Kernel sparse representation for hyperspectral unmixing based on high mutual coherence spectral library

ABSTRACT

Sparse regression is now a popular method for hyperspectral unmixing relying on a prior spectral library. However, it is limited by the high mutual coherence spectral library which contains high similarity atoms. In order to improve the accuracy of sparse unmixing with a high mutual coherence spectral library, a new algorithm based on kernel sparse representation unmixing model with total variation constraint is proposed in this paper. By constructing an appropriate kernel function to expand similarity measure scale, library atoms and hyperspectral data are mapped to kernel space where sparse regression algorithms are then applied. Experiments conducted with both simulated and real hyperspectral data sets indicate that the proposed algorithm effectively improves the unmixing performance when using a high mutual coherence spectral library because of its ability to precisely extract endmembers in hyperspectral images. Compared with other state-of-the-art algorithms, the proposed algorithm obtains low reconstruction errors in pixels with different mixed degree.     

共振算法用于图像分割

计算机视觉和识别技术在智能控制中的作用越来越重要.通过对利用共振理论进行图像分割方法的研究,提出了一个图像分割的实用算法,这通常是控制一个智能系统的第一步.共振算法是一种无教师学习算法,在门限的限定下用来将相邻的相同或相似的特征向量(或像素)组成同一特征空间(或区域).此算法在一定程度上容忍图像分割中出现的纹理特征强度逐渐变化现象.实验结果验证了共振算法是强调相邻特征相量(或像素)的相似性,而不是试图通过一个针对全局的门限来分割图像.     

滤除椒盐噪声的开关核回归拟合算法

针对椒盐噪声的去噪和细节保护问题,提出一种基于核回归拟合的开关去噪算法。首先,通过高效脉冲检测器对图像中的椒盐噪声像素点进行精确检测;其次,将所检测到的噪声像素点当作缺失数据,应用核回归方法对以噪声像素点为中心的邻域内的非噪声像素点进行拟合,得到符合图像局部结构特征的核回归拟合曲面;最后,以噪声像素点的空间坐标对核回归拟合曲面进行重采样,获得噪声像素点恢复后的灰度值,从而实现椒盐噪声的滤除。与经典的中值滤波器（SMF）、自适应中值滤波器（AMF）、改进型的方向加权中值滤波器（MDWMF）、快速开关中均值滤波器（FSMMF）、图像修补（Ⅱ）等算法进行不同噪声密度的实验对比,所提算法的去噪结果图像的主观视觉质量均为最优;在低密度、中等密度以及高密度噪声场景下,所提算法对不同测试图像去噪结果的峰值信噪比（PSNR）分别平均提高了6.02dB、6.33dB和5.58dB,且平均绝对误差（MAE）分别平均降低了0.90、5.84和25.29。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除各种密度的椒盐噪声,同时具备良好的图像细节保护性能。     

两阶段多层感知的随机脉冲噪声比例预测

目的 基于卷积神经网络（CNN）在图块级上实现的随机脉冲噪声（RVIN）降噪算法在执行效率方面较经典的逐像素点开关型降噪算法有显著优势,但降噪效果如何取决于能否对降噪图像受噪声干扰程度（噪声比例值）进行准确估计。为此,提出一种基于多层感知网络的两阶段噪声比例预测算法,达到自适应调用CNN预训练降噪模型获得最佳去噪效果的目的。方法 首先,对大量无噪声图像添加不同噪声比例的RVIN噪声构成噪声图像集合;其次,基于视觉码本（visual codebook）采用软分配（soft-assignment）编码法提取并筛选若干能反映噪声图像受随机脉冲噪声干扰程度的特征值构成特征矢量;再次,将从噪声图像上提取的特征矢量及对应的噪声比例分别作为多层感知网络的输入和输出训练噪声比例预测模型,实现从特征矢量到噪声比例值的映射（预测）;最后,采用粗精相结合的两阶段实现策略进一步提高RVIN噪声比例的预测准确性。结果 针对不同RVIN噪声比例的失真图像,从预测准确性、实际降噪效果和执行效率3个方面验证提出算法的性能和实用性。实验数据表明,本文算法在大多数噪声比例下的预测误差小于2%,降噪效果（PSNR指标）较其他主流降噪算法高24 dB,处理一幅大小为512×512像素的图像仅需3 s左右。结论 本文提出的RVIN噪声比例预测算法在各个噪声比例下具有鲁棒的预测准确性,在降噪效果和执行效率两个方面较经典的开关型RVIN降噪算法有显著提升,更具实用价值。     

