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为了准确检测铝箔表面的穿孔、污点、亮斑和刮痕等各种缺陷,提出了一种基于低秩稀疏分解的铝箔图像表面缺陷检测方法。铝箔材料生产过程中表面出现缺陷的概率较小,同时一幅铝箔图像中缺陷占整幅图像的比例较小,即铝箔图像背景之间是线性相关的,可近似视为处于同一低秩子空间中,同时图像表面缺陷是近似稀疏的。采用RPCA(Robust Principal Component Analysis)算法对铝箔图像序列组成的观测数据矩阵进行低秩稀疏分解,得到低秩的背景图像和稀疏的缺陷图像。分别对单幅铝箔图像以及由多幅铝箔图像组成的图像序列进行低秩稀疏分解实验,在铝箔图像表面缺陷检测应用中验证所提方法的有效性。实验结果表明,提出方法检测到的缺陷清晰、完整,处理一幅大小为880×540的铝箔图像平均耗时不超过0.7秒,能够实现铝箔表面缺陷的实时检测。同时,算法具有较好的扩展性,能够方便地应用到其他产品的表面缺陷检测中。 相似文献
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针对低分辨率、低质量人脸图像重建问题,提出了一种新的基于稀疏表示的人脸超分辨率算法。在训练阶段,人脸的位置特征被用于保持人脸块的全局信息,人脸块间的几何结构被用于保持高低分辨率超完备冗余字典的流形结构,从而提高字典的表达能力;在重建阶段,K近邻加权稀疏表示被用于消除稀疏编码噪声,以提高高分辨率人脸图像重建系数的精度。实验结果表明,提出的方法取得了较好的主客观质量。 相似文献
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为了提高高光谱遥感图像的分类精度, 通过结合像元邻域谱与概率协同表示方法, 提出了一种基于空间信息与光谱信息的分类方法。首先采用插值方法生成像元的邻域谱, 然后用概率协同表示方法将待测样本进行分类。用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光谱遥感数据库上进行分类实验, 并和主成分分析、支持向量机、稀疏表示分类器和协同表示分类器方法进行了比较。结果表明, 所提出的方法在AVIRIS Indian Pines数据库上识别精度比主成分分析法高约17%, 其识别精度和kappa系数都优于另外4种方法。该方法是一种较好的高光谱遥感图像分类方法。 相似文献
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基于稀疏随机投影的SIFT医学图像配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一种基于压缩感知理论的SIFT算法。通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征向量进行提取,将高维梯度导数向量降到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度。采用欧式距离作为关键点的相似性度量, Best-Bin-First(BBF)数据结构避免穷举,使数据的运算量大为减少。实验结果表明,新算法对存在仿射变换的医学图像配准性能优于传统SIFT算法,与当前改进型的SIFT算法相比,本文算法的实时性明显增强。 相似文献
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针对紫外成像仪中紫外光图像与可见光图像的灰度值特点及传统的图像融合方法在图像融合时存在紫外光斑信息丢失的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合方法。首先用NSST变换分解源图像,得到低频子带系数和高频子带系数;然后采用邻域标准偏差取大的融合规则融合低频子带系数,生成近似融合图像;根据自适应稀疏思想指导高频子带系数的融合;最后通过逆NSST变换重构得到融合图像。实验结果表明,该方法在保留可见光背景信息的基础上,很好地融合了紫外光斑信息,改善了图像的主观视觉质量,在客观评价指标上也有所提高。 相似文献
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提出了一种基于KPCA(Kernel Principal Component Analysis)和稀疏表示的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader,SAR)目标识别方法。该方法首先利用KPCA方法提取样本特征,然后在特征空间内构造稀疏表示模型,通过梯度投影法(Gradient Projection for Sparse Reconstruction,GPSR)求得测试样本的稀疏系数,最后根据稀疏系数的能量特征实现分类识别。利用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition ,MSTAR)实测SAR数据进行实验,实验结果表明该方法在方位角未知的情况下平均识别率达到96.78%,能够明显的提高目标的识别结果,是一种有效的SAR目标识别方法。 相似文献
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红外图像具有动态范围窄、对比度低、易受噪声污染等缺点,传统红外图像去噪算法在去除噪声的同时也滤掉了图像细节。提出了一种基于稀疏表示的红外图像去噪新方法。该方法首先将原始红外图像进行聚类分析,再将每一聚类子图像分解成字典,由稀疏系数矩阵重构去噪后的红外图像。实验结果表明,该方法相比于传统红外图像去噪算法,能更好地保留图像的细节信息,视觉效果比较理想。 相似文献
