基于改进加权核范数最小化的图像去噪算法研究 被引量：2

1

作者 史凯特 孙浩东 +4 位作者 董秀芬 马鹏阁 漆召兵 张亚平 秦晓科 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第7期48-52,共5页

针对彩色图像的高斯噪声,在加权核范数最小化(WNNM)框架下,提出了一种对于彩色图像去噪的多信道(MC)优化模式。首先,选择多种类型噪声计算量,利用信道的冗余特性将RGB补丁连接起来,再引入权重矩阵以协调3种信道的图像保真性。把所提的MC... 针对彩色图像的高斯噪声,在加权核范数最小化(WNNM)框架下,提出了一种对于彩色图像去噪的多信道(MC)优化模式。首先,选择多种类型噪声计算量,利用信道的冗余特性将RGB补丁连接起来,再引入权重矩阵以协调3种信道的图像保真性。把所提的MC-WNNM模型转换成线性等式约束现象,并采用交替位置乘子法(ADMM)解决。每个变量更新步骤都具有其封闭解,并能保证收敛性。基于真实用于无人机目标识别的彩色图像添加噪声进行仿真实验,实验结果说明,该算法相较现有的BM3D方法及WNNM方法具有明显优势。 展开更多

关键词 图像去噪 高斯噪声 加权核范数最小化 交替方向乘子法

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基于噪声水平估计的加权核范数最小化噪声压制方法研究 被引量：3

2

作者 唐杰 张文征 +1 位作者 戚瑞轩 李聪 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期734-740,749,共8页

随机噪声的存在会降低地震资料的信噪比,影响对有效信号尤其是不连续性信号的分析。尺度不变性噪声估计方法基于峰度值分布不随尺度变化,能够在复杂低噪声数据上较好地估计噪声水平;加权核范数最小化能够根据矩阵奇异值刻画数据差异,通... 随机噪声的存在会降低地震资料的信噪比,影响对有效信号尤其是不连续性信号的分析。尺度不变性噪声估计方法基于峰度值分布不随尺度变化,能够在复杂低噪声数据上较好地估计噪声水平;加权核范数最小化能够根据矩阵奇异值刻画数据差异,通过给定不同的权值,突显数据中重要的信息。为此研究了基于噪声水平估计的加权核范数最小化噪声压制方法,利用尺度不变性噪声估计方法得到随机噪声的噪声水平估计,并根据此估计值来归一化加权核范数最小化算法的保真项,继而对地震数据进行去噪处理。理论模型试验和实际数据应用结果表明,该方法能够根据噪声水平自适应地衰减地震数据中的随机噪声,并保持地震反射中的不连续性信息,实现对地震数据的盲去噪处理,为后期的构造解释、断层和断点识别、层位追踪、几何属性提取等提供良好的基础数据。 展开更多

关键词 随机噪声压制 加权核范数最小化 地震数据 奇异值 噪声估计 尺度不变性 自适应

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图像差与加权核范数最小化的压缩图像融合 被引量：4

3

作者 苏金凤 张贵仓 汪凯 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第10期1785-1794,共10页

现有的图像融合算法存在非线性操作产生的噪声干扰和空间复杂度高等问题,使得融合图像易失真和丢失信息。一些学者提出的压缩感知图像融合算法能有效改善这一问题,但大多忽略了图像矩阵的低秩性,往往会降低融合质量。由此,将压缩感知融... 现有的图像融合算法存在非线性操作产生的噪声干扰和空间复杂度高等问题,使得融合图像易失真和丢失信息。一些学者提出的压缩感知图像融合算法能有效改善这一问题,但大多忽略了图像矩阵的低秩性,往往会降低融合质量。由此,将压缩感知融合技术与低秩矩阵逼近方法相结合,提出基于信息论图像差与自适应加权核范数最小化的图像融合算法。该算法由3个阶段组成。首先,将2幅源图像通过小波稀疏基稀疏化,并利用结构随机矩阵压缩采样,得到测量输出矩阵。然后,将测量输出矩阵进行分块,再利用图像差融合算法得到融合后的测量输出矩阵块。最后,利用自适应加权核范数最小化优化得到的块权重,通过正交匹配追踪法重建融合图像。实验结果表明了该算法的有效性和普适性,并且在多种评价指标上优于其他融合算法。 展开更多

关键词 图像融合 压缩感知 信息论 图像差 加权核范数最小化

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基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法

