非负矩阵分解在遥感图像融合中的应用

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）算法是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法,这为矩阵分解提供了一种新的思路。非负矩阵分解方法在图像处理领域具有十分重要的应用意义。介绍了非负矩阵分解的基本思想,讨论了非负矩阵分解用于图像融合的可能性,并实现了基于非负矩阵分解的遥感SAR图像与SPOT图像的融合,NMF能通过观测图像数据找到图像的基矩阵,发现图像的特征,从而最终获得融合图像。不仅对基于NMF的融合方法进行了实验,而且对基于NMF的融合方法和基于小波的融合方法作了对比,并从主观和客观上来评价了这两种融合图像的质量。实验结果表明基于NMF的融合图像与原始的SAR图和基于小波的融合图像相比,能提供更多的信息,更适合作为实时定位的基准图。     

NSCT和非负矩阵分解的图像融合方法

非采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT）是一种新的多尺度变换,它同时具有方向性、各向异性和平移不变性,能有效地表示图像的边沿与轮廓。非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法。在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征。提出了一种基于NSCT和NMF的图像融合方法。首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低通子带系数和各带通子带系数;其次将低通子带系数作为原始数据,选取特征空间的维数为1,利用非负矩阵分解得到包含特征基的低通子带系数;对各带通子带系数采取绝对值最大的原则进行系数选择,得到融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果优于Laplacian方法、小波方法和NMF方法。     

基于非负矩阵分解的人脸识别算法的改进

非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法，已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法（2DNMF）和对角非负矩阵分解方法（DiaNMF），并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明，以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率。     

基于非负矩阵分解的人脸识别算法的改进

非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法,已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法(2DNMF)和对角非负矩阵分解方法(Di-aNMF),并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明,以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率。     

基于非负矩阵分解的图像水印算法

提出一种基于非负矩阵分解NMF(Non-negative Matrix Factorization)的数字水印算法.先通过NMF构造载体图像基于部分表示的系数矩阵,将灰度水印图像嵌入其中;再利用NMF基矩阵作为密钥提取水印.为了说明有效性,该算法与主流的DCT水印算法进行相关比较实验,结果表明该算法同DCT算法一样有效,且在抗剪切和抗滤波性能上优于DCT算法.     

基于CVX和非负矩阵分解的图像融合研究

图像融合的目的是把来自多传感器图像的互补信息合并成一幅新的图像,以便更好的获取图像的综合信息.基于非负矩阵分解算法的原理,将非负矩阵分解应用到图像融合中,并提出将凸线性规划系统和Matlab相结合,解决非负矩阵分解算法中的最优化问题,使程序变得简单易懂.利用非负矩阵分解算法得到的融合图像包含了源图像的整体特征,实验结果表明,该方法优于其它图像融合方法.     

SAR图像目标检测的互信息非负矩阵分解算法

提出了满足指数分布的概率模型框架下实现非负矩阵分解的目标函数和相应的算法。同时针对非负矩阵分解方法中的基向量无序性这一特点,将基于互信息的特征选择算法 与其结合起来解决了基向量的排序问题。利用目标的先验知识获得有利目标表示的特征向量组,然后用该特征向量组进行滤波,分别获得待测图像的特征图,通过加权的方式将所 有的特征图合并为一个总的特征图,最后在特征图上通过选取合适的阈值将目标提取出来。使用MIT林肯实验室ADTS（advanced detection technology sensor）高分辨率机载SAR 目标数据进行仿真,结果表明该方法是一种精度较高的目标检测算法。     

非负矩阵分解和新轮廓波变换的图像融合

为提高融合图像保留源图像的信息量和边缘特征,提出了非负矩阵分解和新轮廓波变换的图像融合算法。以具有尖锐频率局部化特征的新轮廓波对循环平移后的源图像进行分解;运用非负矩阵分解实现低通子带融合,采用能量方差测度函数和匹配度函数实现带通子带融合;对各子带信号重构并逆循环平移,得到融合图像。实验结果分析表明,该方法保留了更多的信息量和边缘细节特征,应用效果较好。     

基于改进的非负矩阵与模糊理论的图像融合

提出一种改进的非负矩阵与模糊理论相结合的图像融合方法,并给出了一种新的代价函数.该方法利用模糊理论将源图像化分为背景区域和目标区域,对源图像进行非负矩阵分解得到特征基图像,实现背景区域的融合,再将提取的目标区域特征与特征基图像融合得到最终融合图像.该方法很好地解决了非负矩阵分解过程迭代时可能出现迭代分母为零的情况,而且迭代过程的收敛更快,得到的最终的融合图像效果更好.仿真实验结果表明了该方法的有效性.     

