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利用纹理信息的图像分块自适应压缩感知 被引量:34
1
作者 王蓉芳 焦李成 +1 位作者 刘芳 杨淑媛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1506-1514,共9页
与一维信号不同,二维图像有明显的纹理信息.本文分析了不同图像之间,以及同一图像不同子块之间,不同纹理引起的信息量差异,在分块压缩感知算法的基础上,提出了利用纹理信息的图像分块自适应压缩感知算法.自适应性体现在自适应采样和自... 与一维信号不同,二维图像有明显的纹理信息.本文分析了不同图像之间,以及同一图像不同子块之间,不同纹理引起的信息量差异,在分块压缩感知算法的基础上,提出了利用纹理信息的图像分块自适应压缩感知算法.自适应性体现在自适应采样和自适应收缩阈值两个方面.引入两种滤波器,分别形成了两种分块自适应压缩感知算法.采用自然和医学两类测试图像,验证了两种新算法的性能.实验结果表明,利用了纹理信息的分块自适应压缩感知算法,在重构图像的质量和视觉效果上,都有明显的优势. 展开更多
关键词 分块压缩感知 纹理信息 自适应采样 自适应阈值 滤波器
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多稀疏空间下的压缩感知图像重构 被引量:16
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作者 王良君 石光明 +2 位作者 李甫 谢雪梅 林耀海 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期73-80,共8页
提出了一种基于多稀疏特征空间的压缩感知图像恢复算法,将全变差最小化特征和分段自回归模型(PAR)残差系数的稀疏特征同时作为信号的联合稀疏特征约束,根据信号局部特性自适应地选取与图像特征相适应的特征空间,并建立了包含多项1范数和... 提出了一种基于多稀疏特征空间的压缩感知图像恢复算法,将全变差最小化特征和分段自回归模型(PAR)残差系数的稀疏特征同时作为信号的联合稀疏特征约束,根据信号局部特性自适应地选取与图像特征相适应的特征空间,并建立了包含多项1范数和2范数混合优化的目标函数.为了求解该目标函数,采用了一种基于交替方向法的高效优化算法.实验证明,利用多空间稀疏特征的重构图像相比单个特征的重构图像,在客观质量和主观视觉效果上都有很大提升.对于图像信号在一定的采样率下,文中算法的峰值信噪比与全变差最小化方法和基于PAR残差系数稀疏算法的峰值信噪比相比,分别有7dB和1dB的提高. 展开更多
关键词 压缩感知 交替方向法 稀疏 多空间
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基于互信息和多智能体优化的合成孔径雷达图像配准
3
作者 王凌霞 颜学颖 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1094-1097,1146,共5页
提出了一种基于互信息的多智能体优化方法,并将其用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的配准.采用归一化互信息作为度量准则,直接利用图像的灰度数据进行配准,没有假设图像间灰度值的线性关系,不需要对图像做分割、特... 提出了一种基于互信息的多智能体优化方法,并将其用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的配准.采用归一化互信息作为度量准则,直接利用图像的灰度数据进行配准,没有假设图像间灰度值的线性关系,不需要对图像做分割、特征提取等预处理,并利用多智能体优化算法寻找最佳匹配参数,以得到最优的配准结果.实验表明,该算法在SAR图像配准方面有更好的普适性和更高的配准精度. 展开更多
关键词 SAR图像配准 多智能体系统 互信息
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基于国产加速卡的地震模拟计算性能分析与优化
4
作者 周辉 朱虎明 +4 位作者 高天琦 董西淼 张凌云 刘卉杰 陈志鹏 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第1期21-33,共13页
