基于局部保持的核稀疏表示字典学习

为了利用核技巧提高分类性能, 在局部保持的稀疏表示 字典学习的基础上, 提出了两种核化的稀疏表示字典学习方法. 首先, 原始训练数据被投影到高维核空间, 进行基于局部保持的核稀疏表示字典学习; 其次, 在稀疏系数上强加核局部保持约束, 进行基于核局部保持的核稀疏表示字典学习. 实验结果表明, 该方法的分类识别结果优于其他方法.     

自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测

针对基于局部或全局稀疏表示的图像显著性检测方法频繁出现提取对象不完整、边界不光滑及噪声消除不干净等问题,提出自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测方法。首先,对原始图像进行分块处理,利用图像块代替像素操作,降低算法复杂度;其次,对分块后的图像进行局部稀疏表示,即：针对每一个图像块,选取其周围的若干图像块生成过完备字典,基于该字典对图像块进行稀疏重构,得到原始图像的初始局部显著图,该显著图能够有效提取显著性目标的边缘信息;接着,对分块后的图像进行全局稀疏表示,与局部稀疏表示过程类似,不同的是针对每一个图像块所生成的字典来源于图像四周边界处的图像块,这样可以得到能有效检测出显著性目标内部区域的初始全局显著图;最后,将初始局部和全局显著图进行自适应融合,生成最终显著图。实验结果表明,提出算法在查准率（precision）、查全率（recall）及F-measure等指标上优于几种经典的图像显著性检测方法。     

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。     

基于全局和局部短期稀疏表示的显著性检测

显著性检测是计算机视觉研究的一个重要问题。提出了一种由底向上的基于稀疏表示的显著性检测新算法。一般显著性检测主要包含两个部分,即图像特征提取和显著性度量。对于一幅给定的图像,首先利用独立成分分析(ICA)方法提取图像特征,然后用一个局部和全局模型对图像进行显著性度量。其中,利用一种低秩表示方法提取全局显著性,以及利用一种稀疏编码方法提取局部显著性。最后融合局部和全局显著图得到最终的显著图。在一个人眼关注数据库上与目前几种流行的方法进行了对比实验,实验结果显示所提出的方法能够得到更高的视觉关注预测准确率。     

基于稀疏表示的可变形部件模型目标检测

基于可变形部件模型DPM的目标检测算法采用方向梯度直方图HOG进行特征表示,由于HOG无法处理模糊的边界而且忽略了平滑的特征区域,从而影响了DPM算法的性能。为了提高DPM的性能,提出了一种基于稀疏表示的可变形部件模型目标检测的方法。该方法利用稀疏编码构建一种新的特征描述子来取代原可变形部件所使用的方向梯度直方图,新的特征描述子能够描述物体更多的信息,对图像中的噪声不敏感。实验结果表明,该方法在PASCAL VOC 2012数据集上提高了原可变形部件模型算法的精度。     

结构稀疏表示分类目标跟踪算法

为提高目标跟踪算法在复杂条件下的鲁棒性和准确性,研究了一种基于贝叶斯分类的结构稀疏表示目标跟踪算法。首先通过首帧图像获得含有目标与背景模板的稀疏字典和正负样本;然后采用结构稀疏表示的思想对样本进行线性重构,获得其稀疏系数;进而设计一款贝叶斯分类器,分类器通过正负样本的稀疏系数进行训练,并对每个候选目标进行分类,获得其相似度信息;最后采用稀疏表示与增量学习结合的方法对稀疏字典进行更新。将该算法与其他4种先进算法在6组测试视频中进行比较,实验证明了该算法具有更好的性能。     

基于图像表示和稀疏表示的图像分类

为了更好地实现图像分类任务,论文提出了一种新的图像分类算法,该算法可以更好地保留原始图像的大尺度信息,有效地利用原始图像的全局特征,同时减小了同一物体在其不同图像中的差异性,显著地提高了图像分类准确率。该算法首先通过新的图像表示算法生成虚拟图像,然后分别对原始图像和虚拟图像使用图像分类算法获得相应的分类误差,最后通过简单高效的误差融合方案得到最终的分类误差。实验结果表明该算法有效地降低了图像分类的错误率。     

