加权结构组稀疏表示的图像压缩感知重构 被引量：8

1

作者 李佳 高志荣 +1 位作者 熊承义 周城 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期196-202,共7页

利用图像的非局部相似性先验以提升图像恢复质量已得到广泛关注。为了更有效地提升压缩感知(CS)图像的重构质量,提出了一种基于加权结构组稀疏表示(WSGSR)的图像压缩感知重构方法。采用非局部相似图像块结构组加权稀疏表示的1_l范数作... 利用图像的非局部相似性先验以提升图像恢复质量已得到广泛关注。为了更有效地提升压缩感知(CS)图像的重构质量,提出了一种基于加权结构组稀疏表示(WSGSR)的图像压缩感知重构方法。采用非局部相似图像块结构组加权稀疏表示的1_l范数作为规则化项约束优化重构,实现在更好地恢复图像高频细节信息的同时有效减少对图像低频成分的损失,图像重构质量得到明显改善。推导出一种加权软阈值收缩方法,实现对模型的优化求解,对幅值较大的重要系数采用较小的阈值收缩处理,对幅值较小的非重要系数采用相对较大的阈值收缩处理。实验结果比较验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 压缩感知 图像重构 加权结构组稀疏表示 加权软阈值收缩

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基于结构组稀疏表示的红外云图超分辨率方法 被引量：5

2

作者 周颖 符冉迪 +2 位作者 颜文 周峰 金炜 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期126-132,共7页

针对红外云图分辨率低、视觉效果较差的问题,提出一种图像结构组稀疏表示的超分辨率方法。该方法充分利用红外云图的结构自相似性,将结构组作为稀疏表示的基本单位,建立图像结构组稀疏表示模型。在训练字典过程中通过高斯混合模型学习... 针对红外云图分辨率低、视觉效果较差的问题,提出一种图像结构组稀疏表示的超分辨率方法。该方法充分利用红外云图的结构自相似性,将结构组作为稀疏表示的基本单位,建立图像结构组稀疏表示模型。在训练字典过程中通过高斯混合模型学习图像结构组的先验信息,再对样本块进行聚类,利用主成分分析学习得到紧凑的分类字典。在重建阶段对每个结构组自适应选取最匹配的字典,使用改进了的加权l1范数优化方法求解稀疏系数。实验结果表明,与Sc SR、Zeyde、NARM等算法相比,所提算法在视觉效果以及图像质量评价指标上均有所提高,红外云图重构质量有较为明显的改善。 展开更多

关键词 超分辨率 红外云图 结构组稀疏表示 自相似性

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基于组稀疏表示的二维全极化散射中心提取 被引量：4

3

作者 张肖 闫恒庄 +1 位作者 周建江 汪飞 《电光与控制》 北大核心 2016年第2期26-30,共5页

针对CP-GTD模型,利用全极化雷达回波的组稀疏特性,提出了一种基于组稀疏表示的二维全极化散射中心参数估计方法。该方法将全极化散射中心参数估计问题转化为组稀疏信号重构问题,并利用自适应网格细化的方法来划分网格,最后利用最小二乘... 针对CP-GTD模型,利用全极化雷达回波的组稀疏特性,提出了一种基于组稀疏表示的二维全极化散射中心参数估计方法。该方法将全极化散射中心参数估计问题转化为组稀疏信号重构问题,并利用自适应网格细化的方法来划分网格,最后利用最小二乘法对相干极化散射矩阵的估计进行修正。与基于联合谱估计的方法相比,该方法无需已知散射中心数,从而可以避免由于散射中心数估计错误而引起的性能恶化,且适用范围更广。仿真实验也表明,该方法具有更好的鲁棒性,可以有效地用于目标全极化散射中心提取。 展开更多

关键词 雷达 目标散射特性 二维散射中心 全极化 CP-GTD模型 组稀疏表示

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基于组稀疏表示和加权全变分的图像压缩感知重构 被引量：4

