基于空间约束多特征联合稀疏编码的遥感图像标注方法研究

针对稀疏表示分类器不能较好地适应多特征框架的问题,该文提出一种空间约束多特征联合稀疏编码模型,并以此实现遥感影像的自动标注。该方法利用l1,2混合范数正则化多特征编码系数,约束编码系数共享相同的稀疏模式,在保持多特征关联的同时,又不添加过于严格的约束。同时,将字典学习技术扩展到多特征框架中,通过约束字典更新的变换矩阵,解决了字典学习过程丢失多特征关联的问题。另外,针对遥感影像中的空间关系常常被忽略或者利用不充分的不足,还提出了将空间一致性与多特征联合稀疏编码相结合的分类准则,提高了标注性能。在遥感公开数据集与大尺寸卫星影像上的实验证明了该方法的有效性。     

基于PCA的非局部聚类稀疏表示图像重建方法

针对腐化图像恢复不足的问题,提出一种基于PCA的非局部聚类稀疏表示模型.首先,用图像非局部自相似性来取得稀疏系数值;然后,对观测图像的稀疏编码系数进行集中聚类;最后,通过学习字典使降噪图像的稀疏编码系数接近原始图像的编码系数.实验结果表明,提出的方法在重建图像性能上较同类方法有显著提高,获得了更好的图像恢复质量.     

基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原

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。     

基于图正则化与非负组稀疏的自动图像标注

设计一个稳健的自动图像标注系统的重要环节是提取能够有效描述图像语义的视觉特征。由于颜色、纹理和形状等异构视觉特征在表示特定图像语义时所起作用的重要程度不同且同一类特征之间具有一定的相关性,该文提出了一种图正则化约束下的非负组稀疏(Graph Regularized Non-negative Group Sparsity, GRNGS)模型来实现图像标注,并通过一种非负矩阵分解方法来计算其模型参数。该模型结合了图正则化与l2,1-范数约束,使得标注过程中所选的组群特征能体现一定的视觉相似性和语义相关性。在Corel5K和ESP Game等图像数据集上的实验结果表明:相较于一些最新的图像标注模型,GRNGS模型的鲁棒性更强,标注结果更精确。     

以非负矩阵分解提取局部特征的SAR目标稀疏表示分类

合成孔径雷达( SAR)目标分类是自动目标识别系统的核心功能之一,对于战场监视等应用具有重要意义。利用SAR图像局部散射明显的特点,提出了通过训练样本的非负矩阵分解获得低维数局部特征编码,并以该编码作为字典进行稀疏表示分类的方法。采用Gotcha项目民用车辆目标的实测数据进行了验证,结果显示在不同信噪比条件下该方法的分类正确率均优于广泛采用的由降采样、随机投影、主成分分析提取低维数特征的稀疏表示分类方法,表明了该方法的性能优势。另外,还通过实验对比分析了非负约束的稀疏表示与标准稀疏表示在分类性能上的差别,结果显示非负约束的稀疏表示导致分类正确率下降,故针对分类问题不宜在稀疏表示时进行非负约束。     

基于Matlab的图像自动标注

图像自动标注在检索大量数字图像时起到关键作用,它能将图像的视觉特征转化为图像的标注字信息,为用户的使用及检索带来极大的方便。研究了图像自动语义标注方法,设计并实现了基于Matlab图像自动标注系统,能够提取图像颜色特征和纹理特征,与已标注图像进行相似性度量并标注出图像语义关键词     

基于超像素分割的RGB与高光谱图像融合

本文提出了一种基于超像素分割的RGB与高光谱图像融合方法。首先,利用在线字典学习法由低空间分辨率的高光谱图像数据学习得到光谱字典。然后,通过光谱字典的线性变换,得到与高光谱图像同一场景的RGB图像字典。其次,对RGB图像进行超像素分割,并根据分割结果在每一个超像素块中进行稀疏编码,得到稀疏矩阵中的系数包含了RGB图像的空间信息。最后,将稀疏编码矩阵与高光谱图像谱字典相结合重建得到高空间分辨率高光谱图像。实验结果表明,该方法不管是在主观视觉上的图像恢复质量,还是在峰值信噪比等客观指标上均具有优势。     

