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基于双邻域和特征选择的潜在低秩稀疏投影
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作者 殷海双 李睿 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第1期195-202,共8页
针对潜在低秩表示学习的投影矩阵不能解释提取特征重要程度和保持数据的局部几何结构的问题,提出了一种基于双邻域和特征选择的潜在低秩稀疏投影算法(LLRSP:Latent Low-Rank And Sparse Projection)。该算法首先融合低秩约束和正交重构... 针对潜在低秩表示学习的投影矩阵不能解释提取特征重要程度和保持数据的局部几何结构的问题,提出了一种基于双邻域和特征选择的潜在低秩稀疏投影算法(LLRSP:Latent Low-Rank And Sparse Projection)。该算法首先融合低秩约束和正交重构保持数据的主要能量,然后对投影矩阵施加行稀疏约束进行特征选择,使特征更加紧凑和具有可解释性。此外引入l_(2,1)范数对误差分量进行正则化使模型对噪声更具健壮性。最后在低维数据和低秩表示系数矩阵上施加邻域保持正则化以保留数据的局部几何结构。公开数据集上的大量实验结果表明,所提方法与其他先进算法相比具有更好的性能。 展开更多
关键词 特征提取 特征选择 降维 潜在表示 图像分类
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基于低秩稀疏分解的红外可见光图像融合技术研究
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作者 张思宇 江雪 侯晓赟 《无线电工程》 2025年第3期463-474,共12页
针对目前红外与可见光图像融合算法中由于源图像信息特征不同而产生的全局结构和细节信息无法保留等问题,提出一种基于低秩稀疏分解(Low-rank Sparse Decomposition,LRSD)的红外与可见光图像融合方法。该方法通过最优方向选择(Method of... 针对目前红外与可见光图像融合算法中由于源图像信息特征不同而产生的全局结构和细节信息无法保留等问题,提出一种基于低秩稀疏分解(Low-rank Sparse Decomposition,LRSD)的红外与可见光图像融合方法。该方法通过最优方向选择(Method of Optimal Directions,MOD)、K奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)和背景字典3种字典学习方法构造字典,并采用低秩表示(Low-rank Represention,LRR)对源图像分解得到低秩部分和稀疏细节部分,其中低秩部分保留了源图像的全局结构,稀疏部分突出了源图像的局部结构和细节信息。在融合过程中,对低秩部分和稀疏部分分别采用加权平均与l_(2)-l_(1)范数约束策略进行融合,保留了全局对比度和像素强度。实验结果表明,与经典融合算法相比,提出的方法在图像视觉效果和定量评价指标方面有显著提升。采用MOD和K-SVD方法进行字典训练,得到的融合图像在定量评价指标互信息(Mutual Information,MI)、结构相似度(Structural Similarity Index,SSIM)、视觉信息保真度(Visual Information Fidelity,VIF)、标准差(Standard Deviation,SD)和峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)上分别提高了约6%、27%、9.6%、2.4%和3.4%;采用背景字典方法进行字典训练,得到的融合图像在定量评价指标MI、SSIM、SD、均方误差(Mean Squared Error,MSE)、PSNR上分别提高了约23%、29%、1.2%、33%和4.5%。 展开更多
关键词 稀疏分解 表示 字典学习 图像融合
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基于低秩矩阵分解和协作表示的人脸图像分类 被引量:1
3
作者 阴亚芳 李倩 廖延娜 《西安邮电大学学报》 2015年第1期70-74,共5页