浅层CNN网络构建的噪声比例估计模型

目的 利用深度卷积神经网络（deep convolutional neural network,DCNN）构建的非开关型随机脉冲噪声（random-valued impulse noise,RVIN）降噪模型在降噪效果和执行效率上均比主流的开关型RVIN降噪算法更有优势,但在实际应用中,这类基于训练（数据驱动）的降噪模型,其性能却受制于能否对待降噪图像受噪声干扰的严重程度进行准确的测定（即存在数据依赖问题）。为此,提出了一种基于浅层卷积神经网络的快速RVIN噪声比例预测（noise ratio estimation,NRE）模型。方法 该预测模型的主要任务是检测待降噪图像中的噪声比例值并将其作为反映图像受噪声干扰严重程度的指标,依据NRE预测模型的检测结果可以自适应调用相应预先训练好的特定区间DCNN降噪模型,从而快速且高质量地完成图像降噪任务。结果 分别在10幅常用图像和50幅纹理图像两个测试集上进行测试,并与现有的主流RVIN降噪算法中的检测模块进行对比。在常用图像测试集上,本文所提出的NRE预测模型的预测准确性最高。相比于噪声比例预测精度排名第2的算法, NRE预测模型在噪声比例预测值均方根误差上低0.6% 2.4%。在50幅纹理图像测试集上,NRE模型的均方根误差波动范围最小,表明其稳定性最好。通过在1幅大小为512×512像素图像上的总体平均执行时间来比较各个算法执行效率的优劣,NRE模型执行时间仅为0.02 s。实验数据表明：所提出的NRE预测模型在受各种不同噪声比例干扰的自然图像上均可以快速而稳定地测定图像中受RVIN噪声干扰的严重程度,非盲的DCNN降噪模型与其联用后即可无缝地转化为盲降噪算法。结论 本文RVIN噪声比例预测模型在各个噪声比例下具有鲁棒的预测准确性,与基于DCNN的非开关型RVIN深度降噪模型配合使用后能妥善解决DCNN网络模型固有的数据依赖问题。     

Sparse kernel density estimations and its application in variable selection based on quadratic Renyi entropy

A novel sparse kernel density estimation method is proposed based on the sparse Bayesian learning with random iterative dictionary preprocessing. Using empirical cumulative distribution function as the response vectors, the sparse weights of density estimation are estimated by sparse Bayesian learning. The proposed iterative dictionary learning algorithm is used to reduce the number of kernel computations, which is an essential step of the sparse Bayesian learning. With the sparse kernel density estimation, the quadratic Renyi entropy based normalized mutual information feature selection method is proposed. The simulation of three examples demonstrates that the proposed method is comparable to the typical Parzen kernel density estimations. And compared with other state-of-art sparse kernel density estimations, our method also has a shown very good performance as to the number of kernels required in density estimation. For the last example, the Friedman data and Housing data are used to show the property of the proposed feature variables selection method.     