基于分层匹配追踪的快速图像检索

为从海量的图像资源中既准确又快速地检索出目 标图像,在传统的 图像检索模型中,图像的特征通常是从固定尺度的图像上提取出的,这将不可避免地降低整 个系统 实际应用能力。为解决这一问题,本文引入分层稀疏编码模型, 提出一种基于分层匹配追踪(HMP)的快速图像检索技术,实现多尺度情况下的图像检索。本 文方法从图像中提取的低层稀疏编码特征传递 到高层,并将提取的高维稀疏编码特征转换为改进后的PCAH特征,利用哈希特征的汉明距 离度量, 实现图像的快速检索。在公共数据集Caltech256和Corel5K上的实验 结果可以看出,本文方法的查 准率和查全率较其他哈希法分别提高了5%和10%以上,而且所用时间 也最短,表明本文方法不仅具有较高的准确率,还能保持较高的时间效率。     

最大似然稀疏编码在人脸识别中的研究

摘　要 稀疏编码(SRC)是一种用于人脸识别的方法。该方法把检测图像表示为一组训练样本的稀疏线性组合,表示的准确性通过L2或L1残余项来衡量。此模型假定编码残余项服从高斯分布或拉普拉斯分布,实际上却不能很准确的描述编码错误率。本文提出一种新的稀疏编码方法,建立一种有约束的回归问题模型。最大似然稀疏编码(MSC)寻找此模型的最大似然估计参数,对异常情况具有很强的鲁棒性。在Yale及ORL人脸数据库的实验结果表明了该方法对于人脸模糊、光照及表情变化等的有效性及鲁棒性。     

基于多重稀疏字典的行人检测方法

针对于稀疏编码在行人检测问题中提取的特征维数高和不能够有效描述行人的问题,提出了一种基于多重稀疏字典直方图的特征提取方法。通过稀疏表示方法,预先学习多个不同稀疏度的字典,分别利用每一个字典对行人图像进行稀疏编码,统计每个字典中对应稀疏编码单元的分布直方图作为行人图像的特征描述子。该方法提取到的特征维数低,并且能够有效地描述行人,具有良好的检测性能。     

基于低秩分解和卷积稀疏编码的多源图像融合

针对卷积稀疏编码能够较好地保留图像信息特征的这一特点,提出基于低秩分解和卷积稀疏编码的多源图像融合方法.为了避免图像分块处理对图像结构的影响,将每幅待融合图像进行全局处理.首先,通过低秩分解将图像分解成低秩和稀疏两部分;接着,对稀疏部分进行卷积分解,可以训练得到一组稀疏滤波器字典,再将卷积稀疏编码应用到图像的融合中;然后,对低秩和稀疏成分分别设计不同的融合规则,得到融合低秩成分和融合稀疏成分,最终得到融合图像.最后,为了验证所提方法的融合效果,将所提方法与其他方法进行对比实验.实验结果表明,所提方法在视觉效果和客观评价指标方面均取得良好的效果.     

基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建

针对卷积稀疏编码算法中特征映射的准确性的问题,为了进一步提高图像超分辨率重建的的质量,文中提出一种基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建算法。该算法首先在预训练阶段利用稀疏自编码器对输入高低分辨率图像分别进行训练,得到对应的图像稀疏特征表示;然后再由卷积神经网络根据得到的稀疏系数共同训练相应的滤波器及特征映射函数并更新到最优解;最后由高分辨率滤波器和对应的稀疏表示系数卷积求和,得到高分辨率重建图像估计。实验结果显示,改进算法的峰值信噪比（PSNR）结果较卷积稀疏编码算法提高了近0.1 dB,有效提高了重建图像的质量。     

一种基于加权稀疏编码的频域视觉显著性检测算法

 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.     

