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。     

基于压缩感知和改进自适应正交匹配的稀疏信号重构

针对传统香农-奈奎斯特采样定理指出在保证原始信号重构精度的前提下,采样频率必须为原始信号频率的2倍,提出了一种基于压缩感知理论和改进的自适应正交匹配追踪算法的稀疏信号重构方法;首先引入了压缩感知模型和信号重构目标函数,然后在对经典正交匹配追踪类算法进行分析和总结的基础上,为克服其不足,设计了一种二次筛选支配原子集的方法,即通过计算信号的QR分解并计算具有最大势能的原子从而得到能量候选原子集,通过计算余量与原子的相关性选出相关性最大的原子从而得到相关候选原子集,并将能量候选原子集和相关候选原子集的交集作为最终支配原子集;最后定义了具体的采用自适应正交匹配算法实现信号重构的算法;在Matlab仿真环境下试验,结果表明:文章方法能有效地进行稀疏信号重构,具有较小的重构误差,且与其它方法相比,具有收敛速度快和重构效果好的优点。     

一种自适应正则化子空间追踪算法

针对压缩感知中未知稀疏度信号的重建问题,提出一种新的压缩感知的信号重建算法,即自适应正则化子空间追踪（Adaptive Regularized Subspace Pursuit,ARSP）算法,该算法将自适应思想、正则化思想与子空间追踪（Subspace Pursuit,SP）算法相结合,在未知信号稀疏度的情况下,自适应地选择支撑集原子的个数,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终能实现信号的精确重构。仿真结果表明,该算法能够精确重构原始信号,重建效果优于SP算法、正则化正交匹配追踪（ROMP）算法、稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法、压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法等。     

基于二次筛选的回溯广义正交匹配追踪算法的稀疏信号重构

压缩感知是一种新型的信号采样及重构理论,高效的信号重构算法是压缩感知由理论转向实际应用的枢纽。为了更精确地重构出原始稀疏信号,本文提出一种基于二次筛选的回溯广义正交匹配追踪算法。首先采用内积匹配准则选出较大数目的相关原子,提高原子的利用率。其次利用广义Jaccard系数准则对已选出的原子进行二次筛选,得到最匹配的原子,优化原子选取方式。实验结果表明,在不同稀疏度和观测值下进行信号重构,相比于回溯广义正交匹配追踪算法、正交匹配追踪算法及子空间追踪算法,本文算法在重构误差及重构成功率方面有较大的优越性。     

稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法改进

在基于压缩感知的信号重构问题中,有一类常见情况——未知信号稀疏度。针对此类情况,提出稀疏度自适应分段正交匹配追踪(SparsityAdaptiveStagewiseOrthogonalMatchingPursuit,SAStOMP)算法,该算法将自适应思想、变步长迭代思想与分段正交思想相结合,在未知信号稀疏度的情况下,自适应地选择支撑集原子的个数,最终实现信号的精确重构。仿真结果表明,针对长度为256位的原始信号,该算法重建效果优于正交匹配追踪算法、正则化正交匹配追踪算法和分段正交匹配追踪算法等。     

基于小波树模型的CoSaMP压缩感知算法

无线传感网络存在网络带宽限制和传感器节点的能耗问题,实际应用中通常希望可以通过重构算法从采集的少量数据中还原出原始信息,压缩感知理论为上述问题提供了一个解决思路。利用压缩感知理论,对无线传感器网络中温度传感器的监测信号进行了压缩感知的应用研究。针对传统压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法中测量次数多、重构精度低等问题,利用信号的小波系数所形成的连通树的结构特性,提出了基于小波树模型的压缩采样匹配追踪算法。将该算法应用到无线传感器网络监测信号的压缩感知仿真实验中,与传统压缩采样匹配追踪算法的重构性能进行比较,结果表明该算法较传统压缩采样匹配追踪算法在一定范围内对无线传感器网络中的温度信号具有更好的压缩感知性能。     

基于压缩感知的跳频信号参数估计

为解决跳频信号侦察中高带宽带来的高采样率和海量数据处理问题,将压缩感知理论应用于跳频信号参数估计。根据跳频信号的时频特征,构建以加窗正弦函数为基函数的3-参数稀疏字典;在此基础上,提出一种带预处理过程的正交匹配追踪算法,从压缩测量值中获取跳频信号跳周期、跳变时刻以及跳频频率的估计值。仿真结果表明,该方法能够显著减少信号采样数据量和算法计算量,保持较高参数估计精度。     

基于DFT基的矿井视频监控图像分块压缩感知方法

针对矿井视频监控图像受噪声干扰影响大,采用常规的图像采样和压缩方法存在图像模糊和传输时间过长等问题,提出了一种矿井视频监控图像分块压缩感知方法。该方法通过建立矿井视频监控图像分块压缩感知模型,在井下图像采集节点利用稀疏随机矩阵进行压缩采样,然后在地面监控中心利用正交匹配追踪( OMP )算法重构图像。研究结果表明,采用本文算法的重构图像误差小、重构时间短,所需信号采样点数少;与扰频Hadamard矩阵相比,采用稀疏随机矩阵和高斯随机矩阵作为观测矩阵对图像信号重构的峰值信噪比( PSNR)提高4 dB~5 dB;本文算法与基于小波基的算法相比,信号重构的PSNR提高1 dB~4 dB,重构时间缩短至少80％以上。     