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提出基于多元模态分解的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。多元模态分解是传统模态分解的多元扩展,能够有效避免传统算法中的模态混叠问题。采用多元模态分解对SAR图像进行处理,获得的多层次固有模式函数(IMF)能够更为有效地反映目标的时频特性。不同IMF之间具有良好互补性,同时它们描述同一目标因而具有内在关联性。分类阶段,采用联合稀疏表示对分解得到的IMF进行表征。联合稀疏表示在多任务学习的理念下,对多个关联稀疏表示问题进行求解,可获得更为可靠的估计结果。在获得各层次IMF对应的稀疏表示系数矢量的基础上,计算不同类别对于当前测试样本多层次IMF的重构误差之和,进而判定测试样本的目标类别。基于MSTAR数据集开展实验,通过在标准操作条件、俯仰角差异、噪声干扰以及目标遮挡条件下进行对比分析,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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在海事搜救过程中,机载红外相机拍摄的红外图像由于直升机振动、气流扰动、高速飞行以及红外相机摆扫等因素,严重影响图像质量.根据直升机载红外相机成像特点,提出了一种基于噪声分析和稀疏正则化的图像盲复原方法.该方法首先分析了成像过程中的噪声分布,并对噪声进行预处理,再根据稀疏表达理论,用图像边缘的稀疏先验信息指导点扩散函数复原,接着通过非盲复原方法得到目标图像,将目标图像作为下一次迭代的输入图像,如此循环迭代得到清晰图像.最后,对仿真模糊图像和实拍模糊图像进行了复原实验.实验结果表明这种方法能有效改善图像质量,并且在处理实拍运动模糊图像时,相比其他复原方法效果更好. 相似文献
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提出一种采用小波变换(WT)及双字典协作稀疏表示分类(CSRC)的人脸识别方法-WT-CSRC.WT-CSRC首先利用PCA(主成分分析)将小波分解后的人脸高频细节子图融合成高频细节图像;然后用PCA分别对人脸低频图像和高频细节图像进行特征提取,构造低频和高频特征空间,并用训练样本在两种特征空间上的投影集构造低频字典和高频字典;最后将测试样本在两种字典上进行稀疏表示,并引入互相关系数以增强人脸识别的可靠性,实现了人脸的协作分类.实验结果表明,提出的方法提高了人脸识别率,对光照变化及表情变化具有较强的顽健性,并且具有较高的时间效率. 相似文献
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基于稀疏表示及光谱信息的高光谱遥感图像分类 总被引:11,自引:1,他引:10
该文结合稀疏表示及光谱信息提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。首先提出利用高光谱遥感图像数据集构造学习字典,然后根据学习字典计算每个像元的稀疏系数,从而获得像元的稀疏表示特征,最后根据稀疏表示特征和光谱信息分别构造随机森林,通过投票机制得到最终的分类结果。在AVIRIS高光谱遥感图像上的实验结果表明:该文所提方法能够提高分类效果,且其分类总精度和Kappa系数要高于光谱信息和稀疏表示特征方法。 相似文献
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红外和可见光图像融合广泛应用于目标跟踪、检测和识别等领域。为了保留细节的同时增强对比度,本文提出一种基于潜在低秩表示的红外和可见光图像融合方法。潜在低秩分解将源图像分解为基层和显著层,其中基层包含主要内容和结构信息,显著层包含能量相对集中的局部区域。进一步利用比例金字塔分解得到低频和高频的基层子带,并针对不同层的特点设计对应的融合规则。利用稀疏表示表达低频基层较分散的能量,设计L1范数最大和稀疏系数最大规则,加权平均融合策略保留不同的显著特征;绝对值最大增强高频基层的对比度信息;而显著层则利用局部方差度量局部显著性,加权平均方式突出对比度较强的目标区域。在TNO数据集上的定性和定量实验分析表明方法具有良好的融合性能。基于低秩分解的方法能够增强红外和可见光融合图像中目标对比度的同时保留了丰富的细节信息。 相似文献
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在信号的稀疏表示方法中,传统的基于变换基的稀疏逼近不能自适应性地提取图像的纹理特征,而基于过完备字典的稀疏逼近算法复杂度过高.针对该问题,文章提出了一种基于小波变换稀疏字典优化的图像稀疏表示方法.该算法在图像小波变换的基础上构建图像过完备字典,利用同一场景图像的小波变换在纹理上具有内部和外部相似的属性,对过完备字典进行灰色关联度的分类,有效提高了图像表示的稀疏性.将该新算法应用于图像信号进行稀疏表示,以及基于压缩感知理论的图像采样和重建实验,结果表明新算法总体上提升了重建图像的峰值信噪比与结构相似度,并能有效缩短图像重建时间. 相似文献
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该文针对人脸图像受到非刚性变化的影响,如旋转、姿态以及表情变化等,提出一种基于稠密尺度不变特征转换(SIFT)特征对齐(Dense SIFT Feature Alignment, DSFA)的稀疏表达人脸识别算法。整个算法包含两个步骤:首先利用DSFA方法对齐训练和测试样本;然后设计一种改进的稀疏表达模型进行人脸识别。为加快DSFA步骤的执行速度,还设计了一种由粗到精的层次化对齐机制。实验结果表明:在ORL,AR和LFW 3个典型数据集上,该文方法都获得了最高的识别精度。该文方法比传统稀疏表达方法在识别精度上平均提高了4.3%,同时提高了大约6倍的识别效率。 相似文献