4

作者 王阳 张小宽 +3 位作者 马前阔 宋海燕 郑舒予 徐嘉华 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期307-312,共6页

针对传统迭代相邻互相关函数(ACCF)算法在低信噪比条件下对高速目标检测能力差的问题,提出了基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法。首先,通过两次ACCF操作对检测运动目标时出现的距离徙动和多普勒徙动进行有效校正;其次,使用加... 针对传统迭代相邻互相关函数(ACCF)算法在低信噪比条件下对高速目标检测能力差的问题,提出了基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法。首先,通过两次ACCF操作对检测运动目标时出现的距离徙动和多普勒徙动进行有效校正;其次,使用加权核范数最小化方法对回波信号与噪声进行分离;最后,通过傅里叶变换实现对目标运动参数的估计并实现相参积累。实验结果表明:所提算法能够在低信噪比条件下恢复出淹没在噪声中的信号回波,有效提高传统ACCF算法的抗噪声性能。 展开更多

关键词 高速目标 距离徙动 多普勒徙动 相邻互相关函数 加权核范数最小化

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基于多线性权重核范数最小化的遥感图像去噪 被引量：1

5

作者 孔祥阳 徐保根 周杰 《机床与液压》 北大核心 2020年第12期184-190,208,共8页

传统的基于矢量或基于矩阵的遥感图像去噪方法在去噪过程中可能导致空间域和光谱域失真。为了提高去噪效果的同时尽量降低失真,提出了一种多线性加权核范数最小化方法。首先,考虑到遥感图像的谱连续性和按三模展开矩阵的相互依赖性,构... 传统的基于矢量或基于矩阵的遥感图像去噪方法在去噪过程中可能导致空间域和光谱域失真。为了提高去噪效果的同时尽量降低失真,提出了一种多线性加权核范数最小化方法。首先,考虑到遥感图像的谱连续性和按三模展开矩阵的相互依赖性,构建了一种多线性秩来建模遥感图像的空间和谱非局部相似性。然后,为了使该方法更易于处理,采用基于变量分裂的方法来解决此优化问题。实验结果表明:该方法在客观度量和主观视觉质量两个方面都较目前最先进的方法都有较大的提高。 展开更多

关键词 遥感图像去噪 加权核范数 交替方向最小化 峰值信噪比 结构相似性

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基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类 被引量：3

6

作者 刘思慧 高全学 +1 位作者 宋伟 谢德燕 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期129-137,共9页

现有基于图的多视图聚类方法通常难以同时考虑不同视图的潜在高阶相关信息和每个视图内的全局几何结构,导致聚类性能受限。为此,提出一种基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类方法(WTLR-MSC)。根据多视图数据构建概率转移矩阵,将所有的... 现有基于图的多视图聚类方法通常难以同时考虑不同视图的潜在高阶相关信息和每个视图内的全局几何结构,导致聚类性能受限。为此,提出一种基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类方法(WTLR-MSC)。根据多视图数据构建概率转移矩阵,将所有的概率转移矩阵构建为三阶张量,并借助鲁棒主成分分析思想将其分解为目标张量和误差张量。使用加权张量核范数约束目标张量的旋转张量,利用奇异值先验信息准确挖掘多视图数据的潜在高阶相关信息,并利用核范数约束目标张量的每个正切片以刻画每个视图内的全局几何结构。基于此建立数学模型,并设计有效的求解算法。在BBCSport、BBC4View、COIL20、UCI Digits 4个常用数据集上的实验结果表明,WTLR-MSC较ERLRT、MCA~2M、MGL-WTNN等聚类方法的性能有显著提升,准确率、标准化互信息、F1值、精确率、召回率相较于次优方法最高提升约1.3、1.0、1.2、1.6和0.8个百分点,大幅增强了多视图聚类的稳健性。 展开更多

关键词 加权张量核范数 谱聚类 多视图谱聚类 图学习 张量低秩

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张量学习诱导的多视图谱聚类 被引量：6

7

作者 陈曼笙 蔡晓莎 +3 位作者 林家祺 王昌栋 黄栋 赖剑煌 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期52-68,共17页