基于稀疏表示的单幅图像超分辨率重建

针对单幅低分辨率灰度图像,提出一种基于稀疏表示和字典学习的超分辨率重建算法,通过选择合适的过完备字典,图像块可表示为字典元素的稀疏线性组合。对于输入的低分辨率图像,寻求每一图像块的稀疏表示,利用此表示系数产生高分辨率图像输出。为消除Elad方法重建图像中产生的黑色边缘并提高重建图像的质量,文中在稀疏表示方法的基础上利用反向投影法对其进行改进。仿真实验结果表明,改进算法不仅实现了上述目的,而且在图像信噪比和算法运行效率上都有所提高,从而达到了算法改进的目的。     

基于稀疏表示的两级级联快速行人检测算法

针对复杂背景下的行人检测问题,提出一种两级级联的快速行人检测算法。第一级采用竖直方向的边缘对称特征和基于行人先验知识的弱分类器,排除大部分非行人区域。第二级采用梯度方向直方图特征和基于LC-KSVD字典学习的稀疏表示分类算法,对剩余区域进行精确检测。实验结果表明,该算法在保证检测精度的同时缩短了行人检测的时间,并且对遮挡情况有较好的鲁棒性。在INRIA数据库上每幅图像平均检测时间仅为69 ms,对数平均漏检率为38%,较CENTRIST+C4算法和HOG+SVM算法的漏检率有所降低,并提升了检测速度。     

基于轮廓几何稀疏表示的刚性目标模型及其分级检测算法

刚性目标轮廓具有明显几何特性且不易受光照、纹理和颜色等因素影响.结合上述特性和图像稀疏表示原理,提出一种适用于刚性目标的分级检测算法.在基于部件模型(Part-based model, PBM)的框架下,采用匹配追踪算法将目标轮廓自适应地稀疏表示为几何部件的组合,根据部件与目标轮廓的匹配度,构建描述部件空间关系的有序链式结构.利用该链式结构的有序特性逐级缩小待检测范围,以匹配度为权值对各级部件显著图进行加权融合生成目标显著图. PASCAL图像库上的检测结果表明,该检测方法对具有显著轮廓特征的刚性目标有较好的检测结果,检测时耗较现有算法减少约60%~90%.     

近邻局部OMP稀疏表示图像去噪

目的 基于分类的稀疏字典去噪算法改善了字典训练阶段的效率问题,但稀疏分解阶段仍是全字典匹配,影响算法运行速度。为了解决稀疏去噪算法在稀疏分解阶段因复杂矩阵运算及字典全局搜索导致的算法效率低,以及冗余的稀疏字典因无法描述图像具体特征而影响图像去噪效果的问题,提出改进算法。方法 首先稀疏分解阶段,在原正交匹配追踪算法基础上引入字典原子聚类思想,提出局部正交匹配追踪算法,将全局搜索优化为局部搜索;为保证局部搜索仍能保持良好的匹配结果,提出近邻择优策略,计算聚类中心与信号原子的距离,从而按照某一阈值自适应地选择最优的n个子字典作为稀疏分解的匹配空间;最后将图像分解为内容簇和背景簇,对内容簇采用基于近邻的局部K奇异值分解（K-SVD）算法去噪,背景簇采用均值滤波方法去噪。结果 对USC标准数据库中大量图像进行去噪实验,本文算法去噪结果的峰值信噪比值比K-SVD算法平均提高了1.53 dB,比2维块匹配（BM3D）算法平均提高了0.72 dB,比聚类的稀疏表示去噪（CSR）算法平均提高了0.5 dB;运行时间比原算法提高了23.2%。结论 本文算法针对灰度图像去噪,在去噪效果及去噪效率方面均有改善,尤其对细节纹理较丰富的灰度图像去噪具有一定的应用价值。     