为了降低干扰因素对人脸识别准确率的影响,提出一种基于低秩矩阵分解和协作表示的人脸图像分类算法。针对噪声阴影影响,使用鲁棒主分量分析(RPCA)对人脸数据进行低秩矩阵分解,去除干扰,得到较为干净的人脸图像。通过协作表示分类方法对... 为了降低干扰因素对人脸识别准确率的影响,提出一种基于低秩矩阵分解和协作表示的人脸图像分类算法。针对噪声阴影影响,使用鲁棒主分量分析(RPCA)对人脸数据进行低秩矩阵分解,去除干扰,得到较为干净的人脸图像。通过协作表示分类方法对经RPCA处理后的低秩分量图像进行分类,通过归一化的最小重构误差来判定测试样本的具体类标。在3个人脸数据集上对算法性能进行仿真测试,结果表明,该算法在10%到50%的标记率下较其他算法均能提升分类识别率。 展开更多
关键词 矩阵分解 协作表示 分类 监督学习 人脸识别
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非控场景下主成分稀疏表示与低秩分解的人脸识别 被引量:12
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作者 陈斌 东一舟 朱晋宁 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期816-824,共9页
针对非受控场景下人脸识别率低的问题,提出一种非控场景下基于主成分稀疏表示与低秩分解的人脸识别算法。首先通过核心基础信息平台收集的数据自构建基础人脸库,然后采集课堂照片并对采样照片通过主成分稀疏表示和低秩分解算法进行分割... 针对非受控场景下人脸识别率低的问题,提出一种非控场景下基于主成分稀疏表示与低秩分解的人脸识别算法。首先通过核心基础信息平台收集的数据自构建基础人脸库,然后采集课堂照片并对采样照片通过主成分稀疏表示和低秩分解算法进行分割,最后以基础人脸库为样本进行匹配识别,并将未进行低秩分解的情况与低秩分解后的结果进行比较。实验结果表明,在非受控场景下通过主成分稀疏表示叠加低秩分解的识别效果对光照变化影响的鲁棒性较强,对遮挡情况受到的影响相对明显,总体识别正确率最高达到92.4%,达到较好非控场景下人脸识别效果。该算法对开放型非受控场景下的人脸识别及由此衍生出的表情识别、行为识别等研究都有积极助益。 展开更多
关键词 非控场景 主成分 稀疏表示 分解 人脸识别
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基于潜在低秩表示的红外和可见光图像融合 被引量:10
5
作者 孙彬 诸葛吴为 +1 位作者 高云翔 王梓萱 《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第8期853-862,共10页
红外和可见光图像融合广泛应用于目标跟踪、检测和识别等领域。为了保留细节的同时增强对比度,本文提出一种基于潜在低秩表示的红外和可见光图像融合方法。潜在低秩分解将源图像分解为基层和显著层,其中基层包含主要内容和结构信息,显... 红外和可见光图像融合广泛应用于目标跟踪、检测和识别等领域。为了保留细节的同时增强对比度,本文提出一种基于潜在低秩表示的红外和可见光图像融合方法。潜在低秩分解将源图像分解为基层和显著层,其中基层包含主要内容和结构信息,显著层包含能量相对集中的局部区域。进一步利用比例金字塔分解得到低频和高频的基层子带,并针对不同层的特点设计对应的融合规则。利用稀疏表示表达低频基层较分散的能量,设计L1范数最大和稀疏系数最大规则,加权平均融合策略保留不同的显著特征;绝对值最大增强高频基层的对比度信息;而显著层则利用局部方差度量局部显著性,加权平均方式突出对比度较强的目标区域。在TNO数据集上的定性和定量实验分析表明方法具有良好的融合性能。基于低秩分解的方法能够增强红外和可见光融合图像中目标对比度的同时保留了丰富的细节信息。 展开更多
关键词 潜在表示 显著性分解 稀疏表示 图像融合
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基于潜在低秩表示与交叉双边滤波的图像融合研究 被引量:1
6
作者 沈玉真 张鹏 +1 位作者 张骏 唐涛 《光电子技术》 CAS 2022年第4期311-317,330,共8页
