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基于超分辨率和组稀疏表示的多聚焦图像融合 预览
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作者 冯鑫 胡开群 +2 位作者 袁毅 张建华 翟治芬 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期90-101,共12页
提出一种基于超分辨率结合组稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法.首先,使用双三次插值方法增强源图像的分辨率及源多聚焦图像信息;然后采用自适应稀疏表示学习字典分别对没有明显主导方向和特定主导方向的图像块进行学习,并采用组稀疏表... 提出一种基于超分辨率结合组稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法.首先,使用双三次插值方法增强源图像的分辨率及源多聚焦图像信息;然后采用自适应稀疏表示学习字典分别对没有明显主导方向和特定主导方向的图像块进行学习,并采用组稀疏表示模型对源多聚焦图像进行稀疏系数表示;最后采用最大l1范数来选择最终的表示系数向量.实验结果表明,所提方法克服了多聚焦图像融合易出现的低空间分辨率和模糊效果的缺点,具有更好的对比度和清晰度,主观视觉效果和客观指标均优于传统多聚焦图像融合方法,在三组图像融合结果的互信息指标上分别领先0.37、0.38和0.32. 展开更多
关键词 多聚焦图像 图像融合 组稀疏模型 超分辨率 自适应稀疏表示
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基于NSST和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合
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作者 侯思祖 陈宇 《半导体光电》 CAS 北大核心 2019年第3期401-406,411共7页
针对紫外成像仪中紫外光图像与可见光图像的灰度值特点及传统的图像融合方法在图像融合时存在紫外光斑信息丢失的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合方法。首先用NSST变换分解源图像,... 针对紫外成像仪中紫外光图像与可见光图像的灰度值特点及传统的图像融合方法在图像融合时存在紫外光斑信息丢失的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合方法。首先用NSST变换分解源图像,得到低频子带系数和高频子带系数;然后采用邻域标准偏差取大的融合规则融合低频子带系数,生成近似融合图像;根据自适应稀疏思想指导高频子带系数的融合;最后通过逆NSST变换重构得到融合图像。实验结果表明,该方法在保留可见光背景信息的基础上,很好地融合了紫外光斑信息,改善了图像的主观视觉质量,在客观评价指标上也有所提高。 展开更多
关键词 NSST变换 自适应稀疏表示 紫外光与可见光图像融合 邻域标准偏差取大
基于相异性阈值的改进自适应稀疏表示去噪算法 预览
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作者 吴雄洲 李跃华 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期634-640,共7页
针对自适应稀疏表示去噪算法在对图像进行去噪时运行时间较长,得到结果过于平滑的问题,研究了基于相异性阈值的改进自适应稀疏表示去噪算法,在改进算法中,计算当前提取的图像块与前一个图像块之间的相异性度量,并与阈值进行比较,低于阈... 针对自适应稀疏表示去噪算法在对图像进行去噪时运行时间较长,得到结果过于平滑的问题,研究了基于相异性阈值的改进自适应稀疏表示去噪算法,在改进算法中,计算当前提取的图像块与前一个图像块之间的相异性度量,并与阈值进行比较,低于阈值则认为两者具有相同的稀疏表示向量和表示误差,不需要对当前块再执行计算从而减少运行时间,高于阈值则认为当前块包含了边缘区域,记录其位置,在重构去噪图像时予以保护,以减少图像边缘信息的损失.对毫米波图像的去噪实验结果证实了改进算法的有效性. 展开更多
关键词 相异性阈值 改进 自适应稀疏表示 去噪 运行时间 边缘保护
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基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类 预览 被引量:5
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作者 何同弟 李见为 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1994-1998,共5页
针对多数传统分类算法应用于高光谱分类都存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题,从稀疏表示基本理论出发建立了一个基于自适应稀疏表示的高光谱分类模型.利用训练样本构建字典,聚类每一步迭代所产生的余项,将聚类中心作为新的字... 针对多数传统分类算法应用于高光谱分类都存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题,从稀疏表示基本理论出发建立了一个基于自适应稀疏表示的高光谱分类模型.利用训练样本构建字典,聚类每一步迭代所产生的余项,将聚类中心作为新的字典原子,然后将测试样本看成冗余字典中训练样本的线性组合,令字典能够更适应于样本的稀疏表示.利用华盛顿地区的HYDICE高光谱遥感数据进行试验,并且与主成分分析、线性鉴别分析、支持向量机、神经网络算法进行比较,结果表明,该算法的总体分类精度比其他算法提高了约12%,有效提高了高光谱影像的分类精度. 展开更多