基于梯度特征的双核非局部均值去噪算法

针对传统非局部均值（NLM）滤波算法中邻域间相似性计算易受噪声干扰的问题，提出了一种基于梯度特征的双核非局部均值滤波算法。通过图像块之间的欧氏距离及梯度特征度量邻域间相似性，采用双核函数代替传统指数核函数计算相似性权值，并通过衡量搜索区域中的邻域块与当前像素邻域的相似程度，对像素点的权值进行重分配，在此基础上，重估像素点去噪值并得到滤波图像。实验结果表明，提出的滤波算法与传统的NLM滤波算法及分别含有高斯核和正弦核的改进NLM滤波算法相比，可以更准确地反映邻域间的相似度，保存图像的细节及边缘信息，从而有效提升图像的去噪效果。     

二乘向量机在图像插值技术中的应用研究

图像插值过程实际上是利用已有的像素点来估计与这些像素点相邻的未知像素的颜色。可将一幅图像视为由像素坐标映射而成的二维颜色曲面。这样插值问题就可以视为由已知的像素构成的颜色曲面函数的回归问题。而基于统计学习理论(SLT)的支持向量机(SVM)方法为解决这种高维非线性问题提供了一种新的途经。该文讨论了最小二乘向量机实现数字图像插值的应用方法,并进行了图像放大的试验验证。试验表明:基于RBF核的最小二乘向量机回归技术对数字图像的插值具有很强的适应性,其性能与已有的双立方插值技术相当。     

特征驱动先验的归一化卷积超分辨率重建

目的 针对融合—复原法超分辨率重建中融合与复原两大环节,提出新的改进算法框架：用改进的归一化卷积实现融合,再用改进的最大后验估计实现复原,得到更优的超分辨率重建。方法 改进的归一化卷积引入了双适应度函数和一种新的混合确定度函数;改进的最大后验估计,引入一种特征驱动先验模型,该模型通过混合两种不变先验模型而得到,形式完全取决于图像自身的统计特征。结果 用本文算法对不同降质水平的图像进行重建,并与其他若干算法重建结果比较。无论从视觉效果还是从评价指标,本文算法均优于其他算法。结论 本文超分辨率重建算法,融合环节兼顾了邻域像素的空间距离和光度差,充分利用两种确定度函数的各自优势,可以抑制更多噪声和异常值;复原环节的先验模型依据图像特征而不是经验,对图像刻画更准确。实验结果也验证了本文算法的有效性。     

一种快速鲁棒核空间图形模糊聚类分割算法

针对现有鲁棒图形模糊聚类算法难以满足强噪声干扰下大幅面图像快速分割的需要，提出一种快速鲁棒核空间图形模糊聚类分割算法。该算法将欧氏空间样本通过核函数映射至高维空间；采用待分割图像中像素邻域的灰度和空间等信息构建线性加权滤波图像，对其进行鲁棒核空间图形模糊聚类；并引入当前聚类像素与其邻域像素均值所对应的二维直方图信息，获得鲁棒核空间图形模糊聚类快速迭代表达式。对大幅面图像添加高斯和椒盐噪声进行分割测试，实验结果表明:本文算法相比基于图形模糊聚类等分割算法的分割性能、抗噪鲁棒性和实时性有了显著提高。     

Use of Spectral Clustering Combined with Normalized Cuts (N-Cuts) in an Iterative k-Means Clustering Framework (NKSC) for Superpixel Segmentation with Contour Adherence

Superpixel segmentation methods are generally used as a pre-processing step to speed up image processing tasks. They group the pixels of an image into homogeneous regions while trying to respect existing contours. In this paper, we propose a fast Superpixels segmentation algorithm with Contour Adherence using spectral clustering, combined with normalized cuts in an iterative k-means clustering framework. It produces compact and uniform superpixels with low computational costs. Normalized cut is adapted to measure the color similarity and space proximity between image pixels. We have used a kernel function to estimate the similarity metric. Kernel function maps the pixel values and coordinates into a high dimensional feature space. The objective functions of weighted K-means and normalized cuts share the same optimum point in this feature space. So it is possible to optimize the cost function of normalized cuts by iteratively applying simple K-means clustering algorithm. The proposed framework produces regular and compact superpixels that adhere to the image contours. On segmentation comparison benchmarks it proves to be equally well or better than the state-of-the-art super pixel segmentation algorithms in terms of several commonly used evaluation metrics in image segmentation. In addition, our method is computationally very efficient and its computational complexity is linear.     

