低秩遮挡图像去噪方法

为获得清晰的低秩图像,提出一种将低秩矩阵填充 (LRMC)与低秩矩阵恢 复(LRMR)联合的新模型,基于非精确增广拉格朗日乘子(IALM)法进行求解,运用LRMC去除遮 挡并填充缺失部 分,再利用LRMR去除噪声,得到完整的图像。以恢复时间、信噪比(SNR)、峰 值信噪比(PSNR)、差错率(err)等做评价标准,对3幅受噪声污染的图像的恢复结果表明, 本文提出的联合LRMC与LRMR的新模型,既能去除遮挡又能够填充图像的缺失部 分,能够达到理想的恢复效果。     

混合正则化约束的湍流退化图像复原算法

针对大气湍流引起的红外图像模糊问题,提出一种基于混合正则化的模糊核估计模型。根据图像主要边缘的稀疏性,采用图像梯度的L0范数为正则化项;通过分析模糊核的特性,提出能适用于复杂模糊情况的核L0-L2范数正则化约束。复原模型的优化过程中,结合变量分裂策略和增广拉格朗日法交替估计图像和模糊核,并利用快速傅里叶变换,实现模糊核的快速、准确估计;最终根据估计的模糊核,复原得清晰图像。实验结果表明,本文算法可以更好地复原退化图像,在主观视觉和客观质量评价方面都有所提高。     

基于小波分解的湍流退化图像的快速复原算法

提出了一种基于小波分解的湍流退化图像的复原新方法．该方法以2帧同一目标的湍流退化图像作为输入，采用小波变换技术对两帧湍流退化图像进行多尺度分解．利用两个低频子频段图像的傅立叶频谱估计出两湍流点扩展函数在大尺度下的离散值，在图像的低频子频段进行去模糊，而在高频子频段则主要进行抑制噪声和保边缘特征．实验结果表明该方法十分有效，不但可以极大地减少计算复杂性，加快恢复速度，而且还可以很好地提高图像的恢复质量和抗噪能力。     

联合低秩与稀疏先验的高光谱图像压缩感知重建

本文建立了一种新的高光谱图像压缩感知重建模型,编码端采用块对角的Noiselet测量矩阵对每一谱带进行独立采样,解码端首先建立高光谱图像低秩稀疏表示模型,分解为低秩与稀疏成分,并对低秩成分在空间维进行稀疏分解,进而构建联合谱间低秩性先验与谱内空间稀疏性先验的凸优化重建模型,并提出模型求解的增广拉格朗日乘子迭代算法,通过引入辅助变量与线性化技巧,使得每一子问题均存在解析解,降低了模型求解的复杂度。实验结果验证了本文模型及其算法的有效性。     

一种基于低秩表示的子空间聚类改进算法

该文针对现有的基于低秩表示的子空间聚类算法使用核范数来代替秩函数,不能有效地估计矩阵的秩和对高斯噪声敏感的缺陷,提出一种改进的算法,旨在提高算法准确率的同时,保持其在高斯噪声下的稳定性。在构建目标函数时,使用系数矩阵的核范数和Forbenius范数作为正则项,对系数矩阵的奇异值进行强凸的正则化后,采用非精确的增广拉格朗日乘子方法求解,最后对求得的系数矩阵进行后处理得到亲和矩阵,并采用经典的谱聚类方法进行聚类。在人工数据集、Extended Yale B数据库和PIE数据库上同流行的子空间聚类算法的实验对比证明了所提改进算法的有效性和对高斯噪声的鲁棒性。     

基于低秩分解和卷积稀疏编码的多源图像融合

针对卷积稀疏编码能够较好地保留图像信息特征的这一特点,提出基于低秩分解和卷积稀疏编码的多源图像融合方法.为了避免图像分块处理对图像结构的影响,将每幅待融合图像进行全局处理.首先,通过低秩分解将图像分解成低秩和稀疏两部分;接着,对稀疏部分进行卷积分解,可以训练得到一组稀疏滤波器字典,再将卷积稀疏编码应用到图像的融合中;然后,对低秩和稀疏成分分别设计不同的融合规则,得到融合低秩成分和融合稀疏成分,最终得到融合图像.最后,为了验证所提方法的融合效果,将所提方法与其他方法进行对比实验.实验结果表明,所提方法在视觉效果和客观评价指标方面均取得良好的效果.     