关键词 图像处理 高光谱遥感 自适应稀疏表示 分类
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基于自适应稀疏表示的光谱去噪和基线校正 预览
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作者 朱超 鲁昌华 +1 位作者 杨凯 陈晓婷 《微型机与应用》 2013年第9期54-56,59共4页
通过分析光谱信号特征,结合稀疏表示理论,提出了一种自适应稀疏表示的光谱去噪方法。该方法对信号分段构造学习样本,分别用OMP法和K—SVD法初始化和过训练原子库。将光谱信号在新的原子库上进行自适应稀疏分解,实现光谱信号去噪。... 通过分析光谱信号特征,结合稀疏表示理论,提出了一种自适应稀疏表示的光谱去噪方法。该方法对信号分段构造学习样本,分别用OMP法和K—SVD法初始化和过训练原子库。将光谱信号在新的原子库上进行自适应稀疏分解,实现光谱信号去噪。利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、波形相似度(NCC)、峰值平均相对误差(AREPV)四个指标来评价去噪效果。仿真实验结果表明,与小波软阈值和小波硬闽值方法相比,该方法能更好地同时消除噪声和基线漂移。 展开更多
关键词 光谱预处理 自适应稀疏表示 去噪 基线校正
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基于自适应稀疏表示的被动毫米波图像恢复 预览 被引量:1
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作者 成萍 赵家群 +1 位作者 张春杰 司锡才 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期533-538,共6页
为了克服傅立叶域和小波域正则化方法不能同时保持目标特征和有效滤除噪声的缺点,提出一种被动毫米波图像恢复的新方法。它利用稀疏表示表达信号灵活的特点,对逆滤波后的毫米波图像采用基于奇异值分解的K聚类(K—SVD)算法进行学习... 为了克服傅立叶域和小波域正则化方法不能同时保持目标特征和有效滤除噪声的缺点,提出一种被动毫米波图像恢复的新方法。它利用稀疏表示表达信号灵活的特点,对逆滤波后的毫米波图像采用基于奇异值分解的K聚类(K—SVD)算法进行学习,自适应地得到图像恢复需要的基函数。与傅立叶域和小波域正则化方法相比,论文方法采用了自适应的处理方法,因此能够更好地保持目标特征,更有效地抑制噪声,进而更好地恢复图像。将论文方法用于被动毫米波仿真图像的恢复,得到了很好的结果。因此,它是一种有效的被动毫米波成像方法。 展开更多
关键词 自适应稀疏表示 被动毫米波 图像恢复 K—SVD 去噪
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基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法 预览 被引量:8
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作者 王国栋 阳建宏 +1 位作者 黎敏 徐金梧 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期 1818-1823,共6页
为了有效地去除信号中的宽带噪声,提出了一种基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法。根据噪声成分与信号特征成分之间的不相关或弱相关特点,自适应地确定稀疏分解的终止条件,实现信号的稀疏表示。降噪过程中使用染噪信号构造学习样... 为了有效地去除信号中的宽带噪声,提出了一种基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法。根据噪声成分与信号特征成分之间的不相关或弱相关特点,自适应地确定稀疏分解的终止条件,实现信号的稀疏表示。降噪过程中使用染噪信号构造学习样本,由信号的自适应稀疏表示和原子库的更新迭代实现原子库的训练。染噪信号在训练后的原子库上进行自适应稀疏表示,实现信号的噪声去除。仿真信号和齿轮振动信号的降噪试验表明:该方法具有比小波阈值降噪、匹配追踪降噪方法更好的降噪性能,能够有效地去除信号中的宽带噪声。 展开更多
关键词 噪声去除 自适应稀疏表示 原子库训练 正交匹配追踪
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基于稀疏表示的被动毫米波L-R成像算法 预览 被引量:7
8
作者 成萍 赵家群 +1 位作者 司锡才 赵昕 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期 1707-1711,共5页
在被动毫米波的图像恢复中,L-R算法是一种简单而有效的非线性方法。但当噪声不可忽略时,L-R算法难以获得较好的复原结果。自适应稀疏表示,作为一种新的信号处理方法,具有表达信号灵活的特点,能够在保持目标特征的同时有效地去除噪声。... 在被动毫米波的图像恢复中,L-R算法是一种简单而有效的非线性方法。但当噪声不可忽略时,L-R算法难以获得较好的复原结果。自适应稀疏表示,作为一种新的信号处理方法,具有表达信号灵活的特点,能够在保持目标特征的同时有效地去除噪声。该文提出一种基于自适应稀疏表示的L-R算法。首先采用稀疏信号表示的方法进行去噪,然后使用L-R算法进行图像恢复。这种改进算法通过使用基于自适应稀疏表示的去噪算法有效地减少了噪声对L-R算法的影响。实验数据的成像结果表明:该文的改进算法提高了L-R算法的性能,可用于低信噪比的图像复原。 展开更多
关键词 被动毫米波成像 L-R(Lucy-Richardson)成像算法 自适应稀疏表示 非线性
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