提出了一种基于潜在低秩表示与交叉双边滤波的图像融合方法。先以潜在低秩表示方法将源图像分解为低秩部分图像和显著部分图像,并对低秩部分进行加权平均计算,显著部分求和处理,随后将计算的低秩部分与显著部分作为交叉双边滤波器的输入... 提出了一种基于潜在低秩表示与交叉双边滤波的图像融合方法。先以潜在低秩表示方法将源图像分解为低秩部分图像和显著部分图像,并对低秩部分进行加权平均计算,显著部分求和处理,随后将计算的低秩部分与显著部分作为交叉双边滤波器的输入,通过测量细节强度获得对应权重,并利用交叉双边滤波器中的权值计算加权平均方法融合输入的图像,结合高斯滤波平滑处理,产生第一部分的图像。其次,源图像利用CBF获得融合图像,然后经过高斯滤波处理获得第二部分图像。最后将两部分进行加权求和获得最后的融合图像。实验对比证实,该方法降低了融合图像的灰度变化率,提高了融合图像的亮度和对比度,使得融合图像具有较好的可观性。 展开更多
关键词 潜在表示 交叉双边滤波 图像融合
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低秩矩阵和结构化稀疏分解的视频背景差分方法 被引量:3
7
作者 刘鑫 张钊强 +2 位作者 姚佳文 郭莉莉 齐春 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期23-29,共7页
针对基于矩阵分解的视频前景检测传统算法中忽视前景元素之间相关性会导致检测结果容易受噪声干扰和运动目标检测不完整等问题,提出了一个低秩矩阵和结构化稀疏分解的视频背景差分算法。该算法充分考虑到视频前景区域的结构化分布特征,... 针对基于矩阵分解的视频前景检测传统算法中忽视前景元素之间相关性会导致检测结果容易受噪声干扰和运动目标检测不完整等问题,提出了一个低秩矩阵和结构化稀疏分解的视频背景差分算法。该算法充分考虑到视频前景区域的结构化分布特征,利用结构化稀疏范数对前景进行约束;针对矩阵分解方法中参数选择的难题,采用了一种基于运动显著性判定的两步法来实现动态背景去除和正则化参数的自适应选择,即第一步利用低秩和结构化稀疏分解获得运动候选块,第二步对运动候选块进行显著性分析并利用自适应正则化参数的块稀疏分解进行前景检测。实验结果表明:与现有的基于矩阵分解的前景检测方法相比,该算法能够更加适应复杂多变的视频环境,在I2R测试库中检测出的前景有较高的精确度和召回率。 展开更多
关键词 前景检测 背景差分 矩阵分解 表示 结构化稀疏
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低秩与字典表达分解的浓雾霾场景图像去雾算法 被引量:9
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作者 黄文君 李杰 齐春 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期118-125,共8页
针对现有图像去雾算法对浓雾霾场景图像去雾效果不理想的问题,提出了一种低秩与字典表达分解的浓雾霾场景图像去雾算法。首先,根据大气散射物理模型与浓雾霾场景图像中“雾”的全局低秩特性,将退化图像看作低秩“雾”图与相对低秩无雾... 针对现有图像去雾算法对浓雾霾场景图像去雾效果不理想的问题,提出了一种低秩与字典表达分解的浓雾霾场景图像去雾算法。首先,根据大气散射物理模型与浓雾霾场景图像中“雾”的全局低秩特性,将退化图像看作低秩“雾”图与相对低秩无雾清晰图像的叠加;其次,将“雾”图表示为字典矩阵与表达矩阵的乘积,从而通过低秩与字典表达分解模型分解出“雾”图;再次,利用双三次插值将分解得到的局部“雾”图推广到全局;最后通过减去“雾”图恢复出无雾的清晰图像。实验结果表明:与现有主流图像去雾算法相比,该算法对浓雾霾场景图像的去雾效果更优,对194幅真实浓雾霾场景图像去雾后,图像平均可见边缘比到达了21.315,平均可见边缘质量因子达到了4.540,图像细节信息得到了较好的恢复。 展开更多
关键词 图像去雾 大气散射物理模型 分解 稀疏表示 双三次插值
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基于低秩表示和学习字典的高光谱图像异常探测 被引量:5
9
作者 钮宇斌 王斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期731-740,共10页
提出一种基于低秩表示和学习字典的高光谱遥感图像异常探测算法.相对于其它低秩矩阵分解方法如鲁棒主成分分析,低秩表示方法更为契合高光谱图像的线性混合模型.该算法将低秩表示模型应用到高光谱图像异常探测问题上来,引入表征背景信息... 提出一种基于低秩表示和学习字典的高光谱遥感图像异常探测算法.相对于其它低秩矩阵分解方法如鲁棒主成分分析,低秩表示方法更为契合高光谱图像的线性混合模型.该算法将低秩表示模型应用到高光谱图像异常探测问题上来,引入表征背景信息的学习字典,大大增强了低秩表示模型对初始参数的鲁棒性.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法有效地提高了异常的探测率,同时对初始参数具有较好的鲁棒性,可以作为一种解决高光谱图像异常探测的有效手段. 展开更多
