小波阈值降噪提高ＢＯＴＤＲ测量精度研究

布里渊光时域反射仪（Brillouin Optical Time Domain Reflectometer, BOTDR）通过单端探测 光纤中的自发布里渊散射来实现布里渊频移测量,存在信噪比较低的缺陷。为此,本文采用小波阈 值降噪对微波外差扫频 BOTDR 测量过程中的每条单频功率曲线进行噪声抑制,最终提高 BOTDR 测量精度。简述了小波阈值降噪原理,构建了基于微波外差扫频测量的 BOTDR 仿真模型,通过仿 真分析不同小波变换参数对测量精度的影响,确定了最佳小波阈值降噪方案。搭建了微波外差扫频 BOTDR 光路及电路实验装置进行温度测量实验,在 10km 传感光纤上对降噪算法进行了实验验证。 实验结果表明,相比于降噪前,降噪后传感光纤末端变温区布里渊频移测量波动极差从 5.8 MHz 降 低至 3.2 MHz,均方根误差由 1.2 MHz 降低至 0.16 MHz,测温精度由±2.545℃提升至±1.4℃。理论仿真和实验研究证明,采用小波阈值 降噪可提升 BOTDR 测量精度。     

基于深度先验及非局部相似性的压缩感知核磁共振成像

针对现有压缩感知核磁共振成像（CSMRI）算法在低采样率下重构质量低的问题,提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先,利用深度去噪器和块匹配三维滤波（BM3D）去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型;其次,将该模型作为正则化项,利用高度欠采样的k空间数据构建压缩感知核磁共振成像优化模型;最后,利用交替优化方法求解构建的优化问题。所提出的算法不仅能够通过深度去噪器利用深度先验,还能够通过BM3D去噪器利用图像的非局部相似性来进行图像重建。实验结果表明,与基于BM3D的重建算法相比,该算法在采样率为0.02、0.06、0.09及0.13情况下重构的平均峰值信噪比高出约1 dB;此外,从视觉角度,与现有的基于小波树稀疏性的核磁共振成像算法WaTMRI、基于字典学习的核磁共振成像算法DLMRI、基于字典更新及块匹配和三维滤波的核磁共振成像算法DUMRI-BM3D等相比,所提算法重构的图像包含大量纹理信息,与原始图像最接近。     

基于布里渊散射的光纤传感系统性能分析

根据布里渊光纤时域分析(BOTDA)传感系统连续光谱谱宽较宽的特点,分析了光源强度噪声对直接检测BOTDA光纤传感系统性能的影响,结果表明,连续光源的强度噪声造成系统信噪比的急剧下降.另外,根据布里渊光纤时域反射(BOTDR)传感系统信号很弱的特点,分析了非相干外差检测和带前置光放大器的直接检测BOTDR传感系统的信噪比.     

基于深度先验及非局部相似性的压缩感知核磁共振成像

针对现有压缩感知核磁共振成像（CSMRI）算法在低采样率下重构质量低的问题，提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先，利用深度去噪器和块匹配三维滤波（BM3D）去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型；其次，将该模型作为正则化项，利用高度欠采样的k空间数据构建压缩感知核磁共振成像优化模型；最后，利用交替优化方法求解构建的优化问题。所提出的算法不仅能够通过深度去噪器利用深度先验，还能够通过BM3D去噪器利用图像的非局部相似性来进行图像重建。实验结果表明，与基于BM3D的重建算法相比，该算法在采样率为0.02、0.06、0.09及0.13情况下重构的平均峰值信噪比高出约1 dB；此外，从视觉角度，与现有的基于小波树稀疏性的核磁共振成像算法WaTMRI、基于字典学习的核磁共振成像算法DLMRI、基于字典更新及块匹配和三维滤波的核磁共振成像算法DUMRI-BM3D等相比，所提算法重构的图像包含大量纹理信息，与原始图像最接近。     

