基于联合规整化约束的图像盲复原

在图像复原研究中加入合适的规整化约束能够有效地提高复原效果。目前普遍将空域上的梯度稀疏性或小波域上的系数稀疏性作为规整化项,但二者并未同时使用。本文提出了对图像采用一种新的空域局部阈值处理和小波域处理的联合规整化复原算法。本算法结合了二者的优点,能够更加充分地利用图像特征信息。实验结果表明,本方法得到的结果有较好的图像质量和较高的算法鲁棒性,能更有效地抑制噪声和伪迹。     

圆对称轮廓波变换的构造

提出了具有类似于视皮层变换频带划分的圆对称轮廓波变换.在该变换中,圆对称滤波器组将图像分解为多个不同分辨率的细节子带和一个低频子带,方向滤波器组再将各细节子带分解为方向子带.文中利用遗传算法设计满足重构要求的圆对称滤波器组,应用伯恩斯坦多项式设计的映射函数将9/7双正交滤波器组映射为扇形滤波器组.利用自适应阈值法对Lena图像去噪的实验结果表明,两种圆对称轮廓波变换（CSCT1和CSCT2）的去噪性能与轮廓波变换相比有显著提高.     

基于局部特性的指纹细节点提取算法

提出了一种基于二值指纹局部特性提取细节点的算法.该算法与快速并行细化算法相比,在提取细节点准确性相当的情况下,速度大为提升.使用FVC2002指纹数据库测试表明,该算法可靠、高效.     

基于Gabor滤波器和LBP的分级掌纹识别

本文首次提出将局部二进制模式(LBP)应用到掌纹识别中。借鉴分级检索的思想,先采用Gabor滤波器提取掌纹的全局能量特征,后采用LBP算子提取局部特征实现两次分类。实验结果表明,与单纯的Gabor滤波器方法相比,系统的识别率可进一步提高。     

OFDM系统中基于压缩传感理论的信道估计算法

信道估计是OFDM系统中的一项关键技术,信道估计质量的好坏对整个系统的性能有重要的影响。传统的最小均方算法对稀疏信道进行估计时存在精确性差的缺陷。本文利用信道冲激响应的稀疏性,提出了一种基于近似l₀范数的信道估计算法。该算法用三种函数逼近l₀范数,应用梯度下降法和梯度投影算法获得代价函数的最优解,从而得到信道的最稀疏解。仿真实验结果表明:在相同条件下,与基于l₁范数的信道估计算法比较,本文算法的收敛速度快,估计值信噪比高,且均方误差小。      

基于两级字典与分频带字典的图像超分辨率算法

常规基于稀疏表示的超分辨率算法使用一级高低分辨字典重构图像, 恢复细节信息不充分. 本文利用两级字典恢复尽可能多的细节信息; 然后构造联合低频字典、中频字典、高频字典的分频带字典, 利用图像低频、中频、高频三者之间的预测关系, 恢复图像中的高频信息. 利用图像的非局部相似性, 将其与迭代反向投影算法相结合, 进行图像的后处理. 实验结果表明, 与其他几种基于学习的算法相比, 本算法无论是在峰值信噪比、结构相似性指标, 还是视觉效果上都有显著的提高.     

基于多尺度残差网络的压缩感知重构算法

目前压缩感知系统利用少量测量值使用迭代优化算法重构图像.在重构过程中,迭代重构算法需要进行复杂的迭代运算和较长的重构时间.本文提出了多尺度残差网络结构,利用测量值通过网络重构出图像.网络中引入多尺度扩张卷积层用来提取图像中不同尺度的特征,利用这些特征信息重构高质量图像.最后,将网络的输出与测量值进行优化,使得重构图像在测量矩阵上的投影与测量值更加接近.实验结果表明,本文算法在重构质量和重构时间上均有明显优势.     

基于双树小波通用隐马尔可夫树模型的图像压缩感知

标准压缩感知图像重构仅利用图像小波系数具有稀疏性的先验知识,未能利用小波系数的结构分布特性。利用基于模型压缩感知重构思想,将能有效描述图像小波系数分布特性的隐马尔可夫树(HMT)模型引入到图像的压缩感知重构。经过理论推导,将基于HMT模型的重构转化为型如标准图像压缩感知重构的优化问题,并提出基于贝叶斯优化的凸集交替投影法进行求解。为进一步提高重构质量和速度,引入了双树小波域通用HMT (uHMT)模型及改进的uHMT (iuHMT)模型代替小波域HMT模型。实验结果表明,基于双树小波域iuHMT模型的重构图像的平均峰值信噪比(PSNR)比uHMT模型高0.97 dB.     

一种新的用于说话人辨认的PNN分类器的研究

给出了一种新的类条件密度函数估计的σPNN模型,它基于模式层共享的PNN和模式层分离的PNN,即每个类不仅拥有一组只属于自己的模式层,还拥有所有类都共享的几个模式层,这里共享意味着每个核函数对所有类的条件密度估计都有贡献,新模型的训练采用最大似然准则,并改进了EM算法来调整模型参数.闭集文本自由说话人辨认试验证明了提出的模型及其算法的正确性．     

虹膜定位算法研究

在介绍现有虹膜识别算法的基础上,针对其局限性,提出一种改进的虹膜定位算法,实现了精确而快速的定位.在该算法中,通过阈值化和Freeman链码进行内边界定位;Canny算子和圆形Hough变换被用于外边界定位;上下眼皮的去除利用Canny算子和线性Hough变换实现,睫毛和镜面反射通过阈值化的方法加以去除.实验验证了该算法的合理性和有效性.