4

作者 赵辉 方禄发 +2 位作者 张天骐 李志伟 徐先明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期2172-2180,共9页

传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局... 传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性3种先验信息,提出一种基于GSR和加权全变分(weighted total variation,WTV)的图像CS重构算法,并针对传统的WTV采用全局加权会引入错误的纹理以及边缘状伪影的问题,利用一种新的WTV策略,只对图像的高频分量设置权重来保证图像重构质量。此外,针对硬阈值迭代法忽略低频的主分量系数,采用硬阈值模平方方法来更好地保护非主分量系数。实验表明,相同采样率下,所提算法的峰值信噪比比非局部正则化全变分和基于GSR的CS算法平均分别提高5.4 dB和0.62 dB,验证了所提算法有效保护图像的细节信息。 展开更多

关键词 压缩感知 组稀疏表示 加权全变分 图像重构

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视频压缩感知中基于结构相似的帧间组稀疏表示重构算法研究 被引量：24

5

作者 和志杰 杨春玲 汤瑞东 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期544-553,共10页

基于视频帧内图像的非局部相似性和帧间信号的相关性,本文提出了一种基于结构相似的帧间组稀疏表示重构算法(SSIM-Inter F-GSR),有效地提高了视频压缩感知的重构性能.在SSIM-Inter F-GSR算法中,提出以结构相似度(SSIM)作为相似块匹配准... 基于视频帧内图像的非局部相似性和帧间信号的相关性,本文提出了一种基于结构相似的帧间组稀疏表示重构算法(SSIM-Inter F-GSR),有效地提高了视频压缩感知的重构性能.在SSIM-Inter F-GSR算法中,提出以结构相似度(SSIM)作为相似块匹配准则,在当前帧和参考帧内搜索匹配块生成相似块组,以相似块组的稀疏性作为正则项重构当前帧.同时,还提出了阶梯递减匹配块个数调整方案用于SSIM-Inter F-GSR重构算法的迭代过程.仿真结果表明,相比于目前最好的视频压缩感知重构算法(Up-Se-AWEN-HHP),本文算法获得了更好的重构质量,最多可提升4~5dB. 展开更多

关键词 非局部相似性 视频压缩感知 组稀疏表示 相似块组

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基于组稀疏表示的在线单帧图像超分辨率算法 被引量：3

6

作者 李键红 吴亚榕 吕巨建 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期312-318,共7页

基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法以近似随机抽取的方式选取字典中的原子来拟合图像片,而实际中的字典原子的选择体现出了很强的结构稀疏性,从而导致算法计算复杂且引入了大量的误差,影响重建图像的质量。针对该问题,提出了一种基于... 基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法以近似随机抽取的方式选取字典中的原子来拟合图像片,而实际中的字典原子的选择体现出了很强的结构稀疏性,从而导致算法计算复杂且引入了大量的误差,影响重建图像的质量。针对该问题,提出了一种基于组稀疏表示的在线图像超分辨率重建算法。该方法引入组稀疏理论,仅利用输入的低分辨率图像作为样本来构建组稀疏字典,通过结合组稀疏性和几何对偶性来构建超分辨率图像算法的成本函数,并使用提出的一种迭代的方法进行求解。实验表明,该算法在视觉观察和参数比较上都优于当前主流的超分辨率算法。 展开更多

关键词 组稀疏表示 单帧图像超分辨率 正交匹配追踪 字典学习 迭代优化

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视频压缩感知中组稀疏表示的自适应阈值算法 被引量：2

7

作者 李金昊 杨春玲 禤韵怡 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2564-2571,2583,共9页