一种改进的稀疏度自适应变步长正则化匹配追踪算法

介绍了压缩感知理论的基础如识．并分析了压缩感知的重建算法。正则化正交匹配追踪算法引入了正则化思想进行原子筛选,使迭代次数减少,但前提是要知道信号的稀疏度。稀疏度自适应匹配追踪算法可以通过设置终止条件来使稀疏度自适应．但达代次数较多,时间成本较大。在两种方法的基础上提出了一种改进的稀疏度自适应变步长正则化匹配追踪算法,该算法克服了上述两种算法的缺点。仿真结果表明,文中提出的算法较准确地重构出原始信号．且运算时间较低。     

基于压缩感知改进算法的MIMO-OFDM稀疏信道估计

结合压缩感知理论（CS）,针对压缩采样匹配追踪算法在多输入多输出正交频分复用（MIMO_OFDM）系统信道估计应用中需要利用信号稀疏度的先验条件,而实际中稀疏度又难获得的情况,提出一种信号稀疏度自适应的压缩采样改进匹配追踪算法（CoMSaMP）。该算法采用具有理论支撑的原子弱选择标准作为预选方案,并设置首次裁剪阈值来减少算法多余的迭代,降低算法在信道估计中的复杂度,裁剪方式的改进保证了重构精度的提高,最终实现MIMO-OFDM稀疏信道估计中信号的稀疏度自适应。仿真结果表明：与原算法相比,该算法在同等信噪比条件下具有更优的信道估计性能,从而提高了频谱利用率,同时降低了复杂度,在稀疏度较高时,提出的算法具有更好的对噪声的抗干扰能力。     

几类特殊图的匹配可扩性

如果图G的每一个偶匹配都可以扩充为G的一个完美匹配，则称图G是偶匹配可扩的。论文主要刻画了图Cm×Pn、Pm×Pn和双轮图的匹配可扩性，从而为研究这些图的可扩性奠定了基础。     

立体视觉匹配技术

立体视觉匹配技术是计算机视觉领域中最为关键的研究分支。根据匹配基元的不同,立体视觉匹配算法分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。其中,相位匹配是近二十年才逐步发展起来的一类匹配算法。以往关于立体匹配算法的综述文章对相位匹配这类新型算法几乎没有系统的阐述,而且很少从算法设计的角度分析和比较现有的立体视觉匹配技术。该文将算法设计过程分成三个步骤,在各个步骤中采用由个性至共性的分析手段,对三类立体视觉匹配算法进行了详细的评述,包括它们的理论依据、基本特性和改进策略的分析和比较,表明各类匹配算法的设计具有自身的发展特性。另一方面,“不适定”视觉问题普遍存在于各类匹配算法中,因此它们对算法设计的优化又存在着许多共性。文章通过由点至面的分析过程,旨在为算法设计者从综合思考的角度去优化算法提供技术借鉴,包括匹配基元自身缺陷的克服和普遍存在的不适定视觉问题的解决。此外,算法的完善和更佳算法模型的推出还依赖于科学的算法评价手段,文中根据不同用途对算法评价方法进行了分类,使算法性能的评估有了科学的指导方法。     

基于数据模型演化过程中模式匹配算法研究

论文对国内外关于模式匹配的研究进行综合分析,主要从模式匹配的角度对复杂模式匹配过程进行了研究,并着重对结构化的模式匹配进行了研究,对结构相似度和语言相似度进行综合;在语言匹配的基础上,对结构匹配进行分类匹配,采用自顶向下分别从非叶子节点和叶子节点进行模式匹配,非叶子节点匹配结果对叶子节点匹配结果有传递指导作用.该方法是一种利用元素间的结构信息来辅助模式匹配的新方法.最终达到提高模式匹配结果准确率的目的.     

影像匹配中的若干基本问题研究

影像匹配算法的有效性依赖于对一些共同的基本问题的解决,即选择正确的匹配基元,寻找基元间的本质属性,制定相应的匹配准则（约束条件）,采用合理的匹配策略,设计良好的算法结构等等。首先分析了3种常用匹配基元的特点并提出匹配基元的选取依据,接着归纳出了5种常用的匹配准则,对分层匹配、全局搜索等4种匹配策略进行了讨论,最后设计了一种3个阶段、9个步骤的影像匹配算法结构。实验结果表明：匹配效果良好,对这些基本问题的研究有利于建立通用的影像算法模型,设计更高效的影像匹配算法。     

计算机视觉中图匹配研究进展: 从二图匹配迈向多图匹配

图匹配试图求解二图或多图之间节点的对应关系.在图像图形领域,图匹配是一个历久弥新的基础性问题.从优化的角度来看,图匹配问题是一个组合优化问题,且在一般情形下具有非确定性多项式复杂程度(non-deter-ministic polynomial, NP)难度的性质.在过去数十年间,出现了大量求解二图匹配的近似算法,并在各个领域得到了较为广泛的应用.然而,受限于优化问题本身的理论困难和实际应用中数据质量的种种限制,各二图匹配算法在匹配精度上的性能日益趋近饱和.相比之下,由于引入了更多信息且往往更符合实际问题的设定,多图的协同匹配则逐渐成为了一个新兴且重要的研究方向.本文首先介绍了经典的二图匹配方法,随后着重介绍近年来多图匹配方法的最新进展和相关工作.最后,本文讨论了图匹配未来的发展.     

