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本文在稀疏编码的基础上,对红外图像特性进行分析,提出了一种基于结构稀疏化的红外图像超分辨率重建算法。该算法将稀疏作为先验知识,通过对稀疏进行结构化编组,学习字典中高能量的区域,通过纹理代价函数和结构代价函数来实现图像的超分辨率重建。实验结果表明,本文算法较传统的稀疏编码方法在PSNR方面提高4-5dB,重建后的图像更加清晰,背景层次感更强。 相似文献
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为了实现复杂背景下的红外小目标检测, 提出了一种基于协作稀疏编码(CSC)的红外小目标检测算法。首先通过滑动窗口法提取待测 试图像的图像块,并将 其转化为列向量作为超完备字典;然后采用CSC模型计算每一个图像块在超完 备字典中的系数矩 阵以及误差矩阵,其中系数矩阵的L2,1范数代表图像的背景信息,而误 差矩阵的L1,2范数代表红外小目标信 息;进而利用ADMM(alternating directional method of multiplier)算法解 算,得到系数矩阵和误差矩阵;最后通 过误差矩阵重建,得到红外小目标的位置。仿真及公开数据实验结果,证实了本文方法的有 效性。 相似文献
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行人检测是计算机视觉的经典问题。针对红外图像中的行人检测问题,提出了一种基于似物性和稀疏编码及空间金字塔特征提取的行人检测方法。首先,针对红外图像的特点,利用基于频域残差的显著性分析方法得到红外图像的显著图,在此基础上提出了一种似物性计算方法,进而得到不同区域的似物度得分,并根据得分提取出感兴趣区域;其次,以尺度不变特征转换为基础,将稀疏编码和空间金字塔算法应用于非监督特征学习实现对感兴趣区域的特征提取;最后,利用线性支持向量机构建分类器实现对图像中每个感兴趣区域的行人检测。实验结果验证了本文提出的感兴趣区域提取算法和针对单幅红外图像行人检测算法的有效性。 相似文献
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基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成样本图像,继而构造超完备目标字典,然后依次提取测试图像的图像子块并计算其在超完备字典中的表示系数,背... 相似文献
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针对红外目标识别问题,提出了一种基于协方差描述子和核稀疏编码的红外目标识别方法.该方法结合了红外图像的灰度、一阶以及二阶梯度等特征的协方差描述子作为红外目标的特征,并采用Log-Euclidean度量进行特征相似性计算,通过高斯核函数将协方差描述子映射到高维空间,最后在新的特征空间上进行稀疏编码.实测数据实验结果表明,与传统的KNN(k-nearest neighbor,k最近邻)以及SVM(support vector machine,支持向量机)等分类算法相比,基于核稀疏编码的红外识别方法在识别准确率上有很大的提高. 相似文献
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对于不完全的扫描数据,传统算法无法保证医学电子计算机断层扫描(CT)重建图像满足诊断要求.根据压缩感知理论,可以从不完全的扫描数据中重建出具有稀疏表示的医学CT图像,这可为诊断提供可靠的信息.从重建的角度出发,提出了一种基于全变分和梯度域卷积稀疏编码的图像重建算法.梯度域卷积稀疏编码是对特征图施加梯度约束,采用梯度正则... 相似文献
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为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字典学习方法,使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新,得到更加精确的超完备字典对,用于图像重建.实验中进行的仿真结果表明,改进算法超分结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)比同类型的稀疏编码超分法(SCSR)和应用在线字典学习算法的超分方法(ODLSR)均有较大幅度提升,比后者平均提升0.72 dB和0.0187.同时,视觉上有效地消除了边缘伪影,且在处理含噪人脸图像时,具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性. 相似文献
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红外图像具有动态范围窄、对比度低、易受噪声污染等缺点,传统红外图像去噪算法在去除噪声的同时也滤掉了图像细节。提出了一种基于稀疏表示的红外图像去噪新方法。该方法首先将原始红外图像进行聚类分析,再将每一聚类子图像分解成字典,由稀疏系数矩阵重构去噪后的红外图像。实验结果表明,该方法相比于传统红外图像去噪算法,能更好地保留图像的细节信息,视觉效果比较理想。 相似文献