Dark-spot detection from SAR intensity imagery with spatial density thresholding for oil-spill monitoring

Dark-spot detection is a critical and fundamental step in marine oil-spill detection and monitoring. In this paper, a novel approach for automated dark-spot detection using synthetic aperture radar (SAR) intensity imagery is presented. The key to the approach is making use of a spatial density feature to differentiate between dark spots and the background. A detection window is passed through the entire SAR image. First, intensity threshold segmentation is applied to each window. Pixels with intensities below the threshold are regarded as potential dark-spot pixels while the others are potential background pixels. Second, the density of potential background pixels is estimated using kernel density estimation within each window. Pixels with densities below a certain threshold are the real dark-spot pixels. Third, an area threshold and a contrast threshold are used to eliminate any remaining false targets. In the last step, the individual detection results are mosaicked to produce the final result. The proposed approach was tested on 60 RADARSAT-1 ScanSAR intensity images which contain verified oil-spill anomalies. The same parameters were used in all tests. For the overall dataset, the average of commission error, omission error, and average difference were 7.0%, 6.1%, and 0.4 pixels, respectively. The average number of false alarms was 0.5 per unit image and the average computational time for a detection window was 1.2 s using a PC-based MATLAB platform. Our experimental results demonstrate that the proposed approach is fast, robust and effective.     

基于最小噪声分离变换的高光谱异常检测方法研究

RX算法和核RX算法能很好地分离目标和背景,是较为广泛使用的异常检测算法,但是高光谱图像数据量大且存在冗余信息和噪声,直接进行RX及核RX异常探测运算量大且容易受噪声影响.针对此问题,提出一种基于最小噪声分离变换的高光谱图像异常检测方法,首先采用残差分析法估计噪声协方差矩阵以改进最小噪声分离变换,然后利用改进后的最小噪声分离变换来有效地降低高光谱图像数据的维数并分离出噪声,最后对低维降噪后的数据进行RX及核RX异常检测,避免了随机噪声对RX及核RX异常检测结果的影响并提高了异常检测率.对真实的AVIRIS数据测试表明,该算法优于传统的相应的RX、核RX异常检测算法.     

Kernel-induced fuzzy clustering of image pixels with an improved differential evolution algorithm

A modified differential evolution (DE) algorithm is presented for clustering the pixels of an image in the gray-scale intensity space. The algorithm requires no prior information about the number of naturally occurring clusters in the image. It uses a kernel induced similarity measure instead of the conventional sum-of-squares distance. Use of the kernel function makes it possible to partition data that is linearly non-separable and non hyper-spherical in the original input space, into homogeneous groups in a transformed high-dimensional feature space. A novel search-variable representation scheme is adopted for selecting the optimal number of clusters from several possible choices. Extensive performance comparison over a test-suite of 10 gray-scale images and objective comparison with manually segmented ground truth indicates that the proposed algorithm has an edge over a few state-of-the-art algorithms for automatic multi-class image segmentation.     

精确运动估计的核回归修正梯度互相关算法

为实现亚像素运动矢量的精确估计,探讨一种基于核回归修正的梯度互相关精确运动估计算法。引入优化滤波中心差分估计器计算图像梯度;基于矩阵相乘离散傅里叶变换方法快速计算上采样梯度互相关函数,以该函数的峰值坐标生成运动矢量的亚像素级初始估计值;在上采样梯度互相关曲面上,采用核回归方法对以初始估计值为中心的邻域进行拟合,并通过检测核回归拟合函数的峰值坐标获得初始估计的精确修正值,从而实现任意精度级别的精确运动估计。与相关文献的算法进行实验比较,在无噪声影响的情况下,所探讨算法的运动估计准确度提高了74%以上;而在噪声影响的情况下,运动估计的准确度则提高了68%以上。实验结果表明,所探讨算法不仅具备良好的抗噪性能,同时能够有效地提高运动估计的精确性。     

