低秩稀疏分解与显著性度量的医学图像融合

提出一种低秩稀疏成分分解和显著性相结合的医学图像融合方法。所提方法假设待融合源图像由低秩成分和稀疏成分构成,设计了低秩与稀疏成分分解模型,通过不同的字典对不同成分进行了稀疏表达。在融合过程中采用一种"绝对值"取大的策略对低秩成分融合,以保留源图像的亮度信息;对于稀疏成分,提出一种基于视觉显著性度量的方法来保留显著性特征。实验结果表明,本文方法无论从主观视觉还是客观评价指标上都优于最新的方法。     

联合矩阵低秩逼近和稀疏表示的高分辨率遥感影像目标识别方法

针对高分辨率遥感影像地物信息复杂、目标识别率低等问题,提出了一种联合矩阵低秩逼近的稀疏表示遥感影像目标识别方法。对原始遥感影像进行Radon变换,将处理过后的遥感影像进行低秩和稀疏分解,得到具有低秩性和稀疏性的两部分信息;通过K-SVD算法分别对这两部分信息进行字典学习,构建稀疏表示的判别字典;通过稀疏表示求解算法求解出待分类的目标在判别字典上的稀疏系数,根据稀疏系数最大准则对目标进行分类识别。在Uc Merced数据集上选取具有代表性的线性和非线性子集分别进行实验,结果表明所提算法与传统的SRC、SVM、MLC和KNN等分类识别算法相比,在采样比例为1/16、稀疏度为5时,识别率在线性子集上能够提高10%、在非线性子集上能够提高5%,表明所提方法具有较好的识别效果。     

水下目标多模态深度学习分类识别研究

水下目标的分类识别对于水声探测具有重要意义。提出一种水下目标多模态深度学习分类识别方法。针对水声信号的一维时域模态和二维频域模态特征建立一种多模态特征融合的深度学习结构,结合长短时记忆网络和卷积神经网络的优点,对一维时域信号和二维频谱信号分别进行并行处理,对输出进行典型相关分析,形成特征融合表示,并利用相邻帧的相关性进行参数优化。利用实测水声信号对算法进行了验证。结果表明：提出的算法对于水下目标识别的精度有显著的提高。     

基于局部特征词袋模型人体动作识别关键帧选取方法

针对原始动作视频帧数多、信息冗余、计算量大的问题,提出了基于离散粒子群算法的人体动作识别关键帧选取方法。提取视频图像中的时空兴趣点建立视觉词典,统计视频图像中视觉词汇概率分布,采用离散粒子群算法进行关键帧选取,引入原始视频和选取的关键帧的视觉词汇概率分布向量的夹角余弦值,作为最优适应度函数评价关键帧选取前后的动作特征相似性。采用离散粒子群关键帧选取方法对KTH和Weizmann数据库进行实验验证。实验结果显示,该文提出的关键帧选取算法可有效去除动作视频中的冗余帧,提高了动作识别效率,动作识别准确率保持89.17%和98.89%不变。     

局部超图拉普拉斯约束的高光谱影像低秩表示去噪方法

针对传统高光谱影像低秩表示去噪方法无法保持影像多元几何结构信息的问题,提出一种基于局部超图拉普拉斯约束的高光谱影像低秩表示去噪方法。在低秩表示模型中增加超图拉普拉斯正则项,保持数据间多元几何流形结构;并对低秩模型系数矩阵增加稀疏和非负约束条件,进一步提高模型对影像局部信息的保持能力,使得模型不仅能够恢复具有低秩性质的影像信号分量,而且可以很好地保持影像的多元几何流形结构。在AVIRIS影像和ProSpecTIR-VS影像上的对比实验表明,所提方法更好地保持了影像的空间和光谱信息,有效地改善了高光谱影像去噪效果。     

