基于耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建

针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建效果欠佳或字典训练时间过长的问题,本文提出了一种耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建算法.该算法首先利用高斯混合模型聚类算法对训练图像块进行聚类,然后使用更改字典更新方式的改进KSVD字典学习算法来快速获得高、低分辨率特征空间下字典对和映射矩阵.重建时根据测试样本与各个类别的似然概率自适应地选择最匹配的字典对和映射矩阵进行高分辨率重建.最后利用图像非局部相似性,将其与迭代反向投影算法相结合对重建后的图像进行后处理获得最佳重建效果.实验结果表明了本文方法的有效性.     

A Hardware Architecture for the LZW Compression and Decompression Algorithms Based on Parallel Dictionaries

In this paper, a parallel dictionary based LZW algorithm called PDLZW algorithm and its hardware architecture for compression and decompression processors are proposed. In this architecture, instead of using a unique fixed-word-width dictionary a hierarchical variable-word-width dictionary set containing several dictionaries of small address space and increasing word widths is used for both compression and decompression algorithms. The results show that the new architecture not only can be easily implemented in VLSI technology because of its high regularity but also has faster compression and decompression rate since it no longer needs to search the dictionary recursively as the conventional implementations do.     

一种新的结合稀疏编码的红外图像聚类分割算法

聚类作为一种重要的图像分割方法得到了大量研究,提出了一种新的结合稀疏编码的红外图像聚类分割算法,扩展了传统的基于K-means聚类的图像分割方法。结合稀疏编码的聚类算法能有效融合图像的局部信息,而且易于利用像素之间的内在相关性,但是对于分割会出现过分割和像素难以归类的问题。为此,在字典的学习过程中,将原子的聚类算法引入其中,有助于缩减字典中原子所属类别的数目防止出现过分割;同时将稀疏编码系数同原子对聚类中心的隶属程度相结合来判断像素所属的类别。这种处理方式能更好地实现利用像素的内在相关性进行聚类分割,并在其中自然引入了局部空间信息,达到更好分离目标区域和背景区域的目的。实验结果表明,结合稀疏编码的K-means聚类分割算法能更好的实现复杂背景下红外图像重要区域的准确分割提取。     

基于结构联合字典的肺部LDCT图像降噪

肺部LDCT（Low-Dose Computed Tomography）图像中噪声及条状伪影等异常显著,顶部和底部图像尤为严重.为提高整个肺部LDCT图像的质量,本文提出一种基于结构联合字典的图像降噪方法.首先,利用肺部CT图像的灰度特点,将HRCT（High Resolution Computed Tomography）图像块分类并训练,获得4类字典,通过计算原子的信息熵和HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征,得到相应的结构字典,进而构造出结构联合字典;然后,在对肺部LDCT图像进行非局部均值滤波的基础上,将结构联合字典作为全局字典,对图像进行稀疏表示及重构,获得降噪后的图像.为验证算法有效性,选用模拟和临床两类数据进行实验,并与KSVD、AS-LNLM、BF-MCA等3种算法对比.对比发现,本文算法在去除噪声和条状伪影以及保留细节方面效果较好,特别是对序列顶层和底层图像处理优势更加明显.该方法能够显著提升整个肺部LDCT图像的质量.     

密码的分析与安全策略

简单介绍了密码的工作原理,对密码进行加密处理的基本技术基础上，指出了密码易遭受攻击的原因所在,并简述了当前流行的密码攻击技术。最后，针对密码的脆弱性提出了如何创建更加安全的密码，保护密码安全的相关策略以及在高安全要求环境中补充密码验证的其他可选方法。     

基于韵母发音事件匹配与位置时延分析的音唇一致性判决方法

针对传统一致性判决方法主要对整句(段)话进行分析,并无对分析内容加以筛选,存在字典规模过大、计算复杂度高及结果易受静音等弱关联片段影响等不足,本文以唇型变化显著的韵母为代表性发音事件,结合音唇初始时延分布范围的统计结果,提出基于韵母发音事件匹配与位置时延分析的一致性判决方法.先利用提出的音视频结合韵母切分法对字典学习数...     

Hash Dictionary Searching Algorithm

ＨａｓｈＤｉｃｔｉｏｎａｒｙＳｅａｒｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＴａｎｇＪｉａｙｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，Ｘｉ＇ａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｒ＇ａｎ７１００６１．Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉ...     

Projected Transfer Sparse Coding for cross domain image representation

Sparse coding has been used for image representation successfully. However, when there is considerable variation between source and target domain, sparse coding cannot achieve satisfactory results. In this paper, we proposed a Projected Transfer Sparse Coding algorithm. In order to reduce their distribution difference, we project source and target data into a shared low dimensional space. Meanwhile, we learn a projection matrix and a shared dictionary and the sparse coding of source and target data in the low dimensional space. Unlike existing methods, the sparse representations are learnt using the projected data which are invariant to the distribution difference and the irrelevant samples. Thus, the sparse representations are robust and can improve the classification performance. We do not need to know any explicit correspondence across domains. We learn the projection matrix, the discriminative sparse representations, and the dictionary in a unified objective function. Our image representation method yields state-of-the-art results.     

图像字典的盲构造算法

为了使冗余字典能够自适应地表征图像特征,提 出了一种优化的图像字典构造算法。算法 采用了冗余字典内基元类之间的灰色关联度作为字典优化依据,建立了一种新的字典优化原 则,提出了一 种自适应的字典设计算法。算法能够根据图像结构和噪声等信息自适应地选择字典的冗余 因子,将算法运用于图像去噪,结果表明,算法效率大大提高,同时也提高了图像去噪 效果。     

基于紧致字典的基追踪方法在SAR图像超分辨中的应用

基追踪方法是信号稀疏表示领域的一种新方法.它寻求从超完备的基集合(字典)中得到信号的最稀疏的表示,即用尽可能少的基尽可能精确地表示原信号,从而获得信号的内在本质特性.本文将基追踪方法的应用扩展到SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的超分辨问题上来.首先在相位历史域依据SAR目标属性散射模型构造了一类紧致字典,从而大大减小了所求解问题的维数,其次设计了一种新的迭代算法进行快速求解,得到SAR图像中各散射中心位置和幅度的高精度估计,最后依据相位历史域SAR目标属性散射模型,生成更大尺度的相位历史数据,对生成的相位历史数据成像即得到更高分辨率的SAR图像.仿真算例和MSTAR实测数据计算表明,基于紧致字典的基追踪方法能够快速稳定实现,同时具有良好的超分辨性能.