基于张量低秩恢复和块稀疏表示的运动显著性目标提取 被引量：11

1

作者 柳欣 钟必能 +1 位作者 张茂胜 崔振 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期1753-1763,共11页

针对视频的高维结构特性,采用张量表征并将运动显著性目标提取转化为基于低秩张量恢复和块稀疏表示问题.首先根据背景张量的低秩性和运动目标的稀疏性,利用加速近端梯度张量恢复方法分别重建出RGB颜色通道中三维视频张量的低秩部分与稀... 针对视频的高维结构特性,采用张量表征并将运动显著性目标提取转化为基于低秩张量恢复和块稀疏表示问题.首先根据背景张量的低秩性和运动目标的稀疏性,利用加速近端梯度张量恢复方法分别重建出RGB颜色通道中三维视频张量的低秩部分与稀疏部分,初步实现背景与运动目标的粗略分离;其次组合三颜色通道稀疏张量并转化为按照帧数展开的二维矩阵,进一步通过矩阵恢复的方法去除动态背景产生的小稀疏块干扰;最后通过自适应阈值法选择运动目标稀疏块掩模并对存在的空洞进行填充补偿,以达到重构出完整前景运动目标的目的.相对于常用方法,该方法从张量模型角度解决运动目标提取问题,较大程度地保护了视频序列的原始空间结构,不仅能够降低运动目标提取区域出现的漏检问题,而且可以很好地去除动态背景所带来的干扰.实验结果表明,该方法对运动目标提取的准确度较高,鲁棒性较强. 展开更多

关键词 运动目标提取 张量恢复 块稀疏表示 自适应阈值 动态背景

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改进非凸估计与非对称时空正则化的红外小目标检测方法

2

作者 胡亮 杨德贵 +1 位作者 赵党军 张俊超 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期180-194,共15页

针对复杂背景下的红外小目标检测,在非对称时空正则化约束的非凸张量低秩估计算法基础上,提出了一种新的核范数估计方法代替原算法中的估计方法。提出基于结构张量与多结构元顶帽(Top-Hat)滤波的自适应权重张量对目标张量进行约束,增强... 针对复杂背景下的红外小目标检测,在非对称时空正则化约束的非凸张量低秩估计算法基础上,提出了一种新的核范数估计方法代替原算法中的估计方法。提出基于结构张量与多结构元顶帽(Top-Hat)滤波的自适应权重张量对目标张量进行约束,增强目标张量稀疏性的同时抑制其中残存的强边缘结构。实验结果表明,所提改进算法能够更好地消除图像中强边缘结构对检测结果的影响,在保证检测率的情况下,较原算法具有更低的虚警率。 展开更多

关键词 红外小目标检测 张量恢复 张量核范数 多结构元Top-Hat滤波

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基于去雾增强和张量恢复的红外小目标检测 被引量：2

3

作者 王亚平 周裕丰 张宝华 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期419-427,共9页

为解决红外块张量模型中利用核范数难以找到张量秩的非凸逼近,得到的非最优解进而影响红外小目标检测,提出了一种基于去雾增强和张量恢复的红外小目标检测算法。首先,利用改进后的暗通道算法对红外图像去雾增强,提高清晰度的同时间接增... 为解决红外块张量模型中利用核范数难以找到张量秩的非凸逼近,得到的非最优解进而影响红外小目标检测,提出了一种基于去雾增强和张量恢复的红外小目标检测算法。首先,利用改进后的暗通道算法对红外图像去雾增强,提高清晰度的同时间接增强了红外图像中背景的低秩性;其次,筛选匹配的张量正面切片去构建红外块张量模型,在张量奇异值分解的框架下,将检测任务转化为张量恢复问题;最后,设计一种快速算法恢复出红外图像中的低秩成分和稀疏成分,运算简单降低算法复杂度。相较于滤波和人类视觉系统的方法,该算法在复杂背景下的误检率平均下降16.6%,在常见的高亮背景区域中检测性能良好,误检率可降低33%。实验结果表明:该算法可以适用于复杂场景,剔除潜在的虚警点。 展开更多