拉普拉斯约束低秩表示的高光谱图像异常检测

伴随高光谱图像的广泛使用,高光谱图像技术得到长足的发展,其中高光谱图像异常检测技术越发受到重视。为了解决传统高光谱图像异常检测技术的实用性和检测效果不佳的问题,提出一种新颖的低秩表示检测算法。对于高光谱图像,大部分背景像元均可以被少量主要的背景像元组合近似地表示,且它们的表示系数将会位于低秩的空间中。在剩下无法被主要背景像元表示的稀疏部分中存在着异常像元,则可以被检测算法提取出来。在低秩表示中,背景像元字典的构建将会影响高光谱图像中背景像元的表示。如直接从现有高光谱图像中提取背景像元构建字典,会导致异常像元对背景像元字典的污染。而利用待检测高光谱图像观测数据和由光谱组成原理可合成的潜在未观测数据来构建背景像元字典,提取出背景像元的主要特征,有利于更好地分离出稀疏异常像元的信息。并且高光谱图像数据存在高维几何结构特点,通过引入拉普拉斯矩阵来约束空间中局部相似的像元对于待检测像元的表示作用,获得更接近于真实的表示系数。实验结果分别在仿真数据和真实数据上验证,与传统方法相比,提出的方法通过有效地突出异常像元提高了检出率和抑制了背景像元,降低了误检率。     

粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法

评估每个粒子的重要性是确保粒子滤波法跟踪目标准确性的重要因素。针对背景杂波和噪声干扰形成的大量虚警导致小弱目标跟踪识别的随机性和不确定性问题, 提出了一种基于粒子区别性稀疏表征的小弱目标跟踪方法。该方法根据红外图像信号自适应构建分类超完备字典, 即反映目标信号特征的目标字典和表示背景杂波的背景字典, 有利于突出目标粒子和背景粒子在联合分类字典的稀疏表征差异程度;建立基于目标粒子和背景粒子稀疏重构残差差异性的粒子滤波观测模型, 采用随机估计法对字典子空间进行在线更新, 实现对目标状态估计与跟踪。理论分析和试验结果表明, 该方法增强了随机粒子的状态估计能力, 提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪识别准确度。     

冲击声的稀疏特征提取及声源类型识别

针对低信噪比下声源材料类型的细分任务,将稀疏表达用于冲击声信号的声源类型识别,提取的稀疏特征相比传统的MFCC特征有效改善了识别性能。分别基于3种预定义词典和一组根据训练信号学习的词典,利用正交匹配追踪(OMP)方法对录制冲击声进行稀疏表达,提取稀疏特征用于不同信噪比下冲击声信号的声源辨识,并与MFCC特征进行比较。对包含12类材料的冲击声数据库的分类结果显示,在几乎所有情况下,稀疏特征比MFCC特征具有更好的识别效果。特别是在信噪比较低的情况下,稀疏特征具有更好的抗噪性能。      

基于颜色模型和稀疏表示的图像型火焰探测

常用的图像型火焰探测算法是提取火焰在图像上表现出的单个特征信息或其有效组合作为识别的依据,需要大量的训练样本进行学习与参量优化,且识别率对特征选择的要求也很高.本文从火焰的整体特征考虑,提出了基于颜色模型和稀疏表示模型相结合的图像型火灾探测方法.首先在HIS空间建立颜色模型对火灾图像进行预处理提取出疑似区域,建立稀疏表...     

一种水平变化波导中声传播问题的耦合模态法

针对介质参数及海底边界水平变化波导中的声传播问题,本文基于多模态导纳法提出一种能量守恒且便于数值稳定求解的耦合模态方法.将声压表示为一组正交完备的本地本征函数之和,对声压满足的Helmholtz方程在本地本征函数上作投影,推导出关于声压模态系数的二阶耦合模态方程组.耦合矩阵直观描述水平变化因素对模态耦合的贡献.为避免直接求解二阶耦合模态方程组可能遇到的数值发散问题,将其重构为两个耦合的一阶演化方程组,引入导纳矩阵并使用Magnus数值积分方法获得稳定的声场解.利用该耦合模态方法数值计算水平变化波导中的声场,并与COMSOL参考解比较,结果表明该耦合模态理论能够精确求解水平变化波导中的点源及分布源传播问题.     