一种基于人工免疫的本体匹配算法

针对目前本体匹配算法存在运行效率低和匹配准确度不高等问题,提出一种基于人工免疫的动态本体匹配算法,用来快速地从现有本体中筛选出用户所需的子本体。该算法根据用户行为信息构建抗原本体模型,利用情景匹配确定其领域上下文环境,然后通过结构匹配获得匹配度最高的本体,最后对本体执行语义匹配得到最终需要的子本体。实验表明,该算法提高了本体匹配的准确度和效率。     

图像匹配方法研究综述

目的 图像匹配作为计算机视觉的核心任务,是后续高级图像处理的关键,如目标识别、图像拼接、3维重建、视觉定位、场景深度计算等。本文从局部不变特征点、直线、区域匹配3个方面对图像匹配方法予以综述。方法 局部不变特征点匹配在图像匹配领域发展中最早出现,对这类方法中经典的算法本文仅予以简述,对于近年来新出现的方法予以重点介绍,尤其是基于深度学习的匹配方法,包括时间不变特征检测器（TILDE）、Quad-networks、深度卷积特征点描述符（DeepDesc）、基于学习的不变特征变换（LIFT）等。由于外点剔除类方法常用于提高局部不变点特征匹配的准确率,因此也对这类方法予以介绍,包括用于全局运动建模的双边函数（BF）、基于网格的运动统计（GMS）、向量场一致性估计（VFC）等。与局部不变特征点相比,线包含更多场景和对象的结构信息,更适用于具有重复纹理信息的像对匹配中,线匹配的研究需要克服包括端点位置不准确、线段外观不明显、线段碎片等问题,解决这类问题的方法有线带描述符（LBD）、基于上下文和表面的线匹配（CA）、基于点对应的线匹配（LP）、共面线点投影不变量法等,本文从问题解决过程的角度对这类方法予以介绍。区域匹配从区域特征提取与匹配、模板匹配两个角度对这类算法予以介绍,典型的区域特征提取与匹配方法包括最大稳定极值区域（MSER）、基于树的莫尔斯区域（TBMR）,模板匹配包括快速仿射模板匹配（FAsT-Match）、彩色图像的快速仿射模板匹配（CFAST-Match）、具有变形和多样性的相似性度量（DDIS）、遮挡感知模板匹配（OATM）,以及深度学习类的方法MatchNet、L2-Net、PN-Net、DeepCD等。结果 本文从局部不变特征点、直线、区域3个方面对图像匹配方法进行总结对比,包括特征匹配方法中影响因素的比较、基于深度学习类匹配方法的比较等,给出这类方法对应的论文及代码下载地址,并对未来的研究方向予以展望。结论 图像匹配是计算机视觉领域后续高级处理的基础,目前在宽基线匹配、实时匹配方面仍需进一步深入研究。     

物联网智能信息桥的设计与实现

物联网智能信息桥是一种在物联网中实现联网设备之间信息兼容与匹配的桥接设备,主要具备设备互联、接口匹配、信息打包转换等功能,其中接口匹配包括接口速率匹配、接口协议匹配及接口校验匹配等功能.目前可接入的物联网络设备没有统一的标准.通过对物联网信息桥的分析和研究,设计实现了一款物联网智能信息桥（简称IBOI）用于实现各种设备的互联互通,IBOI成本低、功能强,在江苏省级和苏州市级等项目的使用中取得了良好的效果.     

计算机实现涂料深色配色仿真建库算法研究

涂料深色配色仿真一直以来是涂料配色技术难点之一,本文对深色配色仿真建库特点进行分析,针对性地采用涂料相对颜色参数描述方法,提出涂料深色配色多基底建库算法,并对算法进行实验验证,实验表明该算法简化了建库过程,较好地解决了传统算法中涂料颜色参数不准确的问题,对提高深色配色仿真的准确性有重要应用价值。     

井下地磁定位的匹配算法分析和优

针对井下自主导航系统的地磁匹配问题,对比分析了COR、NCOR、MAD、MSD匹配算法的优缺点及其适用范围。在井下巷道研究区地磁数据适配性评价基础上,开展了COR、NCOR、MAD、MSD算法的匹配仿真实验和算法优化,研究井下地磁定位匹配算法优劣和抗噪性能,为井下地磁定位导航提供研究基础。结果表明：四种方法在地磁匹配试验中均出现不同程度虚定位,从抗噪性能、匹配精度和速度综合对比,MSD算法最符合井下地磁匹配需要;对相邻点位的磁总场做差运算后再进行MSD匹配,可以有效减小时域磁扰动以及环境磁扰动对匹配精度的影响,鲁棒性明显提高。