图像稀疏表示的结构自适应子空间匹配追踪算法研究

如何设计高效的图像稀疏表示模型及其分解算法是稀疏表示领域的研究热点.文中首先构建了图像的结构自适应多成分稀疏表示模型,该模型采用相对阈值标准对图像进行结构自适应的四叉树区域剖分,并将其分类为平滑、边缘和纹理结构的同性区域,构建与其结构形态相一致的多成分字典进行表示.进一步提出了一种结构自适应的子空间匹配追踪图像稀疏分解算法,将每一区域只在与其结构类型相一致的单一结构类型子成分字典中进行低维子空间搜索,降低了图像维数与字典搜索复杂度,提高了稀疏分解效率.实验结果验证了文中算法的有效性.     

图像的多成分混合字典压缩感知表示及重构

信号分解的稀疏程度决定了压缩感知重构信号的精度,针对标准正交基稀疏程度的不足,提出了基于混合字典的压缩感知图像分解和重构方法。构建匹配图像边缘和纹理的二维Gabor字典,将图像在离散余弦字典与建立的二维Gabor字典上进行混合稀疏分解,得到图像的光滑成分、边缘成分和纹理成分。对得到的稀疏成分进行CS观测,通过求解一个优化问题重构图像。实验结果表明,构造的混合字典能够对图像进行更加稀疏的表示,在相同的采样率下,图像的重构质量优于标准正交基分解。     

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。     

结合KSVD和分类稀疏表示的图像压缩感知

由于传统稀疏字典训练方法不能充分利用图像细节信息,提出一种分类稀疏字典训练方法。根据待训练样本的特性,将其划分为平滑、边缘和纹理三类,用KSVD算法分别训练出适合三类图像块特性的冗余字典,利用构造的冗余字典分别稀疏表示三类图像块。同时根据每类图像块所含信息量,自适应地分配测量率。实验结果表明,和单一正交基、冗余字典相比,该算法的稀疏系数更加稀疏,在低图像测量率时,重构效果更好,对边缘信息丰富的图像重构效果改善尤为明显。     

一种自适应组稀疏表示的图像修复方法

针对组稀疏表示图像修复方法采用固定大小的图像块,致使修复结果中存在纹理和结构清晰性较差的问题,提出一种基于自适应组稀疏表示的图像修复方法。由于自然图像中纹理和结构信息不同,为了与原方法固定图像块大小的组结构作区分,首先提出一种自适应选取样本图像块大小的方法来构造自适应的组结构;然后以组为单位对其进行奇异值分解,获得该图像块组的自适应学习字典,并利用分裂伯格曼迭代(Split Bregman Iteration)算法求解目标代价函数;最后通过调整组中的图像块数量和迭代次数对每个组的自适应字典和稀疏编码系数进行更新,以获取较好的修复效果。实验结果表明,该方法不仅在峰值信噪比和特征相似性度量上有所提高,同时也提高了修复效率。     

结构-纹理字典学习的图像分解模型与算法

为了分离出图像中具有不同特征的成分,结合变分与字典学习方法,提出一种图像分解模型和结构-纹理字典学习算法.首先在模型中引入字典约束项,使得结构-纹理学习字典互不相关,增强了2个字典的独立性;然后使用投影梯度下降算法给出一种带有字典约束的交替字典学习算法.实验结果表明,采用该算法学习得到的自适应字典可以有效地刻画图像的不同成分,不仅很好地分开了图像的结构和纹理,并且能去除噪声,最终得到高质量的图像分解结果.     

基于稀疏表示的医学图像融合

针对传统基于K阶奇异值分解(KSVD)的字典学习算法时间复杂度高,学习字典对源图像的表达能力不理想,应用于医学图像融合效果差的问题,提出了一种新的字典学习方法:在字典学习之前对医学图像的特征信息进行筛选,选取能量和细节信息丰富的图像块作为训练集学习字典;根据学习得到的字典建立源图像的稀疏表示模型,运用正交匹配追踪算法(OMP)求解每个图像块的稀疏系数,采用"绝对值最大"策略构造融合图像的稀疏表示系数,最终得到融合图像.实验结果表明:针对不同的医学图像,提出的方法有效.     

基于分类冗余字典稀疏表示的图像压缩方法

JPEG和JPEG 2000标准在高压缩率条件下解压缩得到的图像会出现失真,利用冗余字典的稀疏表示可以在高压缩率下获得较高质量的解压缩图像,但单一的冗余字典表示不能充分反映图像结构。针对上述问题,提出一种利用分类冗余字典进行稀疏表示从而实现图像压缩的方法。利用KSVD方法训练平滑和细节2类冗余字典,根据字典原子与图像信号相关系数和表示误差的关系,通过改进的正交匹配追踪算法对图像进行稀疏表示,分别得到平滑表示系数和忽略较小取值的细节表示系数,将这些系数及其对应字典原子的索引值进行量化编码,完成图像压缩。实验结果表明,与JPEG、JPEG 2000以及基于单一冗余字典的方法相比,该方法在高压缩率条件下可以获得视觉效果更好的解压缩图像。     

基于冗余字典学习的图像修补算法

在稀疏表示理论研究的基础上,提出了基于不同冗余字典的图像修补算法。首先设计采用离散余弦变换或K-SVD算法获得冗余DCT字典、KSVDG全局字典及KSVDA自适应字典等三种不同的字典;然后分别基于上述三种不同的冗余字典,稀疏表示待处理图像;最终图像中缺损的部分将通过冗余字典和稀疏系数有效地表示出来。实验结果表明,提出的算法修补后的图像视觉效果好,并在峰值信噪比、特征相似度等主要图像质量评价指标上优于现有几种经典的图像修补方法。     

稀疏表示分类中遮挡字典构造方法的改进

针对稀疏表示分类算法中遮挡字典维数高且无冗余的问题,提出一种遮挡字典构造方法.首先通过图像分块得到各级的遮挡基图像;然后将所有互不相同的遮挡基图像按字典顺序转化为向量,并用这些向量作为遮挡字典的列,从而构造出维数相对较低且具有一定冗余度的遮挡字典.实验结果表明,该方法不仅明显提高了稀疏表示分类算法对遮挡人脸的识别率,而且还能通过减少图像的分块级数降低稀疏分解的耗时量,提高运算效率.     