AWP-ODC是基于有限差分数值方法来实现大规模三维地震模拟的软件。随着国外对我国高性能计算芯片的出口限制,我国急需发展自己的高性能计算芯片及其软件生态。早期的AWP-ODC加速主要基于NVIDIA GPU软硬件架构来设计优化,近年来,多种异... AWP-ODC是基于有限差分数值方法来实现大规模三维地震模拟的软件。随着国外对我国高性能计算芯片的出口限制,我国急需发展自己的高性能计算芯片及其软件生态。早期的AWP-ODC加速主要基于NVIDIA GPU软硬件架构来设计优化,近年来,多种异构计算平台迅猛发展,如何基于新的异构计算软硬件平台来加速AWP-ODC具有重要研究价值。为此,本文在一种国产加速卡上对AWP-ODC进行移植。针对耗时较多的核函数dstrqc,通过GPU访存优化和网格参数优化等方式缩短了其运行时间。最后分别在国产类GPU单卡和双卡上,利用Fréchet Kernels地震和8·3鲁甸地震数据集进行性能测试。实验结果表明,在单卡计算环境下,两个数据集的FLOPS分别提高了30.51%和25.21%;在双卡计算环境下,两个数据集的FLOPS分别提高了9.42%和23.6%。 展开更多
关键词 地震模拟 国产加速卡 AWP-ODC 异构计算 性能优化
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压缩感知理论及其研究进展 被引量:715
5
作者 石光明 刘丹华 +3 位作者 高大化 刘哲 林杰 王良君 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1070-1081,共12页
信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁.人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力.如何缓解这种压力又能有效提取承载在信号中的有用信息是信号与信息处理中急需解决的问题之一.近年国际上出现的压缩感知理论(Compr... 信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁.人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力.如何缓解这种压力又能有效提取承载在信号中的有用信息是信号与信息处理中急需解决的问题之一.近年国际上出现的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)为缓解这些压力提供了解决方法.本文综述了CS理论框架及关键技术问题,并着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展,评述了其中的公开问题,对研究中现存的难点问题进行了探讨,最后介绍了CS理论的应用领域. 展开更多
关键词 信息采样 压缩感知 稀疏表示 观测矩阵
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基于Compressed Sensing框架的图像多描述编码方法 被引量:21
6
作者 刘丹华 石光明 +2 位作者 周佳社 高大化 吴家骥 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期298-302,共5页
基于新兴的压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论,提出了一种抗丢包能力强且结构简单易实现的多描述编码方法.首先对变换后的图像进行交织抽取分块,再对各子块进行随机观测、量化、打包形成多个描述子码流.解码端根据接收码流情况通过... 基于新兴的压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论,提出了一种抗丢包能力强且结构简单易实现的多描述编码方法.首先对变换后的图像进行交织抽取分块,再对各子块进行随机观测、量化、打包形成多个描述子码流.解码端根据接收码流情况通过求解优化问题重建原图像.由于随机观测过程简单易实现,故该方法可以以较低的计算复杂度构造出较多的描述子.实验结果表明,在同样的丢包率下,本文方法的重构质量(PSNR)明显优于SPIHT多描述编码方法,且计算复杂度较低. 展开更多
关键词 多描述编码 压缩感知 随机观测 优化问题
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贝叶斯集成框架下的极化SAR图像分类 被引量:13
7
作者 陈博 王爽 +2 位作者 焦李成 刘芳 毛莎莎 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期45-51,共7页
