基于核稀疏表示的属性选择算法

为解决高维数据在分类时造成的“维数灾难”问题,提出一种新的将核函数与稀疏学习相结合的属性选择算法。具体地,首先将每一维属性利用核函数映射到核空间,在此高维核空间上执行线性属性选择,从而实现低维空间上的非线性属性选择;其次,对映射到核空间上的属性进行稀疏重构,得到原始数据集的一种稀疏表达方式;接着利用L 1范数构建属性评分选择机制,选出最优属性子集;最后,将属性选择后的数据用于分类实验。在公开数据集上的实验结果表明,该算法能够较好地实现属性选择,与对比算法相比分类准确率提高了约3%。     

基于IWT和最低有效位替换的视频隐写算法

为了更好地增强加密通信的安全性和鲁棒性,提出一种基于整数小波变换(IWT)和最低有效位(LSB)替换的视频隐写算法,该算法可以对红绿蓝(RGB)三色构成的视频文件进行数据隐藏和提取。隐写过程首先将覆盖视频划分为8×8的RGB图像块,加密数据转化为二进制形式的文本;然后在覆盖视频上执行Haar IWT以获取IWT系数;最后,将二进制文本嵌入到IWT系数的LSBs中。其中数据隐藏的反向过程用于提取隐写视频中的嵌入文本。采用音频视频交错(AVI)文件执行本文算法,实验结果表明,本算法的失真最低。     

改进的基于稀疏表示的全色锐化算法

为了更有效地结合高分辨率全色（PAN）图像细节信息和低分辨率多光谱（MS）图像光谱信息，提出了一种改进的全色锐化算法。首先，对低分辨率MS图像的强度通道进行下采样再上采样获取其低频成分；其次，用强度通道减去低频成分获取其高频成分，在获取到的高低频成分中进行随机采样来构建字典；然后，用构建好的过完备字典对高分辨率PAN图像进行分块分解以获取高频信息；最后，将分解出的高频信息注入到低分辨率MS图像中以重建高分辨率MS图像。经多组实验后发现，所提出的算法在主观上保留了光谱信息，并注入了大量的空间细节信息。对比结果表明，相比其他诸如基于成分替换算法、基于多分辨率分析算法、基于稀疏表示算法，所提算法重建出来的高分辨率MS图像更加清晰，且在相关系数等多种客观评价指标上优于对比算法。     

基于群结构稀疏表示的图像修复

针对基于稀疏表示的图像修复方法存在稀疏系数先验知识表达不足等问题,考虑图像的纹理自相似性和原子系数的群结构稀疏性,提出了群结构约束的稀疏表示模型,通过选取合适的群结构约束稀疏系数,使字典中相邻基对应的稀疏系数之间建立联系,并统一对输入图像的有效数据图块与训练样本进行稀疏编码来进一步训练字典,使其具有相同的稀疏模式,从而建立联合稀疏关联,并将其作为先验知识指导图像修复。通过区域目标剔除、像素缺失修复等实验验证其性能,实验结果表明,该方法有较强的自适应性,修复效果较好。     

过完备字典稀疏表示下的RAMP重构算法

压缩感知理论将采样理论与压缩理论合二为一,成为最近几年来的研究热点。主要依据图像的稀疏性或是可压缩性的特点,使用K-均值奇异值分解（K-Means Singular Value Decomposition,K-SVD）算法训练获得过完备字典,使用高斯随机矩阵作为测量矩阵,最后通过正则化自适应匹配追踪算法作为压缩感知重构算法,提出了K-SVD过完备字典的正则化自适应匹配追踪算法（KSVD Regularized Adaptive Matching Pursuit,KSVD-RAMP）。通过对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标以及主观视觉上对所提算法以及传统的贪婪算法做对比。实验结果表明,该算法比基于离散小波稀疏表示的RAMP算法的峰值信噪比提升了2~6 dB。因此,该算法重构出的图像不管在视觉效果上,还是在客观评价指标上都有一定的改善。     