基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法研究进展

红外探测系统具有隐蔽性好、抗干扰能力强等特点,广泛应用于军事和民用领域,红外弱小目标的检测是红外探测系统中的重要组成部分,已成为了当前的研究热点。近年来,学者们在基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法研究方面取得了丰硕的成果,为此,重点阐述了基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法的研究现状和研究进展。从背景分量约束、目标分量约束和联合时域信息约束等3个方面详细地综述了基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法。首先把背景分量约束划分为块图像的低秩约束、张量的低秩约束和全变分约束,其次从目标的稀疏性表示和融合局部先验的目标分量加权策略两方面分析了目标分量的约束,然后分析了联合时域信息约束,将典型的基于低秩稀疏分解的检测算法和单帧检测算法进行了性能对比,最后讨论了该领域下一步的研究方向。     

结合潜在低秩分解和稀疏表示的脑部图像融合

针对低秩分解和稀疏表示(space representation,SR) 造成融合图像信息缺失的问题,提出一种结合潜在低秩分解和SR的脑部图像融合算法。首先,将源图像分解为低秩、稀疏和噪声3种成分,面对不同分解成分特性间的差异,分别构造低秩字典和稀疏字典进行描述:采用加权灰度值的方法处理低秩成分,以保持其轮廓和亮度特征;对于稀疏成分,设计一种多范数加权度量的方法对SR进行改进,以保持其高维信息,剔除噪声成分。比对当前主流的5种算法,在视觉效果和客观指标上,本文方法效果最优。     

利用低秩先验的噪声模糊图像盲去卷积

单幅图像盲去卷积的目的是从一幅观测的模糊图像估计出模糊核和清晰图像。该问题是严重病态的,尤其是观测图像中噪声不可忽略时更具挑战性。该文主要针对如何有效利用低秩先验约束进行噪声模糊图像盲去卷积问题,提出一种在交替最大后验(MAP)估计框架下利用低秩先验约束的单幅噪声模糊图像盲去卷积方法。首先,在估计中间复原图像时,利用低秩先验约束对复原图像中的噪声进行抑制。然后,采用降噪后的中间复原图像估计模糊核,得到更好质量的模糊核估计。迭代上述两个操作获得最终可靠的模糊核估计。最后,根据所估计的模糊核,通过非盲去卷积方法复原出清晰图像。实验结果表明：所提方法在定量和定性评价指标上优于已有的代表性方法。     

一种基于经验模态分解的信噪比盲估计新算法

为了增强未知样式信号的信噪比估计性能,提出了一种基于经验模态分解（EMD） 的信号信噪比估计新算法,通过固有模态函数（IMF）分量平均周期判断信号与噪声界限。 给出了经验模态分解估计法的工作原理和流程图,分析了经验模态分解估计法的性能。仿真 结果表明,与信号空间分解法一样,经验模态分解估计法能够实现盲信号信噪比估计,后者 估计均方误差比前者要小,在0 dB信噪比下均方误差不超过0.3 dB。     

基于QR分解的强鲁棒性双彩色盲水印算法

提出了一种将彩色快速识别(QR)码作为水印嵌入彩色宿主图像的强鲁棒性盲水印算法。首先 对彩色宿主图像分通道进行离散小波 变换(DWT)和分块QR分解得到非重叠的酉矩阵,然后将QR码分通道置乱加密归一化后嵌入到 宿主图像对应通道 酉矩阵的系数差中。仿真实验结果表明,本算法在满足不可见性的同时具有较强的鲁棒性; 相比现有算法, 本算法不仅能够抵抗旋转和裁切攻击,在JPEG压缩和噪声滤波攻击方面的抵抗能力也有较 大提升;而且本算法属于盲水印技术,具有较大的实际应用价值。     

一种基于全变分正则化低秩稀疏分解的动态MRI重建方法

针对应用迭代软阈值(IST)算法对基于低秩稀疏矩 阵(L＋S,low rank and sparse)分解模型的动态磁共振成像(MRI)图像 进行重建存在重建精度一般和重建速度慢的问题,提出在矩阵L＋S分解模 型的基础上引入全变分(TV)正则项,达到进一步去噪声和去伪影,提高重建精度目的;利用 非精确增广拉 格朗日算法(IALM)达到快速重建的目的。通过对心脏灌注动态MRI成像和心电影MRI成 像的仿真实 验表明:对于L＋S低秩稀疏矩阵分解模型的重建,IALM比IS T算法速度更快,精度更高;模型引入TV正则项 后再利用IALM重建,重建速度虽然比之前的IALM有所降低,但依然优于IST算法, 并且重建精 度高于之前的IALM。在L＋S分解模型中引入TV正则项 提高了MRI重建精度,运用IALM进行求解加快了重建速度,结合TV正则项和IALM达到了 快速、高精度重建的目的。     