现有的方法将通过张量奇异值分解(t-SVD)正则化的低秩表示应用到多视图子空间聚类中,取得了令人印象深刻的聚类性能.然而,它们都具有以下两个共同的缺点:(1)他们专注于探索样本之间的关系以构建表征,然后将其堆叠为张量,其计算复杂度至... 现有的方法将通过张量奇异值分解(t-SVD)正则化的低秩表示应用到多视图子空间聚类中,取得了令人印象深刻的聚类性能.然而,它们都具有以下两个共同的缺点:(1)他们专注于探索样本之间的关系以构建表征,然后将其堆叠为张量,其计算复杂度至少为O(n2logn);(2)他们总是直接在整合的表征上运行标准的谱聚类算法,而忽略了不同表征对最终聚类结果的先验知识.为了解决这些问题,本文提出了一种新颖的张量学习诱导的多视图谱聚类(TLIMSC)方法,其中同时探索了空间聚类结构和互补信息.具体来说,该方法将关联样本和簇关系的多视图谱嵌入表示堆叠成张量,计算复杂度最终变为O(n logn).然后,将学习到的带有不同自适应置信度的表征与最终的一致聚类结果联系起来.在五个数据集上的广泛实验证明了TLIMSC所具有的有效性和高效性. 展开更多

关键词 多视图聚类 加权张量核范数 谱嵌入表征 自适应置信度

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WNNM参数模型及迭代判断机制优化的遥感影像去噪 被引量：1

8

作者 胡鹏程 卢献健 +2 位作者 唐诗华 张炎 熊祖雄 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第5期140-148,共9页

针对加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法经验参数多、无法适应遥感影像复杂降噪环境问题,提出利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化WNNM算法中的参数模型(非局部补丁搜索窗口、迭代步数、迭代变换参数)... 针对加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法经验参数多、无法适应遥感影像复杂降噪环境问题,提出利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化WNNM算法中的参数模型(非局部补丁搜索窗口、迭代步数、迭代变换参数)。首先,通过GA对WNNM参数模型中参数进行寻优;然后,在算法迭代计算中加入判断机制,当迭代为最优解之后跳出迭代循环;最后,利用优化后WNNM算法消除影像中高斯白噪声。通过灰度图像仿真实验和Landsat 8、GF-1遥感影像实验,以峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似度(structural similarity ratio,SSIM)作为评价指标,对该算法与其他算法处理结果进行对比分析。实验结果表明,在噪声密度不同的情况下,该算法的PSNR、SSIM均有所提升。总体上,该算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于其他经典去噪算法。 展开更多

关键词 高斯白噪声去噪 加权核范数最小化 遗传算法 参数模型 迭代

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局部对比度先验下基于低秩模型的红外小目标检测方法 被引量：10

9

作者 何巍 安博文 潘胜达 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期342-358,共17页

为了解决红外小目标检测算法容易在复杂背景边缘和拐点处误检的问题,本文提出了一种局部对比度与非局部低秩张量模型相融合的红外小目标检测算法。首先采用双窗口结构的局部对比度算法提取目标和背景的局部先验信息。然后在所获取的局... 为了解决红外小目标检测算法容易在复杂背景边缘和拐点处误检的问题,本文提出了一种局部对比度与非局部低秩张量模型相融合的红外小目标检测算法。首先采用双窗口结构的局部对比度算法提取目标和背景的局部先验信息。然后在所获取的局部先验信息约束下,对标准的红外块张量模型进行重新构建,并通过引入加权张量核范数最小化来进一步抑制背景和提高迭代效率。最后,将目标和背景的分离问题,转化成了一个张量鲁棒性主成分分析问题,并用交替方向乘子法实现该问题的求解。实验表明,在不同的复杂背景下,本文方法的性能均优于现有的典型红外小目标检测方法。 展开更多

关键词 红外小目标检测 加权张量核范数最小化 双窗口局部对比度算法 张量鲁棒性主成分分析 交替方向乘子法

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基于非局部相似和低秩矩阵逼近的SAR图像去噪 被引量：2

10

作者 赵杰 王配配 门国尊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期183-187,共5页

针对合成孔径雷达图像(Synthetic Aperture Radar,SAR)受斑点噪声影响的问题,提出了一种改进的基于非局部相似和低秩矩阵逼近的SAR图像去噪方法。首先对SAR图像进行对数变换,将图像的相干乘性噪声转化为加性噪声,然后预估计图像的全局... 针对合成孔径雷达图像(Synthetic Aperture Radar,SAR)受斑点噪声影响的问题,提出了一种改进的基于非局部相似和低秩矩阵逼近的SAR图像去噪方法。首先对SAR图像进行对数变换,将图像的相干乘性噪声转化为加性噪声,然后预估计图像的全局噪声方差,利用非局部相似性引入一种新的基于欧氏距离和判定系数的联合块匹配方式,在低秩模型下采用改进残余噪声方差估计的加权核范数最小化算法(Weighted Nuclear Norm Minimization,WNNM)逼近低秩矩阵,最终实现SAR图像的噪声抑制。实验结果表明,该方法不仅使得峰值信噪比等客观指标有了明显的改善,而且更好地保存了图像的局部结构,并实现了良好的主观视觉效果。 展开更多