基于子区域匹配的稀疏表示跟踪算法

经典稀疏表示目标跟踪算法在处理复杂视频时不免出现跟踪不稳定情况且当目标发生遮挡时易发生漂移现象。针对这一问题,提出一种基于子区域匹配的稀疏表示跟踪算法。首先,将初始目标模板划分为若干子区域,利用LK图像配准算法建立观测模型预测下一帧目标运动状态。然后,对预测的目标模型区域进行同等划分,并在匹配过程中寻找最优子区域。最后,在模板更新过程中引入一种新的模板校正机制,能够有效克服漂移现象。将该算法与多种目标跟踪算法在不同视频序列下进行对比,实验结果表明在目标发生遮挡、运动、光照影响及复杂背景等情况下该算法具有较为理想的跟踪效果,并与经典稀疏表示跟踪算法相比具有较好的跟踪性能。     

基于稀疏表示与字典学习的彩色图像去噪算法

针对彩色图像在去噪时易产生模糊现象和伪色彩的问题,提出多信息结合字典算法。首先提出了基于RGB颜色空间各通道模值的加权梯度定义,并在此基础上建立了由彩色图像的亮度、加权梯度、颜色信息结合的一种过完备结构字典。其次利用噪声图像的稀疏性,通过不断更新迭代的字典训练过程,找到最优稀疏系数和最优学习字典,从而将噪声信息和图像有用信息分离开,精确重构图像并单求其颜色,进而得到去噪后的彩色图像。实验结果显示,与已有算法相比,本文提出的算法在不同的噪声强度下都取得了更好的视觉效果和更高的客观评价指标值,表明该算法具有良好的去噪性能。     

基于稀疏表示与非局部相似的图像去噪算法

针对受加性高斯白噪声(AWGN)与椒盐噪声(SPIN)以及随机值冲击噪声(RVIN)组成的混合噪声污染的图像进行去噪的问题,提出一种在现有加权编码算法的基础上将图像稀疏表示和非局部相似先验融合的改进算法。首先,利用基于字典的图像稀疏表示构建去噪变分模型,对模型中的数据保真项设计一个权重因子来抑制冲击噪声的干扰;其次,利用非局部平均思想对混合噪声图像进行初始去噪,在得到的图像中构建掩膜矩阵将冲击噪声点排除进而求取非局部相似先验知识;最后,将非局部相似先验与稀疏先验融合进变分模型的正则项中,求解变分模型得到最终去噪图像。实验结果表明,在不同的噪声比率下,所提算法与模糊加权非局部平均算法相比,峰值信噪比(PSNR)提高了1.7 dB,特征相似性指数(FSIM)提高了0.06;与加权编码算法相比,PSNR提高了0.64 dB,FSIM提高了0.03。该算法对于纹理较强的图像可以显著提升去噪效果,能有效地保留图像的本真信息。     

一种基于预估计的稀疏表示DOA估计快速算法

稀疏表示DOA估计算法具有很高的分辨率,但是其计算量较大.为此,提出一种基于预估计的稀疏表示DOA估计快速算法.首先,利用阵列协方差矩阵特征向量的性质,通过DFT对入射信号进行DOA预估计;其次,利用预估计结果降低过完备字典的长度;最后,进行稀疏分解得到DOA估计的精确结果.由于采用的字典长度较短,该算法的计算量非常小.仿真实验结果表明,该算法具有较高的成功概率、较快的估计速度和较低的估计误差.因此,提出的算法在工程实际中应用前景广阔.     

基于稀疏表示和位置相关性的室内定位算法

针对基于接收信号指数强度(RSSI)的WLAN室内定位算法易受干扰、波动较大及室内指纹定位方法指纹库构建繁杂而工作量较大的问题,提出了一种基于稀疏表示的指纹定位技术,在离线阶段利用压缩感知的理论来构建离线数据库,以降低离线采集的复杂度,在线定位阶段利用向量相似性理论来提高定位的精度,实验结果表明,本文提出的算法有效地提高了室内静态定位问题的精度及抗干扰性能.     