基于稀疏编码和集成学习的多示例多标记图像分类方法

 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。     

基于集成分类的暴恐图像自动标注方法

为减少暴恐图像对社会发展和青少年成长造成的不利影响，本文提出一种基于集成分类的暴恐图像自动标注方法，辅助筛除网页中的暴恐信息。该方法将暴恐图像的标注视作多标签分类问题，利用迁移学习训练多个子网络，然后通过集成学习对子网络的输出进行融合，同时在融合过程中针对各个标签在不同网络上的准确率进行权重分配，最后经过一系列矩阵运算得到图像的标注结果。实验结果表明，与传统机器学习算法相比，本文方法在准确率和召回率上都有较大提升，并改善了样本不均衡所造成的不同标签类别上模型标注精确度差异较大的问题。     

一种新的结合稀疏编码的红外图像聚类分割算法

聚类作为一种重要的图像分割方法得到了大量研究,提出了一种新的结合稀疏编码的红外图像聚类分割算法,扩展了传统的基于K-means聚类的图像分割方法。结合稀疏编码的聚类算法能有效融合图像的局部信息,而且易于利用像素之间的内在相关性,但是对于分割会出现过分割和像素难以归类的问题。为此,在字典的学习过程中,将原子的聚类算法引入其中,有助于缩减字典中原子所属类别的数目防止出现过分割;同时将稀疏编码系数同原子对聚类中心的隶属程度相结合来判断像素所属的类别。这种处理方式能更好地实现利用像素的内在相关性进行聚类分割,并在其中自然引入了局部空间信息,达到更好分离目标区域和背景区域的目的。实验结果表明,结合稀疏编码的K-means聚类分割算法能更好的实现复杂背景下红外图像重要区域的准确分割提取。     

基于稀疏自编码的无监督哈希算法

最近邻搜索在大规模图像检索中变得越来越重要。在最近邻搜索中,许多哈希方法因为快速查询和低内存被提出。然而,现有方法在哈希函数构造过程中对数据稀疏结构研究的不足,本文提出了一种无监督的稀疏自编码的图像哈希方法。基于稀疏自编码的图像哈希方法将稀疏构造过程引入哈希函数的学习过程中,即通过利用稀疏自编码器的KL距离对哈希码进行稀疏约束以增强局部保持映射过程中的判别性,同时利用L2范数来哈希编码的量化误差。实验中用两个公共图像检索数据集CIFAR-10和YouTube Faces验证了本文算法相比其他无监督哈希算法的优越性。     

远程视频监控图像自动标注优化方法

对远程视频监控图像进行自动标注,实现视频监控中关键帧识别,提高视频信息的分析鉴别能力。提出一种基于远程视频监控图像多尺度关键帧提取的自动标注优化方法,首先构建视频图像的采集模型,然后对采集的图像进行小波降噪处理,对输出的降噪图像通过多尺度关键帧提取进行自动标注,实现图像特征提取和信息识别。仿真结果表明,采用该方法进行远程视频监控图像自动标注,提高了对图像信息的检测识别能力,图像的输出峰值信噪比较高,准确识别概率提高。     

基于稀疏编码的视频序列超分辨率重构

把学习型算法用于稀疏编码的重建算法中来实现视频序列图像的超分辨率重构。该算法无需显式求取运动向量,能够克服传统方法对精确运动估计的要求,通过稀疏编码便能够自动利用邻近帧中最相关的那些样本块进行重构;另外,算法通过设置最大运动窗口,利用帧间运动的连续性特点,在相邻帧已经重建的基础上,提取其运动窗口内的高、低分辨率图像块来构建样本库,从而实现减小所需样本库的尺寸的目的。     

n-words模型下Hesse稀疏表示的图像检索算法

论文针对视觉词袋(BOVW)模型放弃图像空间结构的缺点,提出一种基于Hesse稀疏编码的图像检索算法。首先,建立n-words模型,获得图像局部特征表示。n-words模型由一系列连续视觉词获得,是图像特征的一种高级描述。该文从n=1到n=5进行试验,寻找最恰当的n值;其次,将二阶Hesse能量函数融入标准稀疏编码的目标函数,得到Hesse稀疏编码公式;最后,以获得的n-words序列作为编码特征,利用特征符号搜索算法求解最优Hesse系数,计算相似度,返回检索结果。实验在两类数据集上进行,与BOVW模型和已有的算法相比,新算法极大地提高了图像检索的准确率。