一种改进的基于Radon变换的运动模糊图像参数估计方法 被引量：48

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作者 乐翔 程建 李民 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期963-969,共7页

运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一。此类图像的复原很大程度上取决于对点扩散函数的准确估计。对于匀速直线运动的模糊图像,运动方向和模糊尺度是确定点扩散函数的两个关键参数。介绍了Radon变换的数学原理及用其估计运动模糊方... 运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一。此类图像的复原很大程度上取决于对点扩散函数的准确估计。对于匀速直线运动的模糊图像,运动方向和模糊尺度是确定点扩散函数的两个关键参数。介绍了Radon变换的数学原理及用其估计运动模糊方向的思路、步骤;针对实际拍摄的模糊图像频谱中严重影响原算法的十字亮线现象,分析了其成因,并提出了一种改进算法。算法根据十字亮线的特性,采用频谱分块的思想以消除检测干扰。实验结果验证了算法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 图像处理 先验模糊辨识 RADON变换 点扩散函数

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稀疏字典编码的超分辨率重建 被引量：20

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作者 李民 程建 +1 位作者 乐翔 罗环敏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1315-1324,共10页

基于学习的超分辨率方法通常根据低分辨率图像从样本库中选取若干特征相似的匹配对象,再使用优化算法进行超分辨率估计,但其结果受匹配对象的质量限制,并且匹配特征一般只选择图像的几何结构信息,匹配准确性较低.提出了稀疏字典编码的... 基于学习的超分辨率方法通常根据低分辨率图像从样本库中选取若干特征相似的匹配对象,再使用优化算法进行超分辨率估计,但其结果受匹配对象的质量限制,并且匹配特征一般只选择图像的几何结构信息,匹配准确性较低.提出了稀疏字典编码的超分辨率模型,将高、低分辨率图像特征块统一进行稀疏编码,建立高、低分辨率图像的稀疏关联,同步实现匹配搜索和优化估计,突破了上述方法的限制.应用形态分量分析法提取图像的特征数据,提高了特征匹配的准确性,并同步实现超分辨率重建和降噪功能.优化方法采用稀疏K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算速度.采用自然图像进行实验,与其他基于学习的超分辨率算法相比,重建所得到的图像质量更优. 展开更多

关键词 超分辨率 稀疏字典 基于学习 形态分量分析 稀疏K-SVD

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非局部学习字典的图像修复 被引量：18

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作者 李民 程建 +1 位作者 李小文 乐翔 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2672-2678,共7页

该文提出一种新的基于学习的图像修复算法。与经典的稀疏表示模型不同,该文将非局部自相似图像块统一进行联合稀疏表示,训练高效的学习字典,并使自相似块间保持相同的稀疏模式。该方法既确保自相似块投影到稀疏空间后也具有相似性,也较... 该文提出一种新的基于学习的图像修复算法。与经典的稀疏表示模型不同,该文将非局部自相似图像块统一进行联合稀疏表示,训练高效的学习字典,并使自相似块间保持相同的稀疏模式。该方法既确保自相似块投影到稀疏空间后也具有相似性,也较好地保留了自相似块间的相关性信息,更有效地建立了它们的联合稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的修复。该算法使用大量自然图像样本来训练初始的过完备字典,既利用了样本图像的先验知识,又充分考虑了待处理图像本身的相关信息,自适应性强。通过对自然图像进行大﹑小范围图像修复和文字去除实验,该文方法均取得不错的修复效果。 展开更多

关键词 图像修复 学习字典 稀疏表示 联合稀疏近似 非局部

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基于学习字典的图像修复算法 被引量：8

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作者 李民 李世华 +2 位作者 乐翔 李小文 罗环敏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2041-2048,共8页

多数图像修复方法主要是利用输入图像中的有效信息来填充待修复区域,可用先验信息有限,自适应性较差。研究提出一种新的基于学习字典的图像修复框架,核心思路是通过大量样本图像和输入图像的有效数据训练学习字典,建立样本图像特征块与... 多数图像修复方法主要是利用输入图像中的有效信息来填充待修复区域,可用先验信息有限,自适应性较差。研究提出一种新的基于学习字典的图像修复框架,核心思路是通过大量样本图像和输入图像的有效数据训练学习字典,建立样本图像特征块与原始数据块之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的修复。该方法既充分利用了样例图像的先验知识,又考虑了待修复图像本身的信息,提高了算法的自适应性。通过对自然图像进行大﹑小范围图像修复和文字去除实验,文中方法均取得较好的修复效果。 展开更多

