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题名基于自然图像块相似性和稀疏先验性的图像复原
被引量：4
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作者
李俊山
杨亚威
朱子江
张姣
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机构
广东外语外贸大学南国商学院信息科学技术学院
火箭军工程大学信息工程系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第8期2319-2323,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61175120)~~
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文摘
针对物体成像过程受光学系统散焦、运动、大气扰动及光电噪声等因素影响,导致光学系统获取的图像存在噪声、模糊、畸变等降质问题,对基于自然图像块相似性和自然图像稀疏先验信息的图像复原方法进行研究,提出一种泛化的基于图像块相似性和自然图像稀疏先验的图像复原框架。首先,在研究自然图像稀疏先验模型的基础上比较了几种图像块的相似性模型,比较结果表明在图像复原中利用图像块的高相似性先验条件模型能够提升图像复原的性能;接着,构建和优化了基于图像块的期望log相似性模型,减少了运行时间,简化了学习过程;最后,通过构建一种近似的最大后验估计(MAP)算法,最终实现了基于优化的期望块log相似性和混合高斯模型(GMM)的图像复原。仿真实验结果表明,所提方法能够很好地复原包含有各种模糊和加性噪声的退化图像,所得图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)都优于当前技术条件下的其他稀疏先验复原方法,并具有更好的视觉效果。
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关键词
图像复原
图像块相似性
稀疏先验性
期望块log相似性
高斯混合模型
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Keywords
image restoration
image patch likelihood
sparse priors
expected patch log likelihood
Gaussian Mixture Model（GMM）
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分类号
TP391.413
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于相关滤波器和最小二乘估计的目标跟踪方案
被引量：2
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作者
赖益强
魏二有
彭绍湖
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机构
广东外语外贸大学南国商学院信息科学技术学院
鲁东大学信息与电气工程学院
广州大学机械与电气工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第8期2520-2523,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61175120)
广东省青年创新人才项目(2015KQNCX199)
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文摘
针对复杂背景下基于视觉图像的目标跟踪问题,提出一种结合相关滤波和最小二乘估计(LSE)的目标跟踪方案。首先,对已有视频帧进行初始化处理,并构建目标的几何失真图像模板,以此设计一个相关滤波器。然后,当采集到新视频帧时,根据之前的目标位置序列,利用LSE预测出该帧中的目标位置。接着,提取目标图像,并计算其与目标模板之间的相关性。最后,通过阈值来判断是否检测到真正的目标,并进行反馈用来更新目标模板。在GPU上实现该方案,几个视频序列上的实验结果表明,该方案能够准确跟踪目标,且对噪声和光照等环境因素具有很好的鲁棒性。
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关键词
目标跟踪
相关滤波
最小二乘估计
目标模板
图形处理单元(GPU)
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Keywords
target tracking
correlation filtering
least squares estimation
target template
graphics processing unit （GPU）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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