在对帧间组稀疏表示框架研究后,提出一种改进的组稀疏表示的自适应阈值算法(AT-GSR)。在变换域进行阈值处理过程中,根据采样率,在迭代开始时对初始阈值进行自适应设置,在迭代过程中对阈值进行阶梯型递减,保证信号在噪声被滤去的前提下,... 在对帧间组稀疏表示框架研究后,提出一种改进的组稀疏表示的自适应阈值算法(AT-GSR)。在变换域进行阈值处理过程中,根据采样率,在迭代开始时对初始阈值进行自适应设置,在迭代过程中对阈值进行阶梯型递减,保证信号在噪声被滤去的前提下,保留更多细节特征。针对非剧烈运动序列提出使用重构精度较高的关键帧作为参考帧的方案,保证帧间匹配块的精度,且利用前后两个方向的时间相关性。仿真结果表明,所提重构算法AT-GSR,对于运动不太剧烈的视频序列,相对于SSIM-InterF-GSR降低了算法复杂度,提高了重构性能,与目前性能好的其它两种视频压缩感知算法相比,性能也有明显提升。 展开更多

关键词 视频压缩感知 组稀疏表示 自适应阈值 参考帧 算法复杂度

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基于提升静态小波变换与联合结构组稀疏表示的多聚焦图像融合 被引量：8

8

作者 邹佳彬 孙伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期859-865,共7页

为抑制传统小波变换在多聚焦图像融合中产生的伪吉布斯现象,以及克服传统稀疏表示的融合方法容易造成融合图像的纹理与边缘等细节特征趋于平滑的缺陷,提高多聚焦图像融合的效率与质量,采用一种基于提升静态小波变换(LSWT)与联合结构组... 为抑制传统小波变换在多聚焦图像融合中产生的伪吉布斯现象,以及克服传统稀疏表示的融合方法容易造成融合图像的纹理与边缘等细节特征趋于平滑的缺陷,提高多聚焦图像融合的效率与质量,采用一种基于提升静态小波变换(LSWT)与联合结构组稀疏表示的图像融合算法。首先对实验图像进行提升静态小波变换,根据分解后得到的低频系数与高频系数各自不同的物理特征,采用不同的融合方式。选择低频系数时,采用基于联合结构组稀疏表示的系数选择方案;选择高频系数时,采用方向区域拉普拉斯能量和(DRSML)与匹配度相结合的系数选择方案。最后经逆变换重构得到最终融合图像。实验结果表明,改进的算法有效地提高了图像的互信息量、平均梯度等指标,完好地保留图像的纹理与边缘等细节信息,融合图像效果更好。 展开更多

关键词 多聚焦图像融合 提升静态小波变换 联合稀疏表示 结构组稀疏表示 拉普拉斯能量和 匹配度

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CIS中基于残差补偿的组稀疏表示重构算法

9

作者 邓博文 杨春玲 郑学炜 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期483-487,507,共6页

针对图像压缩感知(CIS)组稀疏表示重构算法在低采样率下尤其是对纹理特征相对复杂的图像重构质量不佳的问题,提出基于残差补偿的组稀疏表示(RCGSR)重构方法。对稀疏处理前后两幅图像对应位置图像组稀疏系数的残差进行稀疏化处理并补偿... 针对图像压缩感知(CIS)组稀疏表示重构算法在低采样率下尤其是对纹理特征相对复杂的图像重构质量不佳的问题,提出基于残差补偿的组稀疏表示(RCGSR)重构方法。对稀疏处理前后两幅图像对应位置图像组稀疏系数的残差进行稀疏化处理并补偿至后者的图像组稀疏系数中。归纳一种自适应软阈值收缩方案,对不同稀疏系数残差采取不同的阈值进行收缩处理,增强算法的鲁棒性。仿真结果表明,与目前性能最好的图像压缩感知重构算法GSR相比,所提算法在低采样率时显著提高了图像的重构性能。 展开更多

关键词 压缩感知 组稀疏表示 低采样率 残差补偿 软阈值

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CVS中基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构

10

作者 杨春玲 郑钊彪 李金昊 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期29-37,48,共10页