融合稀疏编码与深度学习的草图特征表示

针对小数据集下单纯使用深度学习方法的草图特征提取可分辨性低下的问题,提出一种融合稀疏编码和深度学习的草图特征表示方法.该算法首先对草图进行语义分割;然后迁移深度学习方法,分别提取草图特征和草图部件特征,之后将部件特征降维聚类,获取聚类中心;最后利用部件聚类中心向量初始化稀疏编码中的字典,交替迭代求取获得最终的草图特征....     

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。     

基于多尺度稀疏表示的图像融合方法

针对目前基于稀疏表示的常用图像融合算法计算复杂度高以及忽略图像局部特征的问题,提出多尺度稀疏表示(multi-scale sparse representation,MSR)的图像融合方法.充分利用小波多尺度分析较好突出图像局部特征的特点,将其和过完备稀疏表示有效结合;待融合图像在小波解析域中进行小波多层分解,对每个尺度的特征运用K-SVD (kernel singular value decomposition)多尺度字典进行OMP (orthogonal matching pursuit)稀疏编码,并在小波域中各个尺度中进行融合.实验结果表明,与传统的小波变换、轮廓波变换、稀疏表示融合算法相比,该算法更能保证图像局部特征的完整性,实现更好的性能.     

基于稀疏表示全局字典学习的图像分类方法

针对传统的稀疏表示字典学习图像分类方法在大规模分布式环境下效率低下的问题,设计一种基于稀疏表示全局字典的图像学习方法。将传统的字典学习步骤分布到并行节点上,使用凸优化方法在节点上学习局部字典并实时更新全局字典,从而提高字典学习效率和大规模数据的分类效率。最后在MapReduce平台上进行并行化实验,结果显示该方法在不影响分类精度的情况下对大规模分布式数据的分类有明显的加速,可以更高效地运用于各种大规模图像分类任务中。     

结合级联字典和双层稀疏分解的图像重构

图像重构问题中一个关键的问题是如何选取变换基实现对图像的稀疏分解。根据Meyer图像模型将图像分割为卡通部分（cartoon,or piecewise smooth）和纹理部分（texture）,并用Symlet系列小波基、Contourlet基和离散余弦变换基、波原子分别构造级联字典表示图像的卡通部分和纹理部分。然后利用块坐标松弛法求解优化问题提出结合级联字典和双层稀疏分解的图像重构算法。实验结果表明,与基于单一最佳小波基的重构算法和基于级联字典的匹配追踪算法比较,该算法获得更高的图像重构质量。     

Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别

稀疏编码中字典的选择无论对图像重建还是模式分类都有重要影响,为此提出Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别算法.考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,首先提取图像对应不同方向、不同尺度的多个Gabor特征;然后将降维的增广Gabor特征矩阵作为初始特征字典,通过对该字典的学习得到字典原子对应类别标签的新结构化字典,新字典中特定类的子字典对相关的类具有好的表示能力,同时应用Fisher判别约束编码系数,使它们具有小的类内散度和大的类间散度;最后同时用具有判别性的重构误差和编码系数来进行模式分类.基于3个数据库的实验结果表明本文方法具有可行性和有效性.     

基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD的人脸识别

为了提高人脸的识别率和识别速度及其识别的鲁棒性,提出了基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD（Label Consist K-SVD）的人脸识别算法。针对字典学习中只包含表示能力没有包含类别信息的问题,在原始的稀疏表示模型中添加了残差向量作为系数修正向量,使得拓展稀疏表示模型具有更强的鲁棒性;在字典学习中添加稀疏编码和分类器参数约束项,通过字典学习同时更新稀疏编码和分类器参数,使字典中包含很好的表示能力和判别分类能力。实验结果表明,基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD的人脸识别具有高识别率和低识别速度,并且有很好的鲁棒性。