关键词 图像修复 稀疏表示 学习字典 L1范数 在线字典学习

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非局部联合稀疏近似的超分辨率重建算法 被引量：7

5

作者 李民 李世华 +1 位作者 李小文 乐翔 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1407-1412,共6页

该文结合联合稀疏近似和非局部自相似的概念,提出非局部联合稀疏近似的超分辨率重建方法。该方法将输入图像的跨尺度高、低分辨率图像块统一进行联合稀疏编码,建立它们之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的超分辨率重... 该文结合联合稀疏近似和非局部自相似的概念,提出非局部联合稀疏近似的超分辨率重建方法。该方法将输入图像的跨尺度高、低分辨率图像块统一进行联合稀疏编码,建立它们之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的超分辨率重建。该文方法保证跨尺度自相似集具有相同的稀疏性模式,能更有效地利用图像的自相似性先验信息,提高算法的自适应性。通过自然图像实验,与其它几种基于学习的超分辨率算法对比,超分辨率效果有较好改善。 展开更多

关键词 图像处理 超分辨率 联合稀疏近似 非局部 跨尺度

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基于RSSI优化的模型参数实时估计定位算法 被引量：17

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作者 沈军 黄春华 +1 位作者 罗护 郭积宁 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第2期464-468,共5页

基于RSSI的测距是一种低成本的距离测量技术。为了有效地降低RSSI因环境影响而产生的测量误差,以及解决传统算法中因使用固定信号传播模型而造成较大测距误差的问题,提出一种RSSI经过优化处理的模型参数实时估计定位算法。该算法运用高... 基于RSSI的测距是一种低成本的距离测量技术。为了有效地降低RSSI因环境影响而产生的测量误差,以及解决传统算法中因使用固定信号传播模型而造成较大测距误差的问题,提出一种RSSI经过优化处理的模型参数实时估计定位算法。该算法运用高斯模型对节点接收到的所有RSSI测量值进行处理,根据RSSI值确定待定位节点所在的最小区域,再通过该区域内选定信标节点间的相互合作估算出当时的环境参数,根据实际情况动态调整传播模型的参数,使测距更准确,从而减少定位误差。将该算法与其它算法进行仿真比较,结果表明了该算法可以有效地提高定位精度。 展开更多

关键词 接收信号强度指示值 测距 高斯模型 传播模型 参数估计 定位

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基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法 被引量：6

7

作者 沈军 黄春华 付新华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1873-1876,共4页

DV-distance是一种基于多跳机制的定位算法,其相邻节点间的距离通过RSSI测距技术实际测量得到。为了减少RSSI测距误差对定位精度的影响,首先对RSSI测距误差进行修正,再对已有的信标节点间计算距离误差修正值的方法作进一步改进,提出一... DV-distance是一种基于多跳机制的定位算法,其相邻节点间的距离通过RSSI测距技术实际测量得到。为了减少RSSI测距误差对定位精度的影响,首先对RSSI测距误差进行修正,再对已有的信标节点间计算距离误差修正值的方法作进一步改进,提出一种基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法。仿真结果表明,相比已有的定位算法,该改进算法不仅能提高节点的定位精度,还能减少网络通信开销及计算复杂度。 展开更多

关键词 定位 RSSI测距 误差修正 DV-distance

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增强稀疏编码的超分辨率重建(英文) 被引量：2

8

作者 李民 程建 +2 位作者 乐翔 罗环敏 刘小芳 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期127-133,共7页

本文提出一种基于稀疏字典编码的超分辨率方法。该方法有效地建立高、低分辨率图像高频块间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导基于稀疏字典的超分辨率重建。较超完备字典,稀疏字典对先验知识的表达更紧凑、更高效。字典训练过... 本文提出一种基于稀疏字典编码的超分辨率方法。该方法有效地建立高、低分辨率图像高频块间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导基于稀疏字典的超分辨率重建。较超完备字典,稀疏字典对先验知识的表达更紧凑、更高效。字典训练过程中,本文选用高频信息作为高分辨率图像的特征,更有效地建立高、低分辨率图像块间的稀疏关联,所需的训练样本更少。优化方法采用稀疏K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算效率。采用自然图像进行实验,与其它基于学习的超分辨率算法相比,重建图像的质量更优。 展开更多

