基于稀疏分解和背景差分融合方法的图像处理技术

针对传统融合算法处理聚焦区域能力弱、边缘效果差以及目标轮廓提取存在缺陷等问题,提出了基于稀疏分解和背景差分融合的方法.稀疏分解经过鲁棒主成分分析方式提取多聚焦图像轮廓,从而为源图像的准确分离奠定基础;背景差分融合依照源图像与增强图像的差异图提取轮廓信息以准确定位聚焦区域,从而防止引入人工干扰.结果表明,与传统方法相比,本文提出的方法在很大程度上提升了融合效果,能够很好地加强其对噪声的鲁棒性,同时表现出很好的视觉效果.     

基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法

针对图像信号不满足稀疏性条件,不能直接用稀疏成分分析模型进行盲分离的现象,提出一种基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法. 利用小波分解将混合图像从空域转化到频域,获取混合图像高频对角分量,在频域空间利用线性聚类稀疏成分分析法估计混合矩阵,进而最终重构源图像. 实验结果表明,该方法能准确有效地提取源图像. 目视结果及相关系数分析结果均表明,与经典独立成分分析法(FASTICA)相比,该方法分离精度高,分离效果好.      

姿态图像缺失情况下的SAR目标识别

针对目标姿态图像缺失的情况,提出通过姿态图像合成的方式增加训练集的姿态覆盖程度,并将扩充后的图像也用于训练目标分类器.受稀疏表示模型的启发,建立了一种合成孔径雷达图像姿态合成模型.该模型根据少量已知姿态的图像,线性组合出缺失姿态下的近似图像.在运动和静止目标获取与识别数据集上的实验表明,通过合成缺失姿态下图像的方法可有效提升目标识别的精度,特别是在训练数据集中姿态缺失严重时,文中方法提升尤为明显.     

稀疏效应下Ⅳ类功能反应系统的定性分析

针对一类稀疏效应下具有简化HollingⅣ类功能反应的捕食-食饵系统，应用微分方程定性理论对系统的平衡点进行了分析，得到了系统轨线的全局稳定性和极限环存在的一些充分条件．     

噪声环境下智能机器人语音控制特征提取方法

针对机器人的应用场合通常存在各种噪声干扰的问题,提出了一种基于稀疏编码的语音特征提取方法.利用稀疏编码能稀疏表示语音的特性,在梅尔频域对语音增强后提取特征,将稀疏去噪与语音特征提取相融合,实现了混噪语音的有效补偿.在预设场景中的实验结果表明,与现有特征提取方法相比,所提出的语音特征提取方法能有效降低噪声对语音特征的影响,提高机器人语音控制的性能.     

一种基于用户兴趣联合相似度的协同过滤算法

在推荐系统中数据稀疏性和推荐时效性是经常面对的问题,为了更好地反映不同用户在不同阶段的邻域相关性,从而能够挖掘出评分项目中所隐含的个性化信息,在基于用户的协同过滤算法预测评分过程中将联合相似度与用户兴趣的时序信息相结合,首先融合覆盖评分信息的用户间的协同相似度、偏好相似度和轨迹相似度等3种相似度,通过参数调节不同度量的权重及相似度阈值形成联合相似度以获取用户有效的邻居数目;其次在联合相似度计算过程中引入反映时间权重的Logistic函数以提高推荐的时效性;最后进行实验,结果表明,所提出的方法与经典算法相比,不仅提高了精度,而且可以更有效地预测用户的真实评分。     

稀疏表达模型在高光谱遥感影像目标探测中的应用

为了更好地利用高光谱影像的空间和光谱信息,提出了一种基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测方法.首先通过对影像训练样本进行训练提取过完备字典,利用稀疏表达模型对遥感影像稀疏表达既达到降维的目的,又可以表示出遥感影像的主要信息;然后利用传统的目标探测器结合目标已知光谱信息对高光谱遥感影像进行目标探测,即基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测(SRM-TD).3种影像数据的实验结果表明:在确定的迭代次数下,通过设置稀疏度L可以得到最优的探测结果.提出的探测方法在参数设置、选择和运行结果上优于传统的高光谱遥感影像目标探测方法.     

基于压缩感知理论的二维DOA估计

二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计在雷达探测、电子对抗、医学成像等领域有着广泛的应用.针对现有算法估计精度不足、计算量巨大的问题,在基于压缩感知理论的背景下提出一种二维均匀L型阵列信号的DOA估计算法.该算法首先对阵列信号的俯仰角和方位角构建空间合成角,并对空间合成角构建过完备冗余字典;再利用正交化高斯随机矩阵构造观测矩阵;最后通过改进RM-FOCUSS算法和求解三角函数的方法还原出方位角和俯仰角.理论研究表明,该方法在高信噪比、多快拍条件下比传统算法具有更高的估计精度和分辨力,且通过压缩采样降低了运算量.仿真实验验证了上述结论.     

结合多特征的单幅图像超分辨率重建算法

为提高直接捕获的图像质量,针对梯度特征只能提取水平、垂直方向信息及非下采样轮廓波变换(NSCT)提取细节信息不足的缺陷,提出一种结合Gabor变换及NSCT的超分辨率重建算法.该算法充分利用Gabor变换和NSCT的互补性,针对输入图像块的特点,采用Gabor变换来提取纹理特征,NSCT来提取轮廓特征,然后分别利用稀疏模型进行重建,最后合并成一幅高分辨率图像.由于输入图像或多或少存在模糊,在重建过程中,加入了去模糊的正则项,以消除输入模糊的影响.实验结果表明,结合两种特征的超分辨率效果与单一特征相比,能够恢复更多的细节信息,去模糊正则项也有一定的作用.本文方法与Kim提出的核岭回归及Yang提出的稀疏表示算法(SCSR)相比,主观上视觉效果更加清晰,客观上PSNR值平均提高了近2d B,说明了该算法能够有效地提高图像的质量.     

求解大型稀疏线性方程组的一种并行算法及其在并行潮流计 …

以稀疏线性方程组系数矩阵所对应的因子表路径树为基础,提出了一种适合于在信息传输型并行计算机上求解大型电力网络方程组的并行算法;并将所提出的算法应用于电力系统潮流计算中,在信息传输型并行计算机上实现了电力系统潮流的并行计算。通过对大型电力系统进行试算,表明该算法能有效地提高电力系统潮流计算的速度。