TPM通信中的噪声进行抑制。首先对观测信号采用稀疏编码方法进行稀疏编码,然后对处理后的信号使用压缩方法处理,从而将ICA过程中对噪声所代表的小的变元值变小或置零,最终达到对噪声的削弱。仿真表明,稀疏编码方法对TPM通信中的噪声确实有较好的抑制,与不采用所提方法相比,大约有1 dB的系统误码性能提高。  相似文献
8.
钱晓亮  郭雷  韩军伟  程塨  姚西文 《电子学报》2013,41(6):1159-1165
 针对现有的基于频域的视觉显著性检测算法检测准确度不高的弱点,本文提出了一种基于加权稀疏编码的频域算法,旨在提高检测准确度的同时保持频域算法运算速度快的优势.在传统的稀疏编码算法基础上,本文根据各子码的增量编码长度来设置它们的权重,实现对图像的加权稀疏编码而不是直接对原始图像进行处理.最后,为了处理多维的稀疏编码信号,本文利用信息论的思想对最新发表的图像签名算法进行了多通道改进,以香农自信息的形式输出图像的显著性检测结果.在公开的人眼跟踪数据库上同9种流行算法的实验对比和对算法复杂度的分析证明了本文算法的有效性和快速性.  相似文献
9.
 该文基于稀疏编码和集成学习提出了一种新的多示例多标记图像分类方法。首先,利用训练包中所有示例学习一个字典,根据该字典计算示例的稀疏编码系数;然后基于每个包中所有示例的稀疏编码系数计算包特征向量,从而将多示例多标记问题转化为多标记问题;最后利用多标记分类算法进行求解。为了提高分类器的泛化能力,对多个分类器进行集成。在多示例多标记图像数据集上的实验结果表明所提方法与其它方法相比有更好的性能。  相似文献
10.
作为一种降维的方法,稀疏编码的有效性很高。编码字典具有超完备性,在编码中会丢失不同编码字典特征的衔接信息与相似度,因而使得稀疏编码自身的识别率有所下降。针对编码字典不同特征的距离与相似度,本文构建了新型的超图稀疏编码框架,在计算稀疏编码中,可以在此结构基础上运用相似度权重和超图理论,有效的改善了稀疏编码方法,使稀疏编码特有的鲁棒性得到增强。接着分别在Caltech和Scene数据库做实验,对该稀疏编码的有效性进行了验证。  相似文献
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