关键词 SAR图像去噪 联合块匹配 非局部相似性 加权核范数最小化

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基于NSST变换域WNNM和KAD算法的SAR图像去噪 被引量：2

11

作者 赵杰 王配配 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2017年第2期72-77,共6页

针对合成孔径雷达图像(synthetic aperture radar,SAR)斑点噪声影响的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换域(non-subsample shearlet transform,NSST)加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)和核各向异性扩散(k... 针对合成孔径雷达图像(synthetic aperture radar,SAR)斑点噪声影响的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换域(non-subsample shearlet transform,NSST)加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)和核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD)的SAR图像去噪方法.首先预估计SAR图像的全局噪声方差,其次对SAR图像进行对数变换,将图像的相干斑乘性噪声转化为加性噪声,然后对SAR图像进行NSST变换分解,将图像分为低频分量和多个高频分量.对分解后的低频分量和高频分量分别用WNNM算法和KAD进行去噪处理,最后用处理后的结果进行NSST重构得到去噪图像.给出了该算法的详细实现过程,并把它与之前的WNNM算法和非下采样shearlet变换算法进行了比较.实验结果表明,峰值信噪比相较于WNNM算法提高了约0.3 d B,而且更好地保存了图像的局部结构,并实现了良好的主观视觉效果. 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像去噪 非下采样剪切波变换 加权核范数最小化 核各向异性扩散

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铁质部件内部缺陷的脉冲涡流红外热成像检测 被引量：14

12

作者 马烜 邹金慧 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第7期137-144,共8页

针对脉冲涡流红外无损检测中的红外图像噪声大对比度低、非均匀加热、目标难以检测的问题,提出了一种涉及图像背景估计、图像目标增强、降噪和阈值分割的红外图像综合处理算法。首先以鲁棒主成分分析(RPCA)算法为基础,将红外图像进行背... 针对脉冲涡流红外无损检测中的红外图像噪声大对比度低、非均匀加热、目标难以检测的问题,提出了一种涉及图像背景估计、图像目标增强、降噪和阈值分割的红外图像综合处理算法。首先以鲁棒主成分分析(RPCA)算法为基础,将红外图像进行背景与目标的分离;针对传统RPCA对图像背景描述不足的缺点,引入了加权核范数来更好地描述图像背景;其次构建加权核范数最小化(WNNM)去噪模型,对目标图像进行去噪处理,增强图像对比度。最后对去噪后的目标图像进行阈值分割,得到目标信息。仿真实验结果表明,与传统RPCA和双边滤波算法比较,该方法对于红外图像的目标检测从主观视觉和数值指标上都具有更好的效果。 展开更多

关键词 鲁棒主成分分析 加权核范数最小化 阈值分割 无损检测

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非局部相似性去噪算法研究 被引量：6

13

作者 袁媛 朱敏 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第8期303-306,328,共5页

加权核范数最小化方法根据奇异值的大小分配不同的权值进行软阈值收缩操作,过滤噪声能量,相比标准核范数最小化方法,它考虑了奇异值的数学性质,所以去噪效果更佳。然而,该方法没有考虑噪声在计算图像块之间的相似度时会影响相似度值。... 加权核范数最小化方法根据奇异值的大小分配不同的权值进行软阈值收缩操作,过滤噪声能量,相比标准核范数最小化方法,它考虑了奇异值的数学性质,所以去噪效果更佳。然而,该方法没有考虑噪声在计算图像块之间的相似度时会影响相似度值。在图像块重构时没有考虑不同的相似块组去噪效果不一样,这将影响后续去噪效果。针对噪声影响相似性计算问题,提出用加权核范数算法对噪声图像进行预处理,得到近似干净图像再计算相似性,图像块重构时采用加权平均求每个像素值。实验结果表明,提出的方法去噪效果相比加权核范数最小化方法更佳,峰值信噪比有提升。 展开更多

关键词 图像去噪 加权核范数最小化 噪声 软阈值收缩

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