针对基于结构相似性的帧间组稀疏表示重构(SSIM-InterF-GSR)算法在重构平稳区域时未能充分利用高质量重构的关键帧信息,且稀疏化处理阈值的数值设置不合理的问题,提出了基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构(BC-ATA-GSR)算法。首先,根... 针对基于结构相似性的帧间组稀疏表示重构(SSIM-InterF-GSR)算法在重构平稳区域时未能充分利用高质量重构的关键帧信息,且稀疏化处理阈值的数值设置不合理的问题,提出了基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构(BC-ATA-GSR)算法。首先,根据块内物体运动状态分类图像块并分配合理的参考帧,以提高视频序列平稳区域的重构质量;然后,根据采样率以及图像块种类自适应设置稀疏化初始阈值,以保留足够的结构信息;最后,提出了迭代阈值梯度缩减方案,以便在提升迭代后期重构质量的同时也加快迭代收敛速度。与SSIM-InterF-GSR算法相比,BC-ATA-GSR算法取得了更好的重构质量,重构QCIF和CIF视频序列的平均PSNR分别最高提升了3.77、2.28 dB,时间复杂度最多下降了42.08%。 展开更多

关键词 压缩感知 组稀疏表示 块分类 自适应初始阈值 迭代阈值递减

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基于帧间组稀疏的两阶段递归增强视频压缩感知重构网络 被引量：5

11

作者 禤韵怡 杨春玲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期435-442,共8页

基于迭代优化的传统视频压缩感知重构算法运行时间长,参数的自适应性较低,限制了其实用性和泛化能力.利用神经网络强大的计算能力和运行速度快、参数可学习的优点,本文首先提出了帧间组稀疏网络(VGSR-Net),用神经网络将图像块组映射到... 基于迭代优化的传统视频压缩感知重构算法运行时间长,参数的自适应性较低,限制了其实用性和泛化能力.利用神经网络强大的计算能力和运行速度快、参数可学习的优点,本文首先提出了帧间组稀疏网络(VGSR-Net),用神经网络将图像块组映射到更高维的稀疏表示域中,并利用可学习的阈值提取帧间相关特征.在此基础上,提出了两阶段混合递归增强重构网络(2sRER-VGSR-Net).首先,利用VGSR-Net对初始重构结果进行初步增强;然后,引入STMC-Net实现运动估计,并利用残差重构网络进一步重构当前帧丢失的信息,得到更高质量的重构结果.在第二阶段重构过程中采用混合递归结构,充分利用已有的高质量重构帧信息.仿真结果表明,所提算法与现有最优迭代优化重构算法SSIM-InterF-GSR相比重构性能提升了1.99dB;和基于深度学习的重构网络CSVideoNet相比,性能提升了4.60dB. 展开更多

关键词 视频压缩感知 深度学习 帧间组稀疏表示 混合递归网络 运动估计 增强重构

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改进的BOMP算法在人脸识别中的应用 被引量：1

12

作者 殷爱菡 姜辉明 朱明 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第6期175-178,共4页

采用组稀疏表示分类方法时,同类样本同时参与对测试样本的表示,忽略了类内样本间的相关性。提出了一种改进方法,该方法在块正交匹配追踪算法基础上,将样本间的相干系数作为参数,设置适当的阈值,对每次选取的样本进行判别,剔除与测试样... 采用组稀疏表示分类方法时,同类样本同时参与对测试样本的表示,忽略了类内样本间的相关性。提出了一种改进方法,该方法在块正交匹配追踪算法基础上,将样本间的相干系数作为参数,设置适当的阈值,对每次选取的样本进行判别,剔除与测试样本相关性较差的样本,优化算法的重建性能。在Yale B和ORL的数据库上的实验表明,与原有方法相比,改进后的方法得到的识别率较高,实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 人脸识别 组稀疏表示 块正交匹配追踪

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《计算机工程与设计》2019年第40卷总目次

13

《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第12期I0001-I0015,共15页

关键词 卷积神经网络 组稀疏表示 文本分类算法 多特征融合 特征选择方法 图像分割算法 人脸超分辨率 核相关滤波 目标检测算法 吕学强 人体动作识别 网络入侵检测 命名实体识别 提取算法 离群点检测 残差网络 快速匹配算法 《计算机工程与设计》

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