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《中国科学院大学学报》2016,(5)
采用非局部均值,全变差正则化和稀疏编码,提出一种新的单幅图像超分辨率重建方法.首先,用非局部均值方法对低分辨率图像进行去噪处理,可保证几何结构的一致性.然后,将去噪后的低分辨率图像代入重建模型得到高分辨率图像的低频分量,而高分辨率图像的高频分量则通过学习的方法在数据库中查找得到.将得到的低频分量与高频分量相加得到初始的高分辨率图像的恢复结果.最后对初始的恢复图像进行一些全局优化即可得到最终恢复的高分辨率图像结果.实验结果证明该方法得到的高分辨率图像结果具有鲁棒性且更自然. 相似文献
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油水两相流过程的可视化检测对多相流研究与石油和化工等工业生产具有重要意义。超声层析成像技术具有非侵入、无辐射、安装方便等优点，在油水两相流检测中有很好的应用前景。针对超声层析成像实现低对比度声学特性的油、水两相介质分布重建问题，提出一种高分辨率图像重建方法。该方法通过构建基于阶段奇异值分解的降维同步代数重建算法，在保证重建精度的同时提高重建速度，并采用高斯回归模型将低分辨率的重建结果转化为高分辨率图像。仿真模拟测试结果表明，该算法重建图像误差小、分辨率较高，能满足实时成像要求。 相似文献
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独立分量分析 (ICA)通过对非高斯分布数据进行有效表示,获得在统计学上独立的各个分量。这种表示可以获取数据的基本结构,包括特征提取和信号分离。简述ICA基本理论和快速算法,对照主分量分析 (PCA)的Karhunen Loeve(K L)变换,提出独立分量变换 (ICT)概念。在分析地震信号特点的基础上,对模拟和实际含噪地震道进行独立分量变换、信噪分离和去噪处理初步探索,重建获得令人满意的去噪结果。研究表明,ICA在勘探地震信号处理中具有应用前景. 相似文献
4.
对基于边缘的算法进行了改进,综合考虑了边缘和能量结构. 首先利用非下采样contourlet(NSCT)变换,对图像进行多尺度和多方向的分解;然后将低频系数按边缘能量大小划分为边缘和平滑2部分,边缘部分采用边缘能量取最大的融合方法,平滑部分使用基于局部能量的规则进行融合,高频子带使用相关系数和局部方差相结合的重要性测度法进行融合;最后对融合系数进行NSCT反变换得到融合图像. 实验结果表明,该算法融合效果较基于边缘算法有所改善,是一种有效兼顾细节和能量结构的方法. 相似文献
5.
超分辨率重建可以从低分辨率图像序列中重建出高分辨率图像,提高图像质量。重建出边缘保持且噪声低的高分辨率图像,仍具有挑战。针对此问题,在L1先验模型中添加图像梯度的L0范数作为先验知识,提出联合L1和L0先验模型的超分辨率重建算法,既保留L1先验模型边缘保持的优点,又保留L0先验模型抑制噪声的优点。将该算法与双三次插值、Total Variation (TV)先验模型和L1先验模型作对比,通过仿真实验数据和真实实验数据的分析,验证本文算法的有效性。 相似文献
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旨在实现对赛道上风速风向的超短期预测,为自由式滑雪空中技巧提供实用有效的风速风向预报信息,为运动员稳定性控制与技术训练提供辅助支持。针对赛道风具有非平稳、波动剧烈的特点,采用离散小波变换提取风速风向序列的特征分量,对低频近似分量建立非线性自回归(NAR)神经网络模型,高频细节分量建立差分自回归移动平均(ARIMA)模型,再将各分量结果组合相加得到最终预测结果。误差分析表明组合模型能有效改善单一模型的预测滞后性,预测精度高同时具备预测风速风向突变的能力。对预测结果进一步分析,将其转换为表征赛道风稳定性的指标,来为运动员提供更直观的预报信息。最后对模型计算用时分析表明该方法能够满足实际应用的需求。 相似文献
7.
图像进行传输过程中，图像噪声成为影响图像质量的重要因素，因此，对图像去噪是各类图像处理领域广泛研究的内容。对图像实施去噪要点要保留图像的重要信息，并获得良好的去噪效果。借助匹配法找出相似块作为训练样本，通过主成分分析提取信号的重要特征，根据最小均方误差方法建立线性自适应阈值方程，对图像展开自适应阈值去噪处理。本次研究表明，这种方法能有效去除图像的高斯白噪声，保存图像的细节信息，从而获得最佳的视图。 相似文献
8.