基于特征融合的多约束非负矩阵分解算法

针对非负矩阵分解后数据的稀疏性降低、单一图像特征不能够很好地描述图像内容的问题,提出一种基于特征融合的多约束非负矩阵分解算法。该算法不仅考虑了少量已知样本的标签信息和稀疏约束,还对其进行了图正则化处理,而且将分解后的具有不同稀疏度的图像特征进行了融合,从而增强了算法的聚类性能和有效性。在Yale-32和COIL20数据集上进行的对比实验进一步验证了该算法具有更好的聚类精度和稀疏性。     

基于NMF的多光谱图像和全色图像融合方法

提出了一种基于非负矩阵分解的多光谱图像与全色图像的融合算法。在非负矩阵分解过程中,将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作为原始数据,非负矩阵分解得到的特征基包含了原始图像的整体特征,将高分辨率图像与分解得到的特征基中的第一特征基作直方图匹配,并代替第一特征基。利用特征基进行重构,得到具有较高的空间分辨率和保持原有多光谱图像的光谱信息的融合图像。主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明,基于非负矩阵分解的图像融合方法在性能上优于传统的其他融合方法。     

基于非负矩阵分解的隐私保护协同过滤算法

提出一种基于非负矩阵分解的隐私保护协同过滤推荐算法．该算法在用户数据收集过程中采用随机扰动技术,并使用非负矩阵分解对数据进行处理,从而形成隐私保护功能,并在此基础上产生推荐．理论分析和实验结果表明,该算法在保护用户个人隐私的基础上,能够产生具有一定精确性的推荐结果.     

基于改进的非负矩阵分解的人脸表情识别

针对存在部分遮挡的人脸,提出了一种基于改进的非负矩阵分解的人脸表情识别方法,首先,用改进的非负矩阵分解算法对人脸图像进行表情特征提取,然后用最大相关分类器对面部表情进行分类。在Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验,结果表明,该方法提高了无遮挡的人脸表情识别,对有遮挡的人脸表情识别也有改善。     

双层非负矩阵分解的分形图像压缩算法

分形图像压缩作为一种基于结构的图像压缩技术,在许多图像处理中得到了应用.但是分形图像压缩的编码阶段非常耗时,且重建图像的质量效果不佳.针对这些问题,提出了一种基于双层非负矩阵分解的分形图像压缩编码算法.在传统的非负矩阵分解理论上,将投影非负矩阵分解与L3/2范数约束相结合,可以在较短的时间内提取具有代表性的图像特征.算...     

基于一种改进NMF算法的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计是人脸识别领域的一个重要研究方向,同时也是一个难点。对此,提出了一种改进的NMF算法来实现人脸年龄估计,该算法首先对NMF分解的基图像进行判别分析,保留最具判别力的基图像来构造子空间,然后将整体训练集图像向得到的子空间进行投影,并用RBF(radial basis function)神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计,实验结果表明,该算法获得了较好的测试结果。     

一种增量式非负矩阵分解算法

针对现有的非负矩阵分解算法在应用于问题规模逐渐增大的情形时,运算规模随之增大、空间和时间效率不高的情况,提出一种增量式非负矩阵分解算法,使用分块矩阵的思想降低运算规模,利用上一步的分解结果参与运算从而避免重复运算。实验结果表明,该算法对节约计算资源是有效的。     

采用增量型非负矩阵分解建模的目标跟踪算法

建立鲁棒的外观模型是目标跟踪中的关键问题,为此提出一种基于增量型非负矩阵分解的目标跟踪算法.首先根据转移概率模型在当前帧中预测得到一组图像样本;随后利用非负矩阵分解获取样本在子空间中的坐标向量;在此基础上计算样本与前一帧视频中目标图像在低维坐标向量上的相关性,以具有最大相关性的图像样本作为目标在当前帧中的图像区域;最后以增量的方式完成子空间的在线更新,提高了外观模型的更新效率,且所要求的存储空间大小恒定.实验结果表明,该算法对目标物的外观变化具有良好的自适应性,能够在视频序列中对目标进行稳定的跟踪.     

线性投影非负矩阵分解方法及应用

针对线性投影结构非负矩阵分解迭代方法比较复杂的问题,提出了一种线性投影非负矩阵分解方法.从投影和线性变换角度出发,将Frobenius范数作为目标函数,利用泰勒展开式,严格导出基矩阵和线性变换矩阵的迭代算法,并证明了算法的收敛性.实验结果表明:该算法是收敛的;相对于非负矩阵分解等方法,该方法的基矩阵具有更好的正交性和稀疏性;人脸识别结果说明该方法具有较高的识别率.线性投影非负矩阵分解方法是有效的.