对于极化合成孔径雷达(SAR)图像,由于雷达角度和地物形状导致属于同一类的数据可能存在较大的差异性.针对此问题提出了一种基于贝叶斯集成框架的极化SAR图像分类方法.该算法采用贝叶斯集成,通过学习不同个体而获得的分类面来改善极化SA... 对于极化合成孔径雷达(SAR)图像,由于雷达角度和地物形状导致属于同一类的数据可能存在较大的差异性.针对此问题提出了一种基于贝叶斯集成框架的极化SAR图像分类方法.该算法采用贝叶斯集成,通过学习不同个体而获得的分类面来改善极化SAR图像分类性能.首先,输入极化SAR图像,并获得其对应的极化SAR数据及特征.从图像的每一类中任意选择像素点作为图像分类的原始训练样本,并对其进行随机划分获得不同的样本子集.然后,基于获得的样本子集构造对应极化SAR图像的贝叶斯集成框架.最后,通过构造的贝叶斯集成框架对极化SAR图像进行分类.特别在构造贝叶斯集成框架中采用支撑矢量机作为基本的分类器算法.实验结果表明,所提出的算法相比经典的极化SAR分类方法和单个SVM的极化SAR分类方法获得更好的分类性能. 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 图像分类 贝叶斯集成
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基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测 被引量:7
8
作者 李阳阳 吴娜娜 +2 位作者 焦李成 尚荣华 刘若辰 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期372-376,共5页
传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法.把图像的灰度值作为输入信息,通过... 传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法.把图像的灰度值作为输入信息,通过量子比特定义聚类中心,通过量子免疫克隆算法来搜索最优聚类中心,从而得到更佳的全局阈值,最后根据阈值得到变化检测结果.实验结果表明,与K&I阈值法相比,可以得到更佳的全局阈值;与遗传聚类算法相比,可以快速、有效地搜索到更优聚类中心,准确定位边缘,提高变化检测精度. 展开更多
关键词 变化检测 SAR图像 聚类 量子免疫克隆算法
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基于非下采样Shearlet和方向权值邻域窗的非局部均值SAR图像相干斑抑制 被引量:8
9
作者 张小华 陈佳伟 +2 位作者 孟红云 焦李成 孙翔 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期159-165,共7页
非局部均值算法将传统的图像去噪算法由局部计算模型推广到非局部计算模型,取得了良好的效果.但对于合成孔径雷达图像,使用观测值和各向同性邻域窗来度量相似性,缺乏鲁棒性和方向性,不利于捕获图像边缘结构信息.提出了基于非下采样Shear... 非局部均值算法将传统的图像去噪算法由局部计算模型推广到非局部计算模型,取得了良好的效果.但对于合成孔径雷达图像,使用观测值和各向同性邻域窗来度量相似性,缺乏鲁棒性和方向性,不利于捕获图像边缘结构信息.提出了基于非下采样Shearlet特征描述子和方向权值邻域窗的非局部均值算法.实验表明,该算法不但有效地去除了相干斑,而且很好地保持了图像的几何结构信息,为后期SAR图像的理解与解译奠定了良好的基础. 展开更多
关键词 非局部均值 非下采样Shearlet特征描述子 方向邻域窗 SAR图像降斑
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基于非负矩阵分解的谱聚类集成SAR图像分割 被引量:16
10
作者 邓晓政 焦李成 卢山 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2905-2909,共5页
本文提出了一种新颖的基于非负矩阵分解的谱聚类集成SAR图像分割框架.首先,个体分割结果的产生采用基于Nystrom逼近的谱聚类方法,使用不同的尺度参数,得到具有差异性的个体分割结果;其次,使用非负矩阵分解的方法来合并这些个体分割结果... 本文提出了一种新颖的基于非负矩阵分解的谱聚类集成SAR图像分割框架.首先,个体分割结果的产生采用基于Nystrom逼近的谱聚类方法,使用不同的尺度参数,得到具有差异性的个体分割结果;其次,使用非负矩阵分解的方法来合并这些个体分割结果,使用非负矩阵分解方法的优点在于其合乎人类大脑感知的直观体验,并具有明确的物理含义;最后,根据合并得到的像素点隶属度关系得到SAR图像分割结果.为了验证本文方法的有效性,对3幅纹理图像和4幅SAR图像进行分割实验,并对比K-means方法、基于Nystrom逼近的谱聚类方法、Meta-clustering方法,本文的方法无论是定性还是定量分析都是较好的,并具有一定的实用性. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图像分割 聚类集成 谱聚类 非负矩阵分解
