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。     

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.     

基于免疫匹配追踪的语音稀疏分解算法

针对标准匹配追踪(MP)算法在寻找最佳原子时计算量大的问题,提出一种基于免疫匹配追踪(IA-MP)的语音稀疏分解算法。该算法采用免疫克隆优化机制搜索最佳原子,利用抗体的种群规模控制冗余字典的大小,选择实数交叉与非均匀变异方法保证字典的完备性。仿真实验结果表明,与标准MP算法和遗传匹配算法相比,IA-MP算法可明显降低匹配追踪的计算量,算法性能较稳定,利用该算法分解后的稀疏信号具有较高的重构精度。     

基于Gabor字典的高光谱图像稀疏表示研究

在分析高光谱图像特性和稀疏表示理论的基础上,构建了Gabor冗余字典.采用基于正交匹配追踪的稀疏分解算法,实现了高光谱图像的稀疏表示.采用Matlab软件进行仿真,实验结果表明,与正交小波变换基相比,Gabor冗余字典具有更强的稀疏表示能力.     

用于CS的广义稀疏度自适应匹配追踪算法

压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择多个原子,提高了算法的收敛速度。基于上述两种重构算法的优势,提出了广义稀疏度自适应匹配追踪（Generalized Sparse Adaptive Matching Pursuit,gSAMP）算法。针对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标,以及主观视觉上对所提算法与传统的贪婪算法进行对比。在压缩比固定为0.5时,gSAMP算法的重构效果优于传统的MP、OMP、ROMP、SAMP以及gOMP贪婪类重构算法的效果。     

分块子空间追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构。本文在研究现有经典重构算法的基础上,提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法（Block Subspace Pursuit, B_SP）用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像,利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选,最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。     

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。     

基于改进的子空间追踪算法的人脸识别

基于稀疏表示的人脸识别中的子空间追踪（SP）算法的候选原子个数固定与稀疏度相同,因此需要已知信号的稀疏度。针对该缺点,提出一种改进的子空间追踪算法,在选择原子的过程中引入回溯迭代优化思想,候选原子个数随着迭代次数逐一增加。通过移除候选原子集中数量同样逐一增加的可信度较低的原子,使选择的原子与待识别人脸图像具有最相似的结构,能较好地重构人脸。采用稀疏表示分类（SRC）框架,分别与基于SP、SASP、正交匹配追踪（OMP）、OMP-cholesky的人脸识别相比,在ORL和Yale B人脸数据库上的实验结果表明,该算法有最高的识别率。     

结合稀疏表示与拓扑相似性的图像匹配算法

为了解决图像匹配算法中存在的匹配效率低、时间复杂度与计算量高等问题,通过结合稀疏表示和拓扑相似性,提出了一种图像匹配算法.该算法先对图像进行特征检测,计算轮廓相似度,找到待匹配图像中相似的最大轮廓区域,用稀疏编码对轮廓内特征进行稀疏表示,建立稀疏模型,将复杂特征变得单一化,但又不影响特征的分类方式,将相同类别或者相同属...     

基于类别相关近邻子空间的最大似然稀疏表示鲁棒图像识别算法

为了构建一个快速鲁棒的图像识别算法, 提出基于类别相关近邻子空间的最大似然稀疏表示图像识别算法. 考虑到每个测试样本的不同分布特性及训练样本选择的类别代表性原则, 不再将所有训练样本作为稀疏表示的字典, 而是基于距离相近准则选择合适子空间, 从每个类别中选取自适应数量的局部近邻构成新的字典, 在减少训练样本的同时保留了稀疏表示原有的子空间结构. 然后基于最大似然稀疏表示识别方法, 将稀疏表示的保真度表示为余项的最大似然函数, 并将识别问题转化为加权的稀疏优化问题. 在公用人脸与数字识别数据库上的实验证明该算法的合理性, 提高识别速度的同时保证了识别精度和算法的鲁棒性, 特别是对于遮挡与干扰图像具有较好的适应性.     

利用子空间稀疏特征的超分辨率图像重建算法

在传统超分辨率图像重建算法中,图像的梯度、纹理结构等特征通常是由人工设计的规则提取的,对于结构复杂、内容丰富的图像,这样提取到的特征不能精确地表达图像的全部信息,对图像的边缘和局部细节信息会造成缺失.而且在图像训练过程中,还会出现低分辨率(LR)和高分辨率(HR)图像特征图数量不一致、特征匹配度较低的问题.因此,如何提...     

一种基于分析稀疏表示的图像重建算法

TV-Wavelet-L1（TVWL1）模型因包含全变分（Total-variation,TV）和小波正则化约束,具有较强的图像重建能力。而传统求解TVWL1模型的算法往往忽略了综合/分析稀疏表示方法的方式。本文提出了一个新的求解TVWL1模型的图像重建算法,该算法把图像重建问题分解为几个子问题并交替求解,利用分析稀疏表示特性构建子问题的求解算法。实验结果表明,与已有算法相比,本文提出的算法可以提高重建图像主客观质量。     

基于三层稀疏表示的图像修复算法

利用单一字典修复包含多种结构成分的复杂图像的效果不太理想,针对该问题,提出一种基于三层稀疏表示的图像修复算法。该算法利用离散平稳小波、曲波和波原子稀疏来表示图像的光滑、边缘和纹理部分,采用块坐标松弛算法求解对应的稀疏优化问题实现图像修复。实验结果表明,该算法可以修复包含多种结构成分的图像,有效提高图像的修复质量。