关键词 高光谱图像 异常探测 矩阵分解 表示 学习字典
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基于低秩和重加权稀疏表示的红外弱小目标检测算法 被引量:7
10
作者 杨亚东 黄胜一 谭毅华 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期753-765,共13页
红外弱小目标检测技术是红外告警系统中的关键技术之一,但如何精确、快速、鲁棒地进行弱小目标检测依然是个难题。该文提出了基于低秩和重加权稀疏表示的红外弱小目标检测算法,设计了新的优化方程,更精确地描述了背景矩阵的秩,利用结构... 红外弱小目标检测技术是红外告警系统中的关键技术之一,但如何精确、快速、鲁棒地进行弱小目标检测依然是个难题。该文提出了基于低秩和重加权稀疏表示的红外弱小目标检测算法,设计了新的优化方程,更精确地描述了背景矩阵的秩,利用结构张量提取红外图像的局部先验信息权重,同时提取目标矩阵的自增强稀疏权重,使模型能够更好地抑制背景中的边缘干扰来提取目标。实验表明:所提算法精度优于现有的经典基线算法,速度超越了一些经典算法。从性能和时间两个方面综合考虑,所提算法有着较好的优越性,对远距离红外弱小目标告警具有积极的意义和良好的应用价值。 展开更多
关键词 小目标检测 红外图像 矩阵分解 稀疏表示
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基于低秩表示的光纤环绕制缺陷检测 被引量:1
11
作者 陈晓乐 杨瑞峰 郭晨霞 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第2期48-52,共5页
针对目前光纤绕制缺陷检测方法准确率低,实用性差等问题,提出一种基于低秩表示技术的光纤环绕制缺陷检测方法。首先,利用光纤环图像纹理的重复性和缺陷的局部性特征,将无缺陷的光纤环图像建模为低秩结构,将缺陷建模为稀疏结构。然后,基... 针对目前光纤绕制缺陷检测方法准确率低,实用性差等问题,提出一种基于低秩表示技术的光纤环绕制缺陷检测方法。首先,利用光纤环图像纹理的重复性和缺陷的局部性特征,将无缺陷的光纤环图像建模为低秩结构,将缺陷建模为稀疏结构。然后,基于低秩表示理论对绕制缺陷检测问题进行模型构建,并利用增广拉格朗日乘子法求解其目标函数,以近似恢复原始图像的行空间并分离出缺陷区域。通过实验对算法进行验证,结果表明,提出的光纤绕制缺陷检测方法是可行的,能够有效检测出缺陷,且与其他算法相比,本算法取得缺陷检测精度最高。 展开更多
关键词 光纤环绕制 缺陷检测 表示 奇异值分解
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基于稀疏字典与低秩分解的莫尔条纹消除算法 被引量:1
12
作者 梁猛 雷雨濛 《现代电子技术》 2021年第3期21-25,共5页
数码相机在拍摄含有规则纹理图案时,输出图像容易出现莫尔条纹,严重影响图像的定量分析和质量。针对图像中莫尔条纹的干扰,提出一种利用低秩矩阵分解与稀疏表示相结合的莫尔条纹去除算法。该算法根据纹理图像的低秩特性与莫尔条纹的稀... 数码相机在拍摄含有规则纹理图案时,输出图像容易出现莫尔条纹,严重影响图像的定量分析和质量。针对图像中莫尔条纹的干扰,提出一种利用低秩矩阵分解与稀疏表示相结合的莫尔条纹去除算法。该算法根据纹理图像的低秩特性与莫尔条纹的稀疏特性,将图像进行分块处理并构建低秩性的相似矩阵,同时利用小波稀疏字典对莫尔条纹进行稀疏表示,再采用低秩矩阵分解模型对图像块进行低秩与稀疏矩阵分解,实现纹理图像与莫尔条纹的分离。实验结果表明,该算法相比其他传统算法对于莫尔条纹的消除有很好的效果,且能较好地保留图像细节信息。 展开更多
关键词 莫尔条纹 稀疏表示 分解 图像处理 数据模型 模型求解
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低秩稀疏重建分析的边缘检测方法 被引量:2
13
作者 刘军 宋维琪 +3 位作者 陈俊安 谭明 胡建林 董林 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1322-1329,I0005,I0006,共10页
