基于分类字典的多内容灰度图像彩色化算法

为解决基于字典学习与稀疏表示的灰度图像彩色化算法只对单一内容图像有效这一问题,提出了一种新型的图像彩色化方法. 首先,根据目标灰度图像的子内容分别选取多组参考彩色图像,从各组参考彩色图像中选取对应子内容的样本图像块;然后,分别进行字典训练,得到基于内容的分类字典;最后,根据重建误差最小化原则,查找最佳匹配字典,进而实现灰度图像的彩色化. 该算法是一种自动算法,在保证图像彩色化过程自动化的前提下,提高了彩色化效果. 实验结果表明:该算法能够对目标灰度图像中的不同内容分别进行正确彩色化处理.     

基于元数据驱动的ETL架构设计

ETL(Extract-Transform-Load)是数据仓库获得高质量数据的重要环节,一个设计良好、功能强大的ETL工具对于构建一个数据质量、结构良好的数据仓库有着重要意义。首先分析了传统ETL架构的局限性以及元数据管理对ETL过程的重要性,然后对传统的ETL架构进行改进,结合元数据管理思想,提出并设计了一种新的基于元数据驱动的ETL架构。结果表明,该ETL架构通过增加数据中转区并使整个ETL过程在元数据的指导下进行,有效保证了数据仓库的数据质量,提高了数据装载的效率,减轻了数据源和目标数据库的压力,增加了数据转换的灵活性和可靠性。     

小波框架的研究

讨论了框架的一般特性,并着重研究框架的冗余性．结果表明,采用冗余的小波框架进行离散小波重构,其重构误差比采用正交基实现的重构误差要小．     

基于稀疏表示与线性回归的图像快速超分辨率重建

单幅图像超分辨率的目的是从一幅低分辨率的图像来重构出高分辨率的图像。基于稀疏表示和邻域嵌入的超分辨率图像重建方法使得重建图像质量有了极大的改善。但这些方法还很难应用到实际中,因为其重建图像的速度太慢或者需要调节复杂的参数。目前大多数的方法在图像重建的速度和质量两个方面很难有一个好的权衡。鉴于以上问题提出了一种基于线性回归的快速图像超分辨率重建算法,将稀疏表示和回归的方法有效地结合在一起。通过稀疏表示训练的字典,用一种新的方式将整个数据集划分为多个子空间,然后在每一类子空间中独立地学习高低分辨率图像之间的映射关系,最后通过选择相应的投影矩阵来重建出高分辨图像。实验结果表明,相比于其他方法,本文提出的算法无论在图像重建速度还是重建质量方面都取得了更好的超分辨率重建效果。     

分块的有序范德蒙矩阵作为压缩感知测量矩阵的研究

测量矩阵是压缩感知(Compressed Sensing, CS)的重要组成部分,确定性的测量矩阵易于硬件实现,但是重构信号的精度一般不如随机矩阵。针对这一缺点,该文提出并构造了一种新的确定性测量矩阵,称作分块的有序范德蒙矩阵。范德蒙矩阵具有线性不相关的性质,在此基础上加上分块操作和对元素进行有序排列得到的分块的有序范德蒙矩阵,实现了时域中的非均匀采样,特别适合于维数较大的自然图像信号。仿真实验表明,对于图像信号该矩阵具有远高于高斯矩阵的重构精度,可以作为实际中的测量矩阵使用。     

小波系数阈值估计的改进模型

讨论了小波阈值去噪中估计小波系统的软阈值和硬阈值方法,然后针对硬阈值法不连续和软阈值偏差的缺点,提出了3种改进方法,即多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法,并给出这3种估计器模型,它们都不同程度地克服了软阈值和硬阈值方法中固有的缺点。通过数值试验对这些方法比较,结果发现,这3种改进的小波系数阈值估计模型用于信号去噪时,比单纯的软阈值和硬阈值方法均获得了更高的信噪比增益。     

基于小波系数区域相关性的阈值滤波算法

在相关去噪的基础上,提出了一种基于区域相关的滤波算法,克服了通常相关算法中由于各尺度间小波系数的偏移引起的判断准确率低的缺点,进而对小波域滤波之后的系数进行阈值处理,以去除残留的噪声系数。把两种思想截然不同的小波滤波方法合在一起,并作了一些改进,数值试验结果表明,由该方法滤波之后的小波系数不仅连续性好,准确率高,而且易于重构信号。     

偏微分方程和连续小波变换

利用连续小波变换讨论了偏微分方程和积分方程之间的关系,得到了一类偏微分方程利用连续小波变换能够变换成在弱拓扑下等价的积分方程的结果。由积分方程决定的线性算子是有界算子,从而将偏微分方程的讨论与积分方程的讨论联系起来,使得连续小波变换能够应用于偏微分方程和积分方程中。     

基于小波变换的图像多尺度数据融合

现有的图像数据融合方法对目标检测并不十分满意，为了提高目标检测的分辨率，抑制每个传感器的检测噪声，提出一种基于小波谱换的图像数据融合新方法，在图像分解的高域风，选择多源图像绝对值较大的系数作为重要小波系数，在低频域内，新的逼近系统通过对多源图像的逼近系数进行加权平均得到，然后利用重要小波系数和加权逼近系数进行小波反变换，即可得到融合之后的图像，实验结果表明，基于小波变换的图像数据融合方法具有良好的效果，并用于广泛的研究领域。     

微分方程和连续小波变换

利用连续小波变换讨论了微分方程和积分方程之间的关系,并得到了一类微分方程利用连续小波变换能够变换成等价的积分方程的结果。它们不仅在弱收敛下是等价的,而且在范数收敛意义下是等价的,从而将微分方程的讨论与积分方法的讨论联系起来,使得连续小波变换能够在讨论微分方程和积分方程的过程中得到应用。