基于学习字典的机器人图像稀疏表示方法

针对机器人图像压缩感知(Compressed sensing, CS)过程中稀疏字典训练时间过长的问题, 本文提出了一种更加高效的字典学习方法.通过对MOD、K-SVD、SGK等字典学习算法研究, 从参与更新的字典原子列数入手, 将残差项变形为多列原子同时更新, 进而利用最小二乘法连续地更新字典中的多个原子.本文算法是对SGK算法字典学习效率的进一步提高, 减少了单次迭代的计算量, 加快了字典学习速度.实验表明, 本文算法与K-SVD和SGK算法相比, 在字典稀疏性和重构图像质量变化很小的情况下, 字典训练时间得到较明显缩短.     

一种基于K均值分类稀疏表示的灰度图像颜色重建方法

本文充分利用参考图像与待处理灰度图像的关联关系,运用稀疏表示理论和字典学习的方法,提出一种基于K均值分类和残差补偿的稀疏表示的方法来对灰度图像进行颜色重建。首先根据K均值算法将参考图像分成K类,利用K阶奇异值分解（K-SVD）算法训练各类的亮度—特征—颜色的联合字典;其次,根据最小形心距离将待处理灰度图像自适应地分成K类,利用其亮度和特征信息根据正交匹配追踪（OMP）算法得到各类的稀疏系数;然后利用各类的字典和稀疏系数重建初始的彩色图像;最后用残差补偿对重建结果进行修正。实验结果表明,该算法相比于经典算法及其他改进算法对灰度图像进行颜色重建时取得了更好的效果,重建的图像看起来更自然、平滑并且在客观评价标准方面也优于对比算法。     

基于双字典和稀疏表示的医学图像超分辨率重建

在医学影像图像处理过程中,由于成像技术和成像时间的限制,还无法获取满足诊断需求的清晰图像,这使得在现有技术和极短时间内所获取的医学病理图像需要进行超分辨率的重建处理;基于学习的图像超分辨率思想是从已建立的先验模型中重建出高频细节;在文章中,将要估计的高频信息认为是由主要高频和冗余高频两部分组成,提出了一种基于双字典学习和稀疏表示的医学图像超分辨率重建算法,由主要字典学习和冗余字典学习组成,分别渐近地恢复出主要高频细节和冗余高频细节;实验结果的数据分析和视觉效果显示,所提出双层递进方法能够恢复更多的图像细节且在性能指标上比现有的其他几种方法均有所提高。     

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。     

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。     

基于字典学习的稀疏表示限速标志识别方法

限速标志识别是模式识别领域中一个重要的研究课题。目前,利用稀疏表示识别图像是一个流行的方法。为了提高限速标志图像的识别率,通过对在线字典学习(ODL)算法的研究,将在线字典学习算法和稀疏表示的识别方法相结合,提出了一种基于在线字典学习的分类稀疏表示限速标志图像识别算法。将该方法与直接求解稀疏表示的方法和分类求解稀疏表示的方法作对比,实验结果表明：该方法能够取得很好的识别效果,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于Gabor 感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究

如何设计合适的能够匹配各层面几何结构的图像稀疏表示过完备字典, 进而形成对图像的稀疏分解是当前研究者关注的热点问题. 根据图像的几何结构特性, 从人类视觉系统特性出发, 建立了匹配各层面图像结构的Gabor感知多成份字典, 进而提出一种高效的基于匹配追踪的图像稀疏分解算法. 实验结果表明: Gabor感知多成份字典具有对图像中平滑、边缘与纹理结构的自适应性, 与Anisotropic refinement-Gaussian (AR-Gauss)混合字典相比以较少的原子实现了对图像更为高效的稀疏分解.     

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.     

基于稀疏表示的快速图像超分辨率算法

针对传统基于超完备字典的图像超分辨率重建算法训练样本庞大、训练时间长、稀疏度固定,且迭代时间长的问题,提出一种快速的图像超分辨率重建算法。该算法在字典训练阶段引入快速核密度估计算法对训练样本规模进行估计,得到数量合理的训练样本,在稀疏表示阶段使用改进的广义正交匹配追踪算法,克服稀疏表示算法中固定稀疏度的缺陷。实验结果表明,相比传统字典训练算法,该算法能提高超分辨率重构的精度,且平均迭代时间较少。     

稀疏表示和字典学习方法探讨

稀疏表示理论的重点在于求解稀疏系数,MP算法选择单一原子投影,会出现重复投影情况,改进的OMP算法通过对已选择原子构成的超平面投影求残差克服该问题,加快迭代速度,成为常用的稀疏分解方法。文中也通过对比实验发现基于学习方法得到的字典适应性强于固定字典,而字典学习方法中,K-SVD在求解字典D时,使用逐列更新的方法减少差值,该方法迭代效率优于MOD方法。     