边缘检测方法众多,并取得了很好的应用效果,但不同方法有其自身的不足和边缘检测能力的限制,特别是对噪声干扰、多边缘干涉及弱小目标边缘的检测效果不理想。为此,首先分析断层边缘和缝洞边缘的空间分布特征,根据断层边缘和缝洞边缘的... 边缘检测方法众多,并取得了很好的应用效果,但不同方法有其自身的不足和边缘检测能力的限制,特别是对噪声干扰、多边缘干涉及弱小目标边缘的检测效果不理想。为此,首先分析断层边缘和缝洞边缘的空间分布特征,根据断层边缘和缝洞边缘的地震响应特征,把低秩稀疏分析理论引入边缘检测,研究边缘信息、背景信息及噪声信息的低秩稀疏分解与重建;为了提高边缘检测能力和分辨率,在压缩感知稀疏表示基础上,对地震资料进行深度稀疏化表示,结合向量稀疏表示和矩阵稀疏表示,通过低秩稀疏分析理论,形成一种全新的边缘检测方法——低秩稀疏重建分析的边缘检测方法。具体步骤为:(1)地震资料平稳小波分解;(2)多尺度小波系数优化;(3)根据多尺度优化小波系数建立张量矩阵并进行建模;(4)张量矩阵奇异值分解;(5)矩阵奇异值低秩优化;(6)多尺度双稀疏和双优化结果融合与重建。模型分析和实际资料应用效果分析表明:所提方法的抗噪性、适用性较强,对于断层和缝洞边缘具有较好的刻画能力。 展开更多
关键词 多尺度分解 稀疏分析 向量稀疏表示 矩阵稀疏表示 边缘检测
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深度低秩多视角子空间聚类 被引量:1
14
作者 闫金涛 李钟毓 +1 位作者 唐启凡 周志豪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期125-135,共11页
针对目前深度多视角子空间聚类算法因为缺少对自表达矩阵的低秩表示约束而导致的模型缺乏鲁棒性的问题,提出了深度低秩多视角子空间聚类算法。在深度多视角子空间聚类算法的基础上,通过矩阵分解将自表达层分解为多视角一致性自表达层和... 针对目前深度多视角子空间聚类算法因为缺少对自表达矩阵的低秩表示约束而导致的模型缺乏鲁棒性的问题,提出了深度低秩多视角子空间聚类算法。在深度多视角子空间聚类算法的基础上,通过矩阵分解将自表达层分解为多视角一致性自表达层和单视角特异性自表达层,得到具有低秩线型约束的双层自表达模块;强制所有视角的一致性自表达层的参数相同、特异性自表达层的参数各不相同,充分利用多视角数据的互补性;将自表达模块嵌入到每个视角的深度自编码器中,得到可以通过反向传播算法求解的深度低秩多视角子空间聚类模型;在深度模型训练中,一致性自表达层学习多视角数据的一致性信息,特异性自表达层学习单个视角的独特信息,双层自表达模块隐性地添加了低秩表示约束。6个公开数据集上的实验结果表明:与深度多视角子空间聚类算法相比,所提算法的聚类正确率平均提升了0.064,标准化互信息提升了0.064;所提算法的正确率和标准化互信息优于其他11种先进聚类算法的,聚类正确率最大提升了0.097,标准化互信息最大提升了0.103。 展开更多
关键词 多视角聚类 子空间聚类 自编码器 矩阵分解 表示
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基于显著性检测与MDLatLRR分解的红外与可见光图像融合 被引量:2
15
作者 龙志亮 邓月明 +1 位作者 王润民 董俊 《红外技术》 CSCD 北大核心 2023年第7期705-713,共9页
针对红外与可见光图像融合过程中细节信息的缺失、融合结果对比度较低等问题,提出一种基于显著性检测与多层潜在低秩表示的红外与可见光图像融合方法。首先,使用基于显著性检测的方法对红外与可见光图像进行预融合;然后,使用多层潜在低... 针对红外与可见光图像融合过程中细节信息的缺失、融合结果对比度较低等问题,提出一种基于显著性检测与多层潜在低秩表示的红外与可见光图像融合方法。首先,使用基于显著性检测的方法对红外与可见光图像进行预融合;然后,使用多层潜在低秩表示方法依次将红外图像、可见光图像和预融合图像分解为低秩层和细节层;其中细节层采用结构相似性和L2范数相结合的方法进行融合,低秩层使用基于能量属性的方法进行融合;最后,将低秩层和细节层的融合结果重构便得到最终的融合图像。文中将该方法与11种具有代表性的图像融合方法进行了评估比较,通过对比多组融合图像的主客观评价,其结果表明,相较于对比方法,本方法能够保留红外与可见光图像融合过程中源图像的有效细节,且融合结果具有较高的对比度,更符合人们的视觉理解。 展开更多