基于稀疏度自适应的视觉图像三维清晰重构

针对当前方法重构视觉图像时,存在峰值信噪比低、重构时间长和图像分辨率低的问题,提出基于稀疏度自适应的视觉图像三维清晰重构方法,利用图像光度信息和几何信息划分图像,按照纹理类别和边缘类别对图像进行分类,在图像组类别和噪声水平的基础上训练自适应字典,根据字典获得图像非局部相似先验和稀疏表示,结合建立变分模型对图像进行去噪处理.对去噪后的图像进行奇异值分解字典训练,利用稀疏度自适应正则化正交匹配算法对分解后的图像重建,完成视觉图像的三维清晰重构.仿真结果表明,所提方法的峰值信噪比高、重构时间短、图像分辨率高.     

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.     

基于过完备字典稀疏表示的图像超分辨率研究

提出一种基于过完备字典稀疏表示的通用图像超分辨率算法。利用过完备字典代替稀疏基,采用学习的方法得到低分辨率图像和高分辨率图像之间的关系,最终从高分辨率图像块的字典中重构出超分辨率图像。实现了基于matlab的稀疏表示(omp算法)和字典更新(K-SVD算法)的字典学习算法,并通过仿真实验,以PSNR等指标论证了编码算法的有效性。     

K-means聚类方法下的复数图像群组稀疏编码降噪算法

稀疏编码已经广泛应用于复数图像的降噪问题,其中,近些年提出的分组稀疏编码由于能够充分利用同一分组图像块的相似性,在滤除噪声和提高降噪信噪比方面具有更大的优势.研究了一种基于K-means聚类方法的复数图像分组稀疏降噪算法,通过改进聚类算法,验证了K-means算法对分组稀疏编码算法的分组有效性.采用在线复数词典训练算法快速获取编码字典,并运用分组正交匹配追踪算法,实现了分组图像块的稀疏编码.通过限制每一分组图像块中编码的相似性,有效抑制了对图像块中噪声的编码,提高了对复数图像的降噪效果.为验证算法的有效性,对模拟和真实的干涉合成孔径雷达图像的仿真噪声进行了定量分析,证明了所提算法相对于以前的分组稀疏编码算法在峰值信噪比指标上有一定的提升.最后对真实的干涉合成孔径雷达图像进行了降噪,进一步验证了所提降噪算法对于真实噪声的降噪能力.     

自适应匹配追踪图像去噪算法

针对目前的稀疏去噪算法分解效率低、去噪效果不理想的问题,提出了一种基于自适应匹配追踪的图像去噪算法。该算法首先通过自适应匹配追踪算法求解稀疏系数,然后利用K奇异值分解算法将字典训练成能够有效反映图像结构特征的自适应字典,最后将稀疏系数与自适应字典相结合来重构图像。在重构过程中,将噪声对应的系数去除,最终达到去噪的效果。算法引入Spike-Slab先验来引导稀疏系数矩阵的稀疏性,并利用两个权重矩阵促使去噪模型更加真实。鉴于字典在稀疏算法中的重要性,将自适应字典与DCT冗余字典、Global字典进行比较。实验结果显示,选择自适应字典的去噪结果比传统字典在峰值信噪比上高出约4.5 dB;与目前6种主流的稀疏去噪方法相比,文中提出的方法在3种评价指标上均有不同程度的提高,其中峰值信噪比平均提高了约0.76~6.24 dB,特征相似度平均提高了约0.012~0.082,结构相似性平均提高了约0.015~0.108。对图像去噪算法进行定性的评价,结果显示所提算法保留了更多的有用信息,视觉效果最佳。实验充分证明了自适应匹配追踪图像去噪算法对图像去噪的有效性和鲁棒性。     