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基于方向增强邻域窗和非下采样Shearlet描述子的非局部均值图像去噪 被引量:9
11
作者 张小华 陈佳伟 +2 位作者 孟红云 焦李成 孙翔 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2634-2639,共6页
非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法。然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差。针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet的描述子(NSSD),它能更好... 非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法。然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差。针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet的描述子(NSSD),它能更好地描述图像块的特征,基于此构造的相似性度量具有较强的鲁棒性。本文基于此描述子与非局部计算模型提出了一种更加有效的非局部均值去噪算法(SNLM)。其次,针对明显包含纹理和方向的图像块,提出了一种方向增强邻域窗,使得邻域窗内主导方向像素点在相似度计算中权重增加。实验结果证明,新方法在自然图像去噪中优于传统的NLM算法。特别地,对于纹理图像去噪,基于方向增强邻域窗的算法,能够在去除噪声的同时很好地保留纹理边缘等细节信息。 展开更多
关键词 图像处理 非局部均值 非下采样Shearlet描述子 方向增强邻域窗
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利用0-1矩阵分解集成的极化SAR图像分类 被引量:8
12
作者 陈博 王爽 +3 位作者 焦李成 刘芳 毛莎莎 张爽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1495-1501,共7页
全极化合成孔径雷达(Pol SAR)图像蕴含更丰富的散射信息,具有更多的可用特征。如何使用这些特征是极化SAR图像分类中非常重要的一步,但是目前尚未对此提出非常明确的准则。为了能够有效地解决上述问题,该文提出一种基于特征加权集成的极... 全极化合成孔径雷达(Pol SAR)图像蕴含更丰富的散射信息,具有更多的可用特征。如何使用这些特征是极化SAR图像分类中非常重要的一步,但是目前尚未对此提出非常明确的准则。为了能够有效地解决上述问题,该文提出一种基于特征加权集成的极化SAR图像分类算法。该算法采用0-1矩阵分解集成方法对包括不同特征的数据集进行学习获得相应加权系数,并通过对每个特征集获得的预测结果进行加权集成来提高极化SAR图像分类性能。首先,输入极化SAR数据,获得极化特征作为原始特征集,并对其进行随机抽取获得不同的特征子集;然后,使用0-1矩阵集成算法得到每个特征值相对应的加权系数;最后,通过对各个特征子集的预测结果进行集成得到最终极化SAR图像分类结果。实测L波段和C波段极化数据的实验结果表明,该算法可以有效地提高极化SAR图像分类的准确度。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 监督图像分类 集成学习 分类器集成
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基于稀疏表示及光谱信息的高光谱遥感图像分类 被引量:73
13
作者 宋相法 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期268-272,共5页
该文结合稀疏表示及光谱信息提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。首先提出利用高光谱遥感图像数据集构造学习字典,然后根据学习字典计算每个像元的稀疏系数,从而获得像元的稀疏表示特征,最后根据稀疏表示特征和光谱信息分别构造随... 该文结合稀疏表示及光谱信息提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。首先提出利用高光谱遥感图像数据集构造学习字典,然后根据学习字典计算每个像元的稀疏系数,从而获得像元的稀疏表示特征,最后根据稀疏表示特征和光谱信息分别构造随机森林,通过投票机制得到最终的分类结果。在AVIRIS高光谱遥感图像上的实验结果表明:该文所提方法能够提高分类效果,且其分类总精度和Kappa系数要高于光谱信息和稀疏表示特征方法。 展开更多
关键词 图像处理 高光谱遥感图像 稀疏表示 分类 随机森林