关键词 图像融合 显著性检测 潜在表示 红外图像 可见光图像
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基于MDLatLRR的CT和MRI图像融合增强方法
16
作者 靳梦姣 王远军 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期545-555,共11页
以往所提出的医学图像融合算法均对源图像提取相同分解层次的特征,忽略了源图像的特有特征。针对这一问题,提出一种根据不同模态医学图像提取其特有特征的融合方法。首先,使用改进的多级潜在低秩表示分解方法,在提取CT和MRI基础信息和... 以往所提出的医学图像融合算法均对源图像提取相同分解层次的特征,忽略了源图像的特有特征。针对这一问题,提出一种根据不同模态医学图像提取其特有特征的融合方法。首先,使用改进的多级潜在低秩表示分解方法,在提取CT和MRI基础信息和细节信息的基础上,根据成像特点的不同,进一步提取CT图像的骨骼轮廓信息和MRI图像的软组织细节信息。然后,提出一种局部信息熵加权的区域能量函数方法融合细节信息,利用结构显著性度量和改进拉普拉斯能量和方法共同融合基础信息。最后,提出图像引导增强算法,以特有特征为引导对融合后的基础层和细节层进行增强。经实验证明,相比近几年具有代表性的融合方法,所提出的方法不仅在AG,EPI,VIF,SD客观评价指标中分别平均提高了9.45%,11.75%,14.79%,10.51%,而且在主观评价中也取得更好的效果,实现了CT和MRI图像精准融合。 展开更多
关键词 图像融合 多级潜在表示分解 图像增强 改进的拉普拉斯能量和
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通信辐射源的潜在细微特征提取方法 被引量:6
17
作者 唐哲 雷迎科 蔡晓霞 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期883-890,共8页
为了充分挖掘高维特征空间中辐射源的细微特征,提出一种基于全局潜在低秩表示(Global Latent Low Rank Representation,GLat-LRR)的通信辐射源潜在细微特征提取方法.首先,提取通信辐射源信号的瞬时频率,通过傅里叶变换将信号投影到高维... 为了充分挖掘高维特征空间中辐射源的细微特征,提出一种基于全局潜在低秩表示(Global Latent Low Rank Representation,GLat-LRR)的通信辐射源潜在细微特征提取方法.首先,提取通信辐射源信号的瞬时频率,通过傅里叶变换将信号投影到高维特征空间;挖掘特征样本之间全局的低秩结构和维度之间全局的潜在低秩关系,将特征样本集作为整体应用到潜在低秩表示模型中,利用维度之间低秩关系得到特征样本集的潜在部分矩阵,每个列向量即为每个通信辐射源信号的潜在细微特征向量.在实际采集的同厂家同型号FM电台数据集上,该方法提取的潜在细微特征能够显著提高通信辐射源个体识别的性能. 展开更多
关键词 通信辐射源 细微特征 瞬时频率 傅里叶变换 潜在表示
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基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合 被引量:5
18
作者 沈瑜 陈小朋 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1105-1114,共10页
针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题,提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先,对源图像进行潜在低秩表示分解(DLatLRR),得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后,分别采用1... 针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题,提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先,对源图像进行潜在低秩表示分解(DLatLRR),得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后,分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合,舍弃二者的稀疏噪声。