基于颜色模型和稀疏表示的图像型火焰探测

常用的图像型火焰探测算法是提取火焰在图像上表现出的单个特征信息或其有效组合作为识别的依据,需要大量的训练样本进行学习与参量优化,且识别率对特征选择的要求也很高.本文从火焰的整体特征考虑,提出了基于颜色模型和稀疏表示模型相结合的图像型火灾探测方法.首先在HIS空间建立颜色模型对火灾图像进行预处理提取出疑似区域,建立稀疏表示模型,并利用主成分分析方法构造火焰和疑似火焰物体的特征字典,最后利用l1-minimization计算测试样本与训练样本的最小逼近残差实现火焰和干扰物体的分类识别.实验结果表明,该方法提高了火灾图像的分类准确度和识别速度,同时具有较高的准确率.     

联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法

针对目前视频行人再识别中存在视角、光线变化,背景干扰与遮挡,行人外观与行为相似,以及相同行人在不同模态特征下距离的差异性而导致的匹配不正确问题,提出一种联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法。在行人特征表示阶段,提出了行人多级深度特征表示网络,该网络不仅能学习视频序列中行人的时空特征,还能获取行人的全局外观特征和局部外观特征。在有序加权距离融合阶段,将行人的特征表示输入到距离测度学习中,分别计算行人在三类特征下的独立距离,并将距离排序后,根据距离的排名优化距离权值,最后融合三类距离得到最终距离,从而准确匹配行人。通过在公共数据集中的实验表明,所提方法不仅能够提高视频行人再识别的识别率,还具有丰富和完整的行人特征表示能力。     

基于YCbCr颜色空间的Retinex低照度图像增强方法研究

针对Retinex理论的低照度图像增强算法中光照图像估计问题,提出一种基于YCbCr颜色空间的低照度图像增强方法.该方法将原始低照度图像从RGB(Red Green Blue)颜色空间转换到YCbCr颜色空间,提取该空间中Y分量构建为原始光照图像分量L1(x,y),并对L1(x,y)进行Gamma校正得到增强的光照图像分量L2(x,y),经Retinex模型得到增强图像R(x,y),采用多尺度细节增强方法对图像R(x,y)进行细节增强,得到最终增强图像Re(x,y).实验结果表明,所提方法不仅能有效提升亮度,避免亮度和色彩失真,增强了图像的细节信息并获得了更好的视觉效果,而且运行速度快.     

精密热处理过程温度测量多模态重构方法

为了增大惯性约束聚变玻璃靶丸的磁悬浮力,通过热处理工艺对其表面金属氧化物涂层进行晶态调控从而增强磁性能的方法对热处理温度控制精度要求极高,需要从多方面对温度进行把控。目前基于圆图记录仪的温度测量手段已经不能满足惯性约束聚变对热处理温度开展实时多模态数据分析的要求。提出一种针对精密热处理过程温度测量的多模态重构方法,首先将精密热处理过程的温度数据进行数字化传输与存储,然后在计算机中进行多模态解析与重构,最后基于空间拓扑关系与特征参数标定结果,利用Corexy机构实现热处理温度的多模态重构。结果表明所提方法可以实现对温度调控过程的单一化模态分离与多模态重构,实现误差一般小于5%。     

Tetrolet框架下红外与可见光图像融合

提出一种Tetrolet框架下基于联合稀疏表示结合改进脉冲耦合神经网络规则的红外与可见光图像融合方法.对源红外与可见光图像进行不考虑旋转和反射情况下的Tetrolet系数分解;采用联合稀疏方法进行低频系数融合,通过学习字典进行低频系数的精确拟合并融合.在高频子带系数融合上,采用改进脉冲耦合神经网络设置相应的融合规则,根据神经元的点火次数来选择融合图像的高频系数;并对处理后的高低频系数值进行Tetrolet逆变换获取最终融合结果.结果表明,该方法能够有效保留待融合图像的边缘与细节特征,融合结果具有良好的视觉效果,能够增强观察者对于场景的感知和重要目标的识别能力.在互信息、梯度信息、结构相似度以及视觉敏感度指标上都优于传统变换域融合方法,尤其在结构相似度以及梯度保持度上分别领先0.033和0.025,具有有效性.     