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聚类作为一种重要的图像分割方法得到了大量研究,提出了一种新的结合稀疏编码的红外图像聚类分割算法,扩展了传统的基于K-means聚类的图像分割方法。结合稀疏编码的聚类算法能有效融合图像的局部信息,而且易于利用像素之间的内在相关性,但是对于分割会出现过分割和像素难以归类的问题。为此,在字典的学习过程中,将原子的聚类算法引入其中,有助于缩减字典中原子所属类别的数目防止出现过分割;同时将稀疏编码系数同原子对聚类中心的隶属程度相结合来判断像素所属的类别。这种处理方式能更好地实现利用像素的内在相关性进行聚类分割,并在其中自然引入了局部空间信息,达到更好分离目标区域和背景区域的目的。实验结果表明,结合稀疏编码的K-means聚类分割算法能更好的实现复杂背景下红外图像重要区域的准确分割提取。 相似文献
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Aiming at the disadvantages of the traditional projection onto convex sets of blurry edges and lack of image details, this paper proposes an improved projection onto convex sets (POCS) method to enhance the quality of image super-resolution reconstruction (SRR). In traditional POCS method, bilinear interpolation easily blurs the image. In order to improve the initial estimation of high-resolution image (HRI) during reconstruction of POCS algorithm, the initial estimation of HRI is obtained through iterative curvature-based interpolation (ICBI) instead of bilinear interpolation. Compared with the traditional POCS algorithm, the experimental results in subjective evaluation and objective evaluation demonstrate the effectiveness of the proposed method. The visual effect is improved significantly and image detail information is preserved better. 相似文献
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针对传统红外目标检测算法易受目标和背景先验样本质量、目标姿态和视角及噪声等的影响,提出了一种新的基于稀疏编码的数据驱动二次相关滤波器目标检测算法,其中给出了目标自相关矩阵基字典的概念,该数据驱动滤波器模型能包容多种姿态和视角的目标,并能抑制噪声和样本质量的影响,同时可以舍弃对无规律背景样本的依赖,通过对行人和车辆的实验验证了该算法的有效性.所提算法的设计思想对诸多滤波器算法的改进具有很好的借鉴意义. 相似文献
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为了更好地凸显复杂环境的红外目标特征,提出 一种融合局部和全局特征的红外图像 显著性检测方法。在获取图像超像素的基础上,提取每个区域空间距离加权的邻域对比度特 征,并考虑区域大小和位置的影响,构建局部显著图;然后提取每个区域空间距离加权的全 局灰度特征,构建全局显著图;最后融合局部和全局显著图,实现图像显著性检测。实验结 果 表明,本文方法的显著图结果目标区域一致高亮且边缘清晰,同时背景杂波抑制效果好。无 论 主观评价还是客观指标,本文方法都优于当前流行的图像显著性检测方法。 相似文献
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结合多尺度变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的 优点,将空域的稀疏编码(SC)算法通过非 下采样金字塔变换(NSPT)转换应用到频率域进行重建,并结合改进的PCNN对SC算法中的 最优系数 采用一种新的方法进行获取,进而提出一种新的超分辨率重建(SRR)模型与算法。首先将 图像进行三次B 样条 放大处理,然后采用NSPT对图像进行多尺度分解得到高低频子带系数。对于低频子带,运 用PCNN-SC 完成重建;对高频子带,将其与预测高分辨(HR)图像的特征图像运用改进的PCNN经图像融合 完成重建。最后 通过逆NSPT得到HR图像。实验表明,本文算法在主观视觉效果和客观数据都获 得了较好的效果。 相似文献
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