关键词 超分辨率 基于学习 稀疏编码 稀疏字典 稀疏K—SVD

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基于学习字典的图像类推方法 被引量：2

9

作者 李民 程建 汤万琼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期3171-3173,3177,共4页

提出一种基于学习字典的图像类推方法,较好地增强了图像类推的算法效率。先将样本图像对分块,统一进行稀疏编码,训练学习字典,以建立它们之间的稀疏关联,再将这种关联作为先验知识来指导图像类推。该方法主要有训练学习字典和类推重建... 提出一种基于学习字典的图像类推方法,较好地增强了图像类推的算法效率。先将样本图像对分块,统一进行稀疏编码,训练学习字典,以建立它们之间的稀疏关联,再将这种关联作为先验知识来指导图像类推。该方法主要有训练学习字典和类推重建两个过程。字典训练过程可离线实现,提高了计算速度,并且可实现大量样本的训练;在类推重建过程中,该方法将通用图像类推方法中的搜索、匹配过程转换为稀疏先验的线性优化问题,显著提高了算法的计算效率。通过纹理数值化、风格化滤波等图像类推实验,证明了方法是快速有效的。 展开更多

关键词 图像类推 稀疏表示 学习字典 L1范数

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基于映射复支持度变换的多聚焦图像融合

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作者 尚赵伟 张澜 +1 位作者 赵恒军 李民 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第29期172-176,238,共6页

针对支持度变换在多聚焦图像融合技术方面存在的不足,提出了基于软空间映射的复支持度变换的图像融合方法,该方法将图像信息(实数域)映射到其软空间的象(复数域),在此基础上进行支持度变换,既保留支持度变换已有的优点,又增加了图像的... 针对支持度变换在多聚焦图像融合技术方面存在的不足,提出了基于软空间映射的复支持度变换的图像融合方法,该方法将图像信息(实数域)映射到其软空间的象(复数域),在此基础上进行支持度变换,既保留支持度变换已有的优点,又增加了图像的分解信息量,进一步提高了图像融合质量。实验结果表明在主观融合效果与客观评价指标方面与支持度变换相比均有一定提高。 展开更多

关键词 图像融合 多聚焦图像 支持度变换 软空间映射

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无线传感器网络基于压缩感知数据处理算法研究 被引量：3

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作者 庄严 沈军 庄田 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第9期3028-3032,共5页

无线传感器网络中的分布式数据处理处理时,会出现数据压缩率低和数据相关性差的特点,在数据采集和处理中采用分布式压缩感知算法。对基础矩阵和观测矩阵的合理建立,在满足无线传感器网络数据传输的可靠性同时,充分考虑数据之间的相关性... 无线传感器网络中的分布式数据处理处理时,会出现数据压缩率低和数据相关性差的特点,在数据采集和处理中采用分布式压缩感知算法。对基础矩阵和观测矩阵的合理建立,在满足无线传感器网络数据传输的可靠性同时,充分考虑数据之间的相关性,大大降低数据的冗余度,减少了数据量的传输。实验结果表明,在满足信号数据可靠性的同时,有效的增加了信号的压缩比,减少了节点数据采集量。 展开更多

关键词 无线传感器网络 压缩感知 路由 均方误差 稀疏矩阵

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基于无线视频传感器网络的失真优化路由算法

12

作者 陈旭 沈军 +1 位作者 罗护 付新华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第5期1232-1235,共4页

针对无线视频传感器网络链路不稳定、重建质量要求不高的特点,提出一种适应多描述编码(MDC)可靠传输的路由算法EDLOR。该算法充分考虑了视频编码速率、时延受限、网络丢包等因素,以多描述峰值信噪比(PSNR)作为优化目标,使视频总体失真... 针对无线视频传感器网络链路不稳定、重建质量要求不高的特点,提出一种适应多描述编码(MDC)可靠传输的路由算法EDLOR。该算法充分考虑了视频编码速率、时延受限、网络丢包等因素,以多描述峰值信噪比(PSNR)作为优化目标,使视频总体失真最小化;然后根据计算结果,将多描述编码分配到指定的路径进行传输。实验结果表明,EDLOR路由算法能够提高平均PSNR,降低了网络丢包率,提升了总体视频质量。 展开更多

关键词 无线视频传感器网络 多描述编码 视频传输 路由 峰值信噪比

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