基于RGB-D图像核描述子的物体识别方法

针对传统的颜色-深度（RGB-D）图像物体识别的方法所存在的图像特征学习不全面、特征编码鲁棒性不够等问题,提出了基于核描述子局部约束线性编码（KD-LLC）的RGB-D图像物体识别方法。首先,在图像块间匹配核函数基础上,应用核主成分分析法提取RGB-D图像的3D形状、尺寸、边缘、颜色等多个互补性核描述子;然后,分别对它们进行LLC编码及空间池化处理以形成相应的图像编码向量;最后,把这些图像编码向量融合成具有鲁棒性、区分性的图像表示。基于RGB-D数据集的仿真实验结果表明,作为一种基于人工设计特征的RGB-D图像物体识别方法,由于所提算法综合利用深度图像和RGB图像的多方面特征,而且对传统深度核描述子的采样点选取和紧凑基向量的计算这两方面进行了改进,使得物体类别识别率达到86.8%,实体识别率达到92.7%,比其他同类方法具有更高的识别准确率。     

结合结构相似度的自适应多尺度SAR图像变化检测

目的 结合高斯核函数特有的性质,提出一种基于结构相似度的自适应多尺度SAR图像变化检测算法。方法 本文提出的算法包括差异图像获取、高斯多尺度分解、基于结构相似性的最优尺度选择、特征矢量构造以及模糊C均值分类。首先,通过对多时相SAR图像进行对数比运算获取差异图像,然后,利用基于图像的结构相似度估计高斯多尺度变换的最优尺度,继而在该最优尺度参数下逐像素构建变化检测特征矢量,最后通过模糊C均值聚类方法实现变化像素与未变化像素的分离,生成最终的变化检测结果图。结果 在两组真实的SAR图像数据上测试本文算法,正确检测率分别达到0.9952和0.9623,Kappa系数分别为0.8200和0.8540,相比传统算法有了较大的提高。结论 本文算法充分利用了尺度信息,对噪声的鲁棒性有所提高。实测SAR数据的实验结果表明,本文算法可以智能获取最优分解尺度,显著提高了SAR图像变化检测性能。     

核典型相关分析特征融合方法及应用

构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征以用于分类识别。该算法将两组特征向量之间的相关性特征作为有效鉴别信息,既可以很好地融合信息,又可以有效地去除特征之间的信息冗余,并且避免了对映射后的数据矩阵进行分解,从而简化了数据运算。在AR、PIE、ORL、Yale人脸数据库及UCI手写体数字库上的实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。     

核空间中智模糊聚类及图像分割应用

目的 为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法 引入核函数概念。利用满足Mercer条件的非线性问题,用非线性变换把低维空间线性不可分的输入模式空间映射到一个先行可分的高维特征空间进行中智模糊聚类分割。结果 通过对大量图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试获得的核空间中智模糊聚类算法提高了现有算法的对含噪声聚类的鲁棒性和分类性能。峰值信噪比至少提高0.8 dB。结论 本文算法具有显著的分割效果和良好的鲁棒性,并适应于医学,遥感图像处理需要。     

基于随机素描方法的在线核回归

在线核回归学习中,每当一个新的样本到来,训练器都需要计算核矩阵的逆矩阵,这个过程的计算复杂度至少为关于回合数的平方级别.提出将素描方法应用于假设的更新,给出一个基于素描方法的更高效的在线核回归算法.首先,将损失函数设定为平方损失,应用Nystr?m近似方法来近似核,并借鉴跟导方法(FTL)的思想,提出一个新的梯度下降算...