基于快速稀疏表示的医学图像压缩

随着数字医学图像数据量的日益增大,有必要采取一定的图像压缩技术进行压缩存储。为此,提出基于快速稀疏表示的医学图像压缩方法。使用K-奇异值分解算法构造医学图像过完备字典,采用批量正交匹配追踪(Batch-OMP)算法进行稀疏编码。该方法只需要存储稀疏编码非零位置的系数信息,利用过完备字典即可实现原始医学图像的重构。实验结果表明,该方法可提高图像稀疏编码的速度,与正交匹配追踪(OMP)算法相比可提速40%左右,并且图像重构效果优于联合图像专家组(JPEG)算法和多级树集合分裂(SPIHT)算法的压缩效果,相对JPEG压缩的图像峰值信噪比平均提高18%,相对SPIHT算法平均提高50%。     

基于Criminisi的结构组稀疏表示图像修复算法

结构组稀疏表示(structural group sparse representation,SGSR)算法对结构组的估计值进行奇异值分解得到字典,然后用Split Bregman Iteration算法求解优化模型得到稀疏解,最后借助字典和稀疏解来修复图像。该算法在一定程度上解决了传统稀疏表示算法忽略图像块之间相似性导致重构图像的结构和纹理不够自然的问题。但该算法中,结构组的估计值采用双线性插值算法得到,因此对块状缺失图像的修复效果一般。为了更准确地计算结构组的估计值,提出用Criminisi算法代替双线性插值算法,并由此时的估计值生成更合理的字典和稀疏解,得到重构的结构组,进而更准确地修复图像。实验数据表明,与SGSR算法相比,所提出的算法在峰值信噪比和相似结构性指数上分别平均提高了2.66 dB和0.0017,且在结构和纹理上取得了更自然的主观视觉效果。     

学习字典下自适应稀疏度估计的分解去噪算法

针对固定字典下稀疏分解在图像去噪过程中缺乏自适应稀疏度估计和回溯优化等问题,本文在K-SVD学习字典下,利用自适应稀疏度估计匹配追踪(ASMP)方法自适应估计图像的稀疏度,并对原子进行回溯优化选择。算法不仅改善了固定字典的表示性能,同时减少了图像稀疏度人为设定的盲目性又提高了算法鲁棒性。实验表明,与传统的稀疏分解去噪算法相比,学习字典下自适应稀疏度估计的分解去噪算法能获得更高的峰值信噪比。     

稀疏补分析子空间追踪算法

针对压缩感知理论的稀疏分析模型下的子空间追踪算法信号重构概率不高、重构性能不佳的缺点,研究了此模型下的稀疏补子空间追踪信号重构算法;通过选用随机紧支框架作为分析字典,设计了目标优化函数,改进优化了稀疏补取值方法,改进了算法迭代过程,实现了改进的稀疏补分析子空间追踪新算法(IASP).实验结果证明,所提算法的信号完全重构概率明显高于分析子空间跟踪(ASP)等5种算法的信号完全重构概率;对于含高斯噪声的信号,所提算法重构信号的整体平均峰值信噪比明显超过ASP等3种算法整体平均峰值信噪比(PSNR),但略低于贪婪分析追踪(GAP)等2种算法的整体平均峰值信噪比.所提算法可用于语音和图像信号处理等领域.     

改进的基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法

为改善单帧退化图像的分辨率,提出一种改进的基于超完备字典的图像超分辨率稀疏重构算法。该算法主要在字典训练过程中引入联合训练的思想以确保高、低分辨率图像块在其对应的过完备字典上具有相同的表示系数,并在图像重建过程中,利用迭代反投影加强全局重建约束。实验表明,与现有的几类算法相比较,该算法的重建图像无论在峰值信噪比还是结构相似性上均有明显提高。并且可应用于单帧模糊图像的超分辨率重建,有效地提高了图像的分辨率。     