最后,对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建,得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较,所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合,突出场景中的感兴趣区域,且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升,提升最大值分别为0.73、0.15、0.11,噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 潜在表示分解(dlatlrr) VGG Net 联合特征加权
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基于Schatten-p LatLRR的电力设备红外与可见光图像融合
19
作者 史文云 任晓明 颜楠楠 《激光技术》 北大核心 2025年第1期67-73,共7页
为了解决潜在低秩表示(LatLRR)方法中使用的核函数可能导致的对秩函数逼近出现偏差问题,采用基于Schatten-p范数与潜在低秩分解的方法,进行了理论分析和实验验证。通过中值滤波方法对图像去噪,利用基于Schatten-p范数和LatLRR的图像分... 为了解决潜在低秩表示(LatLRR)方法中使用的核函数可能导致的对秩函数逼近出现偏差问题,采用基于Schatten-p范数与潜在低秩分解的方法,进行了理论分析和实验验证。通过中值滤波方法对图像去噪,利用基于Schatten-p范数和LatLRR的图像分解方法,将图像分解为低秩部分与显著部分;采用算数平均策略融合红外与可见光的低秩部分,采用求和策略融合红外与可见光图像的显著部分;最终采用求和策略融合已融合好的低秩部分与显著部分,得到兼具清晰的纹理信息和显著的热故障信息的红外与可见光融合图像。结果表明,最佳融合效果的p值为0.6,在7种算法中有最好的融合性能。该方法能够有效地捕捉电力系统红外与可见光源图像中丰富的整体结构和局部结构信息。 展开更多
关键词 图像处理 潜在表示 Schatten-p范数 中值滤波
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基于LatLRR与NSP分解的红外与可见光图像融合 被引量:1
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作者 李云红 李嘉鹏 +3 位作者 苏雪平 陈宇洋 刘杏瑞 谢蓉蓉 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1441-1448,共8页
针对现有红外与可见光图像融合过程中存在的图像对比度低、红外特征不明显等问题,提出了一种基于非采样金字塔滤波(Nonsubsampled Pyramid,NSP)与潜在低秩表示(Latent Low Rank Representation,LatLRR)分解的红外与可见光图像融合算法... 针对现有红外与可见光图像融合过程中存在的图像对比度低、红外特征不明显等问题,提出了一种基于非采样金字塔滤波(Nonsubsampled Pyramid,NSP)与潜在低秩表示(Latent Low Rank Representation,LatLRR)分解的红外与可见光图像融合算法。首先,对红外与可见光图像进行分解,采用NSP分解提取源图像的低频信息,LatLRR分解提取源图像的局部结构信息;其次,根据红外低频信息与可见光低频信息的特征及融合结果图像中低频分量占比,利用红外像素强度权重调控策略完成对低频信息的融合,同时,为使红外与可见光的局部结构信息在融合时保持均衡,使用基于像素灰度值求和的策略进行1∶1融合;最后,图像重构中引入非线性变换思想,使局部结构信息与低频信息有更加完美的契合。实验结果表明,融合结果图像在极大保留红外特征的同时又能兼顾可见光图像中的细节信息,该算法能够对红外与可见光图像进行有效融合。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光 非采样金字塔滤波 潜在表示 非线性变换
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