张量环因子非凸秩约束的高光谱图像超解析

针对高光谱图像超解析问题,提出了一种联合子空间表示、非局部相似性和张量环因子非凸秩约束的超谱-多谱融合模型.首先,基于高光谱图像的全局谱低秩特性,利用原始低空间分辨率高光谱谱域信息将其降维至子空间表示;随后,针对视觉对像在非局部维度上的强相关性,利用多光谱图像的空间冗余信息将降维后子空间图分成多个相似patch组,并对...     

小样本字典学习的兰姆波模态识别方法*

针对兰姆波多模态识别问题,提出了基于小样本字典学习的模态识别方法。将多层复合板的频散特性看作一个线性时不变系统,首先,根据频散知识模拟各个模态传播特定距离后的信号,提取走时和能量特征创建字典;其次,获取待测信号的走时特征,通过查询字典来识别兰姆波模态;最后,根据能量参数估计结果,实现待测信号中各模态信号的分离和重构。通过对三层粘接的AAA板(铝板-亚克力板-铝板,每层厚度为2mm)中传播距离为0.3m、0.5m的直达波和反射波的实验验证,结果显示该方法对A0、S0模态的有效识别和各个波包信号的准确重建。     

基于旋转主方向梯度直方图特征的判别稀疏图映射算法

非约束环境下采集的人脸图像复杂多变,将其直接作为字典原子用于稀疏表示分类(sparse representation based classification,SRC),识别效果不理想.针对该问题,本文提出一种基于旋转主方向梯度直方图特征的判别稀疏图映射(discriminative sparse graph embedding based on histogram of rotated principal orientation gradients,DSGE-HRPOG)算法,用于构建类内紧凑、类间分离的低维判别特征字典,提高稀疏表示分类准确性.首先,采用旋转主方向梯度直方图(histogram of rotated principal orientation gradients,HRPOG)特征算子提取非约束人脸图像的多尺度多方向梯度特征,有效去除外界干扰和像素间冗余信息,构建稳定、鉴别的HRPOG特征字典;其次,引入判别稀疏图映射(discriminative sparse graph embedding,DSGE)算法,以类内重构散度最小、类间重构散度最大为目标计算特征字典的最佳低维投影矩阵,进一步增强低维特征字典的判别性、紧致性;最后,提出投影矩阵和稀疏重构关系交替迭代优化算法,将维数约简过程伴随在稀疏图构建过程中,使分类效果更理想.在AR,Extended Yale B,LFW和Pub Fig这4个数据库上进行大量实验,验证了本文算法在实验环境数据库和真实环境数据库上的有效性.     

联合稀疏表示在水下目标分类中的应用

水下目标分类识别的性能受所选特征的限制,多特征往往可以获得更加稳定的结果,针对这一问题,提出了一种基于联合稀疏表示模型的水下目标分类识别方法。首先对水下目标回波信号提取3种具有信息互补性与关联性的特征:中心矩特征、小波包能量谱特征、梅尔频率倒谱系数特征,然后应用加速近端梯度法对联合稀疏表示模型进行优化,求解得到最优联合稀疏系数,最后根据最小误差准则确定目标类别。在消声水池开展模拟实验,对6类目标进行分类识别,结果表明:与传统算法相比,提出的算法具有更高识别准确率,并且其执行效率较传统算法有很大提升。      

基于红外和可见光图像逐级自适应融合的场景深度估计

从图像中恢复场景的深度是计算机视觉领域中的一个关键问题。考虑到单一类型图像在深度估计中受场景不同光照的限制，提出了基于红外和可见光图像逐级自适应融合的场景深度估计方法（PF-CNN）。该方法包括双流滤波器部分耦合网络、自适应多模态特征融合网络以及自适应逐级特征融合网络。在双流卷积中红外和可见光图像的滤波器部分耦合使两者特征得到增强；自适应多模态特征融合网络学习红外和可见光图像的残差特征并将两者自适应加权融合，充分利用两者的互补信息；逐级特征融合网络学习多层融合特征的结合，充分利用不同卷积层的不同特征。实验结果表明:PF-CNN在测试集上获得了较好的效果，将阈值指标提高了5%，明显优于其他方法。