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利用小波域HMC模型进行遥感图像变化检测 被引量:10
14
作者 辛芳芳 焦李成 +1 位作者 王桂婷 万红林 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期43-49,共7页
传统阈值检测算法都是基于单函数模型进行的,当差异影像分布函数较复杂时检测结果较差.针对这个问题,提出一种基于小波域的隐马尔科夫链模型的遥感图像变化检测算法.将双高斯混合模型与小波变换结合,解决了单函数模型匹配率低的问题,并... 传统阈值检测算法都是基于单函数模型进行的,当差异影像分布函数较复杂时检测结果较差.针对这个问题,提出一种基于小波域的隐马尔科夫链模型的遥感图像变化检测算法.将双高斯混合模型与小波变换结合,解决了单函数模型匹配率低的问题,并通过小波变换引入了图像的空间信息,提高了检测精度.利用双高斯混合模型对小波分解后的多层差异影像进行拟合,根据拟合结果判定待检测点类别.对得到的多层初始分割结果,利用隐马尔科夫链模型根据连续最大后验概率融合,得到最终变化检测图.对真实遥感数据集进行实验,证明这种算法可以得到较好的检测结果. 展开更多
关键词 变化检测 双高斯混合模型 小波变换 隐马尔科夫链模型
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基于区域MRF和贝叶斯置信传播的SAR图像分割 被引量:15
15
作者 宋晓峰 王爽 刘芳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2810-2815,共6页
本文通过定义新的势函数,将贝叶斯置信传播算法和区域MRF模型有效结合,提出了一种SAR图像分割算法.考虑到SAR图像丰富的纹理信息,该算法对分水岭分割后的过分割区域提取纹理特征,在得到的区域邻接图上构建MRF模型,并加入区域灰度均值和... 本文通过定义新的势函数,将贝叶斯置信传播算法和区域MRF模型有效结合,提出了一种SAR图像分割算法.考虑到SAR图像丰富的纹理信息,该算法对分水岭分割后的过分割区域提取纹理特征,在得到的区域邻接图上构建MRF模型,并加入区域灰度均值和方差作为区域特征,利用FCM聚类的初分割结果定义区域的关联势函数,并将区域特征引入到置信传播算法中,定义了新的交互势函数.该算法充分利用了SAR图像空间的背景信息,所定义的新的交互势函数能在促进分割结果区域一致性的同时较好保护边缘.实验结果表明,相对于其他MRF模型分割算法,本文算法能取得更好的分割效果. 展开更多
关键词 SAR图像 马尔科夫随机场 贝叶斯置信传播 交互势函数
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图像分割的谱聚类集成算法 被引量:7
16
作者 贾建华 焦李成 柳炳祥 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期93-98,共6页
针对谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,利用集成学习算法良好的鲁棒性和泛化能力,提出了一种无监督集成学习算法——谱聚类集成算法.该算法先利用谱聚类的内在特性产生集成学习所需的多个聚类个体,再采用Hungarian算法对生成的聚类个体... 针对谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,利用集成学习算法良好的鲁棒性和泛化能力,提出了一种无监督集成学习算法——谱聚类集成算法.该算法先利用谱聚类的内在特性产生集成学习所需的多个聚类个体,再采用Hungarian算法对生成的聚类个体进行重新标记,计算每个样本点关于每一个类别所占的比例,得到一个成分向量,然后运用对数比变换将所得的成分向量映射到另一个空间,去除成分数据的不适定性,最后对映射后的数据进行聚类,从而得到最终的集成结果.通过对UCI数据集和纹理图像的仿真实验表明,所提算法的聚类准确率与常用的共识函数具有一定的可比性,且运算代价较小,所需时间大约为MCLA算法的一半,同时避免了精确选择谱聚类算法的尺度参数. 展开更多
关键词 谱聚类 集成学习 Hungarian算法 成分数据
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基于子空间类标传播和正则判别分析的单标记图像人脸识别 被引量:6
17
作者 殷飞 焦李成 杨淑媛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期610-616,共7页