为降低海事监控视频图像背景中运动物体引起的杂波和噪声对船舶目标检测的影响,根据采集的可见光视频图像特性,提出一种海天背景下船舶目标自适应检测算法。将待检测图像进行预处理,使用自适应中值滤波和均值漂移(mean-shift)滤波对图像进行滤波去噪。采用密度峰聚类对传统K均值聚类算法进行改进,自适应确定初始聚类中心及其数量。对海面船舶进行自适应聚类分割。仿真实验显示:该算法的检测准确率为90.3%,验证了其准确性和可靠性;单帧视频图像的船舶目标检测用时可控制在100 ms以内,满足实时检测的要求。结果表明:该算法可以实现海天背景下船舶目标的准确、快速检测,为海上船舶目标跟踪奠定了可靠的基础。 相似文献
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《苏州市职业大学学报》2014,(1):1-1
主持人语：本人应邀为《苏州市职业大学学报》科技重大项目栏的主持人,希望借助该平台,向学术同仁介绍本人主持的国家自然科学基金资助项目所取得的研究成果,以期让研究者了解本项目进展及研究的意义.2009年,以本人为项目负责人,以苏品刚副教授和周昌雄教授为主要课题成员,与东南大学毫米波国家重点实验室合作,组建了科研团队,成功申报了1项国家自然基金项目“非负稀疏编码算法及其在毫米波焦平面成像图像处理中的应用研究（No.60970058）”,这一项目主要在毫米波（MMW）焦平面成像系统成像机制研究的基础上,进一步利用软件方法对MMW成像数据进行后续处理,从而得到更高分辨率的MMW图像.主要在基于人眼初级视觉系统主视皮层V1区神经元的非负稀疏编码（NNSC）模型的研究基础上,结合已成熟的图像处理方法,提出了基于稀疏特征的毫米波图像处理方法.该项目主要的研究工作包括以下五个方面：①毫米波成像系统中关键硬件-毫米波成像接收机混频器及成像天线的研制;②建模了一类具有视觉反馈机制的NNSC神经网络模型并实现了该模型的稀疏优化学习;③基于量子信息理论、Retinex理论以及二维经验模式分解、偏微分方程、凸集投影、神经网络非线性滤波特性等算法,提出了一些适用于MMW图像的处理算法;④利用NNSC特征基和最大似然估计法,提出了基于NNSC收缩技术的毫米波图像消噪和恢复方法;⑤结合NNSC算法、图像稀疏表示及超分辨率图像恢复等算法,提出了一类基于组合变换的MMW图像级联消噪和恢复方法. 相似文献
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为将图像字幕原始图象帧分割成N×N大小子块,同时将每个子块标注为字幕块和非字幕块两类,并且从每个子块提取能够保持相互高阶独立的独立分量特征去训练支持向量机分类器,再结合金字塔模型去噪方法,用训练好的支持向量机来实现对视频字幕区域自动定位提取。这种方法在样本不是很多的情况下,具有良好的分类推广能力以及能使独立成分特征之间彼此保持高阶独立性,所以该算法具有明显的优点。 相似文献
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仿效人类的视觉认知过程,提出面向目标的图像超分辨率算法.只需从一幅车牌图像就可以恢复目标的细节信息.该算法使用先检测、后重建的思路,通过联合稀疏编码建立目标高低分辨率图像片之间的关系,以目标可以稀疏表示为先验,检测到目标区域后,通过压缩感知重建图像.实验表明,重建图像的峰值信噪比(PSNR)较传统方法约有2dB的改善.此外,还验证了超分辨率重建改善了车牌识别结果,可以消除20%的错误识别字符. 相似文献
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NNSC是把多维数据分解成非负稀疏分量的一种方法,而且这种方法已成功地应用于建模视觉感知系统的感受野。通过仿真实验证明了NNSC方法在自然图像的特征提取中的有效性;而且与独立分量分析(ICA)方法相比,实验结果证明NNSC法提取的特征基要优于ICA基,其图像重构目视效果明显好于用ICA基恢复的结果。 相似文献
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针对图像重建中采用稀疏正则化算法时，阈值收缩算子的阈值参数难以选取的问题，提出一种采用自适应阈值收缩算子的稀疏正则化算法。该算法收缩算子的阈值参数在迭代求解过程中根据解的稀疏度进行更新；同时在该算子中引入权重系数，研究阈值算子的衰减特性对图像重建质量的影响；并将该算法应用于电学层析成像的仿真和实验图像重建。结果表明：与传统的稀疏正则化算法相比，使用具有衰减特性的阈值收缩算子的稀疏正则化算法重建图像的性能指标有所提高。当被测物场的内含物分布较为简单时，采用较大的权重系数；当被测物场的内含物分布相对复杂时，使用较小的权重系数，有利于提高重建图像的质量。 相似文献