基于边缘信息的运动模糊图像的鲁棒盲复原

为获得适用于不同模糊图像且简捷的图像盲复原方法,提出了一种稳健的从单幅模糊图像中求取模糊核并对图像去模糊的图像盲复原方法。根据模糊图像与非模糊图之间的边缘关系求模糊核,并在多尺度框架下针对各个子算法设定自适应参数,从而构建一个稳健的图像盲复原方法。对复原结果用4种无参考的图像质量评价方法的评价结果显示,本文方法在噪声和...     

基于广义自相关的两步盲提取算法

盲提取算法在信号处理和分析中逐步成为一项重要的方法,因为它利用信号的先验特性只提取感兴趣的信号,这样就可以节约大量的计算时间和资源.提出了时序结构信号的两步盲提取算法,第一步,利用信号所具有的广义自相关特性粗提取信号,第二步利用信号的高阶统计特性精提取信号.计算机仿真和实际的胎儿心电实验表明了提出算法的正确性,与基于广义自相关的盲提取算法相比,提出算法具有较好的性能和对时延估计偏差具有更强的健壮性.     

一种改进的基于奇异值分解的信源数目估计算法

信源数目估计问题在盲源分离中具有重要的意义。研究了传感器数目大于信源数目时的源数估计问题。首先分析了用奇异值分解法进行信源数目估计的优势与不足,然后提出了一种改进的基于奇异值分解的信源数目估计算法。该算法首先对含噪混合信号进行奇异值分解,然后检测信号分量与噪声分量之间的转折点,将信号分量与噪声分量区分开来,从而得到信号源的数目。实验仿真表明,该算法在低信噪比以及采样点数较少时仍然具有好的性能。     

极值斜率经验模式分解结合独立分量分析的单通道盲分离

针对单通道盲分离领域先验信息不足的问题,提出了一种基于极值斜率经验模式分解和独立分量分析的单通道盲分离算法。首先通过极值斜率经验模式分解算法以不同尺度逐次分解混合信号的波动和趋势,得到一组固有模态函数。然后将其作为独立分量分析算法的输入信号,从得到的独立分量中萃取出与源信号相似的独立分量,通过重构算法恢复源信号,达到分离目的。实验信号采取仿真信号和实际信号,实验结果表明,该算法不需任何先验信息,鲁棒性强,能较快地得到良好的分离效果。     

基于噪声分析和稀疏正则化的图像盲复原方法

在海事搜救过程中,机载红外相机拍摄的红外图像由于直升机振动、气流扰动、高速飞行以及红外相机摆扫等因素,严重影响图像质量.根据直升机载红外相机成像特点,提出了一种基于噪声分析和稀疏正则化的图像盲复原方法.该方法首先分析了成像过程中的噪声分布,并对噪声进行预处理,再根据稀疏表达理论,用图像边缘的稀疏先验信息指导点扩散函数复原,接着通过非盲复原方法得到目标图像,将目标图像作为下一次迭代的输入图像,如此循环迭代得到清晰图像.最后,对仿真模糊图像和实拍模糊图像进行了复原实验.实验结果表明这种方法能有效改善图像质量,并且在处理实拍运动模糊图像时,相比其他复原方法效果更好.     

基于QR码和Schur分解的感兴趣区域水印算法

为了解决当前数字水印技术不可见性和鲁棒性不 能较好兼顾的问题,提出了一种基于QR(quick response)码和Schur 分解的感兴趣区域(ROI)盲提取水印算法。算法基于时间复杂性较低的Schur分解和符合人眼 视觉感知的显著图, 通过将显著图归一取反作为嵌入强度,自适应地将加密水印信息嵌入到载体图像经小波变换 和分块Schur分解的系数中。实验结果表明,本文算法不仅具有极高的不可见性,而且对裁 切、任意角度旋转、高斯噪声、 椒盐噪声、斑纹噪声、高斯滤波、中值滤波、对比度增强和JPEG压缩等攻击具有较强的鲁棒 性;由于显著 图作为公开密钥,所以算法在提取过程中不需要原载体图像和水印图像,属于盲提取水印算 法。因此,本 文算法在数字产品版权保护中具有较高的实际应用价值。