针对单标记图像人脸识别问题,该文提出一种基于子空间类标传播和正则判别分析的半监督维数约简方法。首先,基于子空间假设设计了一种类标传播方法,将类标信息传播到无类标样本上。然后,在传播得到的带类标数据集上使用正则判别分析对数... 针对单标记图像人脸识别问题,该文提出一种基于子空间类标传播和正则判别分析的半监督维数约简方法。首先,基于子空间假设设计了一种类标传播方法,将类标信息传播到无类标样本上。然后,在传播得到的带类标数据集上使用正则判别分析对数据进行维数约简。最后,在低维空间使用最近邻方法对测试人脸完成识别。在3个公共人脸数据库CMU PIE,Extended Yale B和AR上的实验,验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 子空间假设 类标传播 正则判别分析 半监督维数约简
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基于稀疏编码和集成学习的多示例多标记图像分类方法 被引量:14
18
作者 宋相法 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期622-626,共5页
该文基于稀疏编码和集成学习提出了一种新的多示例多标记图像分类方法。首先,利用训练包中所有示例学习一个字典,根据该字典计算示例的稀疏编码系数;然后基于每个包中所有示例的稀疏编码系数计算包特征向量,从而将多示例多标记问题转化... 该文基于稀疏编码和集成学习提出了一种新的多示例多标记图像分类方法。首先,利用训练包中所有示例学习一个字典,根据该字典计算示例的稀疏编码系数;然后基于每个包中所有示例的稀疏编码系数计算包特征向量,从而将多示例多标记问题转化为多标记问题;最后利用多标记分类算法进行求解。为了提高分类器的泛化能力,对多个分类器进行集成。在多示例多标记图像数据集上的实验结果表明所提方法与其它方法相比有更好的性能。 展开更多
关键词 图像分类 多示例多标记学习 稀疏编码 集成学习
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基于各向异性自适应高斯加权方向窗的非局部三维Otsu图像门限分割 被引量:10
19
作者 颜学颖 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2672-2679,共8页
针对传统3维Otsu(3D-Otsu)门限分割方法中的滤噪性能和小目标保持性能的不足,该文提出一种基于各向异性自适应高斯加权方向窗的3D-Otsu门限分割的新方法。新方法改进了3D-Otsu的邻域窗口设置方法,采用中心点的局部特征来自适应地确定邻... 针对传统3维Otsu(3D-Otsu)门限分割方法中的滤噪性能和小目标保持性能的不足,该文提出一种基于各向异性自适应高斯加权方向窗的3D-Otsu门限分割的新方法。新方法改进了3D-Otsu的邻域窗口设置方法,采用中心点的局部特征来自适应地确定邻域各向异性高斯加权方向窗口的尺寸、尺度和滤波方向。然后,提出非局部多方向相似度测量来更有效地捕捉图像中的模式冗余。最终,结合像素点灰度值、加权均值、加权中值构建3维直方图,并基于最大类间方差计算门限矢量进行分割。实验结果表明:与目前广泛使用的2维Otsu,2维最大熵以及传统3维Otsu方法相比,新方法有着更好的门限分割效果,并具有更好的滤噪性能和小目标保持性能。 展开更多
关键词 图像处理 图像门限分割 3维Otsu 各向异性 高斯加权窗 最大类间方差
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稀疏非负矩阵分解下的遥感图像融合 被引量:7
20
作者 李红 刘芳 张凯 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期193-198,共6页
为了降低多光谱图像与全色图像融合过程中的光谱扭曲和空间失真,提出了一种稀疏非负矩阵分解的融合新方法.首先从全色图像学习出一个高分辨字典和相应的低分辨字典,然后构造多光谱图像的稀疏非负矩阵分解模型,在低分辨字典下获得光谱系... 为了降低多光谱图像与全色图像融合过程中的光谱扭曲和空间失真,提出了一种稀疏非负矩阵分解的融合新方法.首先从全色图像学习出一个高分辨字典和相应的低分辨字典,然后构造多光谱图像的稀疏非负矩阵分解模型,在低分辨字典下获得光谱系数矩阵,最后将该系数矩阵与高分辨字典相乘得到融合后的高分辨多光谱图像.稀疏正则项的引入有效克服了标准非负矩阵分解算法的不稳定现象,能够较好地保持图像的光谱信息和空间信息.将该方法应用于快鸟卫星和地球眼卫星数据,与同类方法的对比分析结果显示:该方法能够减少光谱扭曲和空间信息的损失,得到的融合结果在视觉效果和客观评价指标上均优于对比方法. 展开更多
关键词 遥感图像融合 非负矩阵分解 稀疏正则
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