基于混合基稀疏图像表示的压缩传感图像重构

单一基函数不能对同时包含边缘和纹理信息的自然图像进行最优压缩传感图像重构. 本文根据Meyer的卡通--纹理图像模型和生物视觉原理, 用拉普拉斯塔式分解和圆对称轮廓波分别表示图像的光滑成分和边缘成分, 并构造了窄带轮廓波变换实现纹理成分的稀疏表示. 三种稀疏变换的基函数分别与视觉皮层中的侧膝体、简单细胞及栅格细胞的感受野类似. 结合三种图像稀疏表示方法和凸集交替投影算法提出了基于混合基稀疏表示的压缩传感图像重构算法. 实验结果表明,与基于块匹配三维变换迭代收缩的图像重构算法比较, 本文算法能获得更高的图像重构质量.     

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,本文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。     

基于字典学习与稀疏表示的灰度图像颜色重建算法

为了充分利用参考彩色图像与待处理灰度图像的关联关系,进一步提高图像颜色重建的自动化程度,利用稀疏表示理论和字典学习方法,提出一种自动全局图像着色算法.首先利用图像亮度、特征信息、图像颜色信息之间的相关性,依据参考图像训练出一个亮度-特征-颜色的联合字典;然后利用目标灰度图像的亮度和特征信息计算出其在该字典下的稀疏表示系数;最后利用上述联合字典与计算得到的稀疏表示系数进行灰度图像的颜色信息重建.文中算法无需进行图像分割,针对整幅图像进行着色,是一种自动的全局算法.实验结果表明,该算法可以有效地对灰度图像进行着色,对于色调单一的图像,着色效果更好.     

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.     

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.     

基于图像块分类的图像超分辨率重建

针对当前图像超分辨率重建算法中存在的字典单一而导致重建图像质量不佳的问题，提出一种将图像块分类与图像卡通纹理分解相结合的单幅图像超分辨率重建算法。首先，将图像分块，并将图像块分为边缘类、纹理类和平滑类三类，其中纹理类用形态成分分析（MCA）算法分解为卡通部分和纹理部分；然后，对边缘类、卡通部分和纹理部分分别训练高低分辨率字典；最后，求解稀疏系数并与高分辨率字典重建图像块。仿真结果显示，与基于稀疏表示的超分辨率重建（SCSR）算法和单幅图像超分辨率重建（SISR）算法相比，所提算法的峰值信噪比（PNSR）值分别提高了0.26 dB和0.14 dB，表明该算法的重建效果更好，重建图像纹理细节更丰富。     

基于图像块迭代和稀疏表示的超分辨率图像重建算法

针对待复原图像内容间差异和重建速度缓慢的问题,提出基于图像块迭代分类和稀疏表示的超分辨率图像重建算法。首先,根据阈值把图像迭代分块为三种不同形态。然后,对三种形态分别处理:在重建时,对4N×4N块利用双三次插值(BI)算法重建;对2N×2N块由K-奇异值分解(K-SVD)算法得到对应的高、低分辨率字典,通过正交匹配追踪(OMP)算法重建;对N×N块用形态成分分析(MCA)法分解为平滑层和纹理层,然后由各层相应的字典对通过OMP算法重建。将所提方法与基于稀疏基的方法、基于MCA的方法和基于两级与分频带字典的方法相比,所提算法在主观视觉效果、评测指标和重建速度上都有明显的改善。实验结果表明,该方法在图像的边缘块和不规则区域获得了更为精细的细节,重建效果更明显。     

基于K-SVD和稀疏表示的数字调制模式识别

为了提高数字信号调制模式识别在低信噪比下的正确率,通过分析基于稀疏表示的模式识别,提出了一种基于K-SVD和稀疏表示的特征提取方法.该方法首先引入主成分分析对样本进行降维,然后利用K-SVD算法构造稀疏字典并构建稀疏线性模型,最后通过e1范数最优化求解测试样本的稀疏系数,根据稀疏系数的分布提取特征值.利用支持向量机分类器进行信号的分类识别,仿真研究证明,新方法提取的特征值具有较好的有效性.     

基于卡通纹理分解和稀疏表示的图像超分辨率重建

针对Yang等人提出的基于稀疏表示的图像超分辨率的重建效果不够理想问题,提出了一种将图像卡通纹理分解和稀疏表示相结合的方法用以实现单幅低分辨率图像的超分辨率重建。本文提出的算法涉及到卡通字典和纹理字典的学习,图像重建过程分为两步。首先重建观测低分辨率图像的卡通高分辨率图像和纹理高分辨率图像,最后将重建的卡通和纹理高分辨率图像线性加权叠加,实现低分辨率观测图像的超分辨率重建。实验结果表明,本文提出的方法在主观视觉和客观指标峰值信噪比(PSNR)上都有明显的提升。