快速稀疏表示分类的人脸识别算法

经典的稀疏表示分类（Sparse Representation for Classification,SRC）算法是一种基于[L1]范数最小化问题,它在很多应用场合都能取得很好的分类效果,是目前备受关注的一类识别算法。然而,传统的SRC算法在求解[L1]范数最小化问题时,往往计算效率比较低。为有效解决这个问题,提出了一种快速有效的分类算法,它利用坐标下降方法来实现SRC算法。该方法既可以显著地提高计算效率,又可取得较好的分类结果。在不同人脸库上的实验表明,所提的算法具有良好的应用前景。     

2DPCA与稀疏表示模型的运动目标跟踪法

为了提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法的光照、遮挡以及姿态变化鲁棒性差等问题,提出了一种二维主成分分析和稀疏表示的目标跟踪算法。采用二维主成分分析和稀疏表示降低数据维数,减少计算复杂度,采用粒子滤波算法跟踪序列图像中的运动目标,采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于其他运动目标跟踪算法,该算法可以更准确跟踪视频图像中的运动目标,并对光照和姿态变化具有良好的鲁棒性,对于严重遮挡目标跟踪问题,具有明显的优势。     

导向矢量失配情况下基于稀疏表示的波达方向估计算法

提出了一种传感器阵列导向矢量失配情况下的基于稀疏表示的信号源波达方向DOA估计算法。针对一些实际环境中噪声重尾现象严重的特点,采用合成圆对称广义高斯噪声分布对其进行模拟。考虑到实际环境中传感器自身运动以及外界环境因素的改变可能会导致传感器导向矢量产生波动,利用加权最小二乘法对波动生成的增益值进行最优估计。然后,构建信号模型的分数低阶矩FLOM矩阵,进行矢量化处理,以提高其数组维数。最后,利用稀疏表示方法重构信号模型,将信号源DOA估计转化为二阶锥规划问题进行求解,并采用奇异值分解降低运算量。仿真结果表明,本算法的信号源DOA估计具有很高的分辨率,且有效地避免了导向矢量失配对DOA估计产生的影响。     

噪声先验自适应加权的稀疏表示混合去噪算法

提出了一种结合噪声分布先验知识的稀疏表示混合去噪算法。该算法通过自适应中值滤波器进行初始化来分析噪声分布先验,对稀疏编码中的原子进行自适应加权。然后以当前原子集的极值为基准调整选取阈值,对稀疏编码中的原子进行选择淘汰。本算法避免了传统混合去噪算法的两相检测策略,时间复杂度显著降低。实验表明本算法在峰值信噪比PSNR和去噪效率上都有明显优势。     

雨天环境基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测

针对雨天环境下监控视频因雨水噪声、图像的灰度值削弱使行人轮廓特征丢失而出现的目标行人漏检误检情况,建立了一种基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测算法。通过直方图均衡化降低雨水噪声;提取图像HOG-SIFT融合特征表征视频图像中的行人信息,减少轮廓特征的丢失;利用稀疏表示降低融合特征的维数,减小计算量并保留有效的行人特征,结合Ada Boost分类器降低漏检率和误检率。实验结果表明,该算法在雨天环境下有效地提高了行人检测的准确率。     

基于LBP和稀疏表示的天际线检测算法研究

天际线的检测在视觉导航、地理位置标注中具有重要的作用。提出一种基于LBP（Local Binary Pattern）和稀疏表示融合算法用来检测输入图像中的天际线。首先对图像作灰度化处理,接着对训练样本图像天际线相邻像素点坐标建立3×3的特征提取区域,根据LBP特征统计直方图建立天际线LBP特征向量,得到字典;然后在测试样本上依次搜索3×3区域中的像素点,通过稀疏分解系数计算重构误差,根据重构误差阈值的设定判断此区域为天际线区域,从而得到此区域中的天际线坐标。提出的算法在内华达大学机器视觉实验室Web Set数据集上进行了测试,实验结果表明：提出的算法能有效地检测出输入图像中的天际线像素点坐标,具有较好的有效性和时效性。     

A new steganography algorithm using polar decomposition

Nowadays, the security of communication becomes very important with the rapid development of network technology. So, the transmission and distribution of the several digital information must be protected and secured against other users. Many steganography techniques have been proposed for embedding secret digital data in other digital data. In this article, we propose a new steganography algorithm based on a linear algebraic tool that is the polar decomposition (PD) for hiding secret data in an image. A host image is selected and divided into blocks of size 2 × 2, a PD is applied on each block, and the secret data are embedded in suitable blocks. Experimental results show that our proposed algorithm gives a higher hiding capacity, achieves good imperceptibility, and also provides a high degree of security against common types of attacks such as compression attack with quality 10%, gamma correction attack, and impulse noise attack.