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非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型能够有效模拟人脑初级视觉系统主视皮层V1区神经元的感受野,有效抽取自然界的特征,目前已在图像处理领域中得到广泛应用。考虑NNSC建模过程中稀疏先验分布的选取、特征基矩阵的稀疏度约束、特征基的最大化代表性、图像数据类别先验信息等主要因素,主要讨论了基于正态逆高斯(NIG)密度的双层反馈NNSC(NIG-N NSC)模型、基于局部特征的NNSC(LNNSC)模型以及基于Fisher线性判据的NNSC(FLD-NNSC)模型。研究结果表明,拓展的NNSC模型在图像特征提取、图像消噪和图像恢复中具有一定的实用性。 相似文献
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任务卸载是雾计算的主要技术之一，即计算能力不足的节点将任务卸载给具有富余资源的节点帮助计算。以优化任务平均卸载时延和提升卸载服务成功率为目标，利用多臂老虎机理论为动态雾计算网络提出一种基于在线学习的任务卸载算法，可实时做出最优卸载决策。将该算法扩展到非稳定网络状态，使之可以动态追踪网络中节点的资源与环境变化，实时调整卸载决策。详细分析所提出算法的性能、复杂度和存储占用情况。仿真结果表明，这两种算法可达到的长期平均任务卸载时延均十分接近理想算法下的最优时延，卸载服务成功率也得到显著提升。此外，所提算法在非稳定的网络状态下能够追踪到计算资源与环境的变化。 相似文献
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针对实际军事情况下车辆目标为非合作目标,提出改进的主成分分析方法（IPCA）。它首先利用稀疏求解方法得到与测试样本最相关的部分训练样本以及它们对测试样本的表示系数。然后结合主成分分析（PCA）得到最优投影矩阵,使投影后不同测试样本能更好地利用训练样本信息进行分类。利用美国运动和静止目标获取与识别数据库中3类目标进行识别实验,结果表明基于改进的PCA方法比传统的PCA方法能够得到更高的识别率,并对稀疏方位角训练样本有更好的鲁棒性。 相似文献
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SAR层析成像利用多航过复数据对观测目标进行高程向重构，全极化数据具有丰富的散射信息。将全极化数据与SAR层析成像相结合，利用城市建筑高程向散射体的稀疏性和全极化数据信号稀疏支撑集相同的特点，提出基于组稀疏约束和稀疏约束相结合的求解模型，并利用层次稀疏的方法对模型进行求解。通过Monte Carlo仿真实验将该模型法的性能与单极化层析成像模型和基于组稀疏的求解方法的性能进行对比，并将该方法应用到实测数据的半点目标仿真实验中。结果表明，本文提出的方法提高了高程向重建精度，且有更好的鲁棒性，在低信噪比下也能较好地恢复目标的高程向信息和后向散射系数。 相似文献
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图像中的强光在一定程度上会降低图像的质量,本文致力于从受到强光影响的图像中去除强光并生成清晰图像。为解决这个问题,提出一种带有注意力辅助模块的生成对抗网络。它主要由加入压缩-激励模块的卷积长短期记忆网络和注意力矩阵辅助模块组成,注意力辅助模块可以指导自动编码器生成清晰的图像。该方法可以轻松地移植处理其他类似的图像恢复问题。实验证明,改进后的网络体系结构是有效的并且有一定的意义。 相似文献
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把通常用于图像处理的CLEAN算法引入到SAR成像处理中,提出一种基于CLEAN的SAR图像旁瓣抑制方法.分析算法流程,比较点目标仿真结果和RADARSAT-1海洋稀疏目标场景成像结果,表明该方法在保证成像分辨率的同时,能够有效地抑制合成孔径雷达图像的旁瓣. 相似文献
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将Julia曲线"按正方形形状以多种方式进行量化,并将量化的 Julia曲线 "用于分形图像压缩编码,改变了分形图像压缩编码以变化的压缩编码字典进行编码的缺点。此外,还建立了一个小型的常用字典,用以加速分形图像的压缩编码。实验结果表明, Julia曲线 "能很好地拼贴所要编码的图像,并具有分形图像的解码优点。 相似文献