人脸识别中基于系数相似性的字典学习算法

在现有的基于稀疏表示分类算法的人脸识别中,使用通过稀疏学习得到的精简字典可以提高识别速度和精确度。metaface学习(Metaface Learning,MFL)算法在字典学习过程中没有考虑同类样本稀疏编码系数之间具有相似性的特点。为了利用这一信息来提高字典的区分性,提出了一种基于系数相似性的metaface学习(Coefficient-Simi-larity-based Metaface earning,CS-MFL)算法。CS-MFL算法的学习过程中,在更新稀疏表示系数阶段加入同类训练样本稀疏编码系数相似的约束项。为了求解包含系数相似性约束的新的最优化问题,将目标函数中的两个l2范数约束项进行合并,将原问题转化为典型l₂- l1问题进行求解。在不同的人脸库上进行实验,结果表明,提出的CS-MFL算法能够获得比MFL算法更高的识别率,说明由CS-MFL算法学习得到的字典更高效且更具区分性。     

压缩感知和相似性约束的图像超分辨率重构算法

针对通过外部学习进行超分辨率存在图像质量不佳、细节不真实的问题提出一种压缩感知和相似性约束的单帧图像超分辨率算法。算法首先利用压缩感知中测量域与频域的线性关系对训练库图像在测量域分类,对不同类别图像块训练对应类别的字典,提高字典的表示能力;然后在重构时利用图像的非局部相似性,将图像在分类字典下的稀疏性和相似块信息同时作为先验信息联合约束重构过程,最后恢复出高分辨率图像。实验结果表明算法重构出的高分辨率图像具有丰富的细节以及清晰的边缘,重构图像主观质量良好。     

一种基于非局部思想的改进图像降噪算法

数字图像因噪声的影响会严重降低其视觉效果,图像降噪算法的研究是数字图像处理领域的一个重要研究方向。本文在基于稀疏和冗余字典的图像降噪算法基础上,提出了一种基于非局部思想的改进图像降噪算法。与传统的基于稀疏表达的图像降噪算法KSVD相比,本文算法增加了一个相似块聚合的过程,使得学习的字典更小且更准确。利用自然图像包含很多的自相似,相似样本聚合学习出的字典比传统KSVD算法能更准确更稀疏的表示样本。稀疏度的提高使得重建后的信号更加的准确,适应性更好。实验证明本文算法取得了更好的视觉效果。     

基于协作低秩分层稀疏和LC-KSVD的人脸表情识别

为了降低人脸表情识别对待识别个体的依赖程度,控制识别字典规模,增加识别准确度,提出了一种基于协作低秩和分层稀疏的表情识别字典构建方法.通过协作低秩和分层稀疏表示(C-HiSLR)有效分离与待识别个体相关部分,保留表情变化部分,并结合标签一致区分字典学习(LC-KSVD)算法,进行相应待训练表情序列的重构识别和对应类别字典的区分程度的优化学习.该方法在CK+数据集上进行验证,识别效果较一般基于稀疏表示模型算法有明显的提升.     

基于稀疏表示的图像超分辨率重构算法

为提高单幅图像的分辨率,提出一种基于稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是联合训练高分辨率和低分辨率字典,然后利用所得字典求解高、低分辨率下图像块共有的稀疏表示系数。与已有的基于稀疏表示的图像超分辨重构算法相比,该算法在求解稀疏表示系数时并未采用拉格朗日乘子将稀疏度和重构误差相结合,而是利用对偶模型求解原始的带约束优化问题。实验表明,与其他图像超分辨率重构方法相比,该方法所需手动调节参数较少,重构效果较好。     

改进GOMP算法在心电信号去噪中的研究与应用

心电信号的采集、传输在医学研究心脏性疾病具有重要意义,利用稀疏分解方法对其进行去噪仍存在诸多问题。针对广义正交匹配追踪(Generalized Orthogonal Matching Pursuit,GOMP)算法选择字典原子时在残差取值最小的非最优性,以及在稀疏信号过程中选择过多原子导致的重构精度问题,提出一种新的优化算法。通过增加阈值的方式来根据噪声干扰程度不同实现迭代次数的变化。利用Jaccard系数相似性来替换GOMP算法中内积余弦算法准测,优化了字典矩阵与残差匹配原子的方式。实验结果表明,改进GOMP算法明显提高了信噪比,且均方根误差最低,在时效性上达到最优。