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Fisher字典学习稀疏表示的高光谱图像分类

近年基于稀疏表示的分类框架(Sparse Representation based Classification,SRC)在计算机视觉和模式识别领域取得了巨大成功,高光谱图像解译也逐渐引入稀疏表示方法。针对基于SRC的高光谱图像分类算法随机抽取训练样本构成字典较难捕获相似类别的相对差异性信息问题,提出采用Fisher字典学习方法增强相似类训练样本的可区分性。此外,考虑到高光谱图像具有较强空间相关性的特点,设计一种简单有效的投票策略进行类别判决。大量实验表明:基于Fisher字典学习的联合投票分类方法能够较好地改善高光谱分类精度。     

融合稀疏表示和字典学习的脑部MR图像分割

针对脑部磁共振图像中白质、灰质和脑脊液的分割精度问题,提出一种融合稀疏表示和字典学习的图像分割方法。首先,利用基于块的输入数据来训练过完备字典;然后,根据学习到的字典获得最优稀疏表示的高维特征;最后,结合每个像素局部和非局部重构误差实现分割。在模拟和真实图像数据库上的实验结果表明,该方法能利用带有距离因子和稀疏因子的公式准确分割MR图像,在稳定性方面优于其他MR分割方法。     

基于字典学习的非线性降维方法

目前,众多的数据降维（Dimensionality reduction, DR）方法（如经典的PCA（Principle component analysis）, ISOMAP（Isometric mapping））能够使降维后的数据保留原始信号的重要特征,但是从降维后的数据中很好地恢复出原始信号仍旧是一个挑战.近年来,稀疏表示（Sparse representation, SR）在信号重构研究中受到广泛关注,信号可以利用过完备字典中少数原子的线性组合来描述.本文提出一种基于字典学习的非线性降维方法.从高维输入信号到低维特征的降维过程中,期望一些重要的几何特征（内积、距离和夹角）得以保留,同时又能够从低维数据中恢复出原始信号.为达此目的,本文采用CDL（Concentrated dictionary learning）算法训练一个字典对（高维字典D和低维字典P）,使高维原始信号的能量能够聚集于低维子空间中.字典D用来获取稀疏表示系数,字典P是D的直接降维采样,CDL算法能够保证P聚集D中的大部分能量.这样,信号的降维与恢复问题就转变为字典对的训练问题,信号的降维即为从D到P的能量保留过程.实验表明:CDL可在RIP（Restricted isomery property）条件的限制之外具有一定的信号重建能力,能在更低的维度条件下恢复图像,优于传统的压缩感知方法.此外,在噪声较大的情况下,CDL图像压缩效果优于JPEG2000.     

面向乳腺病理图像分类的非相干字典学习及稀疏表示算法

针对乳腺病理图像分类,提出一种非相干字典学习及其稀疏表示算法.首先针对不同类别的图像,基于在线字典学习算法分别学习各类特定的子字典;其次利用紧框架建立一种非相干字典学习模型,通过交替投影优化字典的相干性、秩与紧框架性,从而有效地约束字典的格拉姆矩阵与参考格拉姆矩阵的距离,获得判别性更强的非相干字典;最后采用子空间旋转方法优化非相干字典的稀疏表示性能.利用乳腺癌数据集BreaKHis进行实验的结果证明,该算法所学习的非相干字典能平衡字典的判别性与稀疏表示性能,在良性肿瘤与恶性肿瘤图像分类上获得了86.0%的分类精度;在良性肿瘤图像中的腺病与纤维腺瘤的分类上获得92.5%的分类精度.     

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。     

基于结构字典的图像修复算法

随着稀疏表示理论的日渐完善,利用信号的稀疏性对图像进行修复得到广泛应用。本文针对传统的字典仅是一种无结构的扁平的原子的集合,没有充分利用原子之间相关性的问题,提出基于结构字典的图像修复算法。实验结果表明了该算法的有效性。基于结构字典的图像修复算法不仅可以训练字典更紧致地完成图像修复任务,而且训练得到的字典具有平移不变性、尺度灵活性等优点。     

基于内容自适应稀疏字典的图像集压缩算法

大数据时代巨大的图像信息量,给实际的存储、传输带来了相当大的困难。有效利用图像集自身内容,去除图像之间的信息冗余,是图像集压缩的主要目的。本文提出一种基于内容自适应稀疏字典的图像集压缩方案。通过对图像内容信息进行分类学习,得到分组稀疏字典,将稀疏编码替代传统的变换编码,并利用图像非局部相似特征优化图像解码,得到更高质量的重建图像。实验结果表明,与JPEG方法以及基于递归最小二乘字典学习算法（RLS-DLA）的压缩框架相比,本方案提出的图像集压缩方法有效提高了图像集编码性能。