关键词 红外小目标 去雾增强 红外块张量模型 张量恢复

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基于块和低秩张量恢复的视频去噪方法 被引量：2

4

作者 李小利 杨晓梅 陈代斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第4期1273-1276,1280,共5页

由于采用矩阵的表示形式会破坏视频数据的原始空间结构,针对这一问题,提出了一种基于块和低秩张量恢复的视频去噪方法。首先运用自适应中值滤波器对含噪视频进行预处理,通过相似块匹配构造一个三阶张量,根据视频张量的低秩性和噪声像素... 由于采用矩阵的表示形式会破坏视频数据的原始空间结构,针对这一问题,提出了一种基于块和低秩张量恢复的视频去噪方法。首先运用自适应中值滤波器对含噪视频进行预处理,通过相似块匹配构造一个三阶张量,根据视频张量的低秩性和噪声像素的稀疏性,利用基于张量的增广拉格朗日乘子法(ALM)重建出三阶视频张量的低秩部分和稀疏部分,实现噪声的分离。该方法采用张量模型来处理视频去噪的问题,更好地保护了视频序列的高维结构特性,可以准确地去除复杂结构视频的噪声干扰。实验结果表明,相对于常用方法,该方法能准确完整地分离噪声,具有更强的视频去噪能力。 展开更多

关键词 视频去噪 张量恢复 鲁棒主成分分析 增广拉格朗日乘子法

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基于低秩张量恢复的视频块效应处理 被引量：2

5

作者 陈代斌 杨晓梅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期280-283,共4页

针对块编码的视频解码后存在块效应的问题,提出了一种基于块和低秩张量恢复的块效应处理方法。首先在视频序列里寻找相似块构造三阶张量,根据背景张量的低秩性和块效应的稀疏性,利用扩展于张量上的增广拉格朗日乘子法求解一个低秩张量... 针对块编码的视频解码后存在块效应的问题,提出了一种基于块和低秩张量恢复的块效应处理方法。首先在视频序列里寻找相似块构造三阶张量,根据背景张量的低秩性和块效应的稀疏性,利用扩展于张量上的增广拉格朗日乘子法求解一个低秩张量恢复问题。从张量模型的角度来进行视频块效应处理,更好地保护了高维数据的结构特性。实验结果显示,相对于传统去块效应方法,通过该方法得到的视频图像有更高的峰值信噪比(PSNR)和更好的视觉效果。 展开更多

关键词 视频编解码 视频去块效应 张量恢复 增广拉格朗日乘子法

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运动车辆检测的APG-TR算法 被引量：1

6

作者 陈涛 谭华春 +2 位作者 冯广东 王震宇 魏朗 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期100-106,共7页

为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率,提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像,保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复,重建出张量的低秩部分与稀疏部分,实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的... 为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率,提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像,保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复,重建出张量的低秩部分与稀疏部分,实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的分离与交通视频内在特征的提取。利用交通监控系统采集到的交通视频106帧图像对本文算法进行了测试。测试结果表明:在晴天条件下,APG-TR算法的平均正确率为91.4%,在雨、雾天气条件下,正确率分别为86.4%、85.2%,相比帧差法更加稳定与准确。APG-TR算法具有良好的收敛速度与鲁棒性,在智能交通领域中具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 智能交通系统 车辆检测 高维结构 张量恢复 APG-TR 矩阵恢复

原文传递

一种基于张量的深度视频增强算法研究

7

作者 姚孟奇 张维忠 王靖 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2018年第1期40-44,共5页

针对深度视频出现的许多空洞,提出一种基于张量的深度视频空洞修复算法。首先运用加权移动平均机制对原始深度视频进行处理,得到预处理视频,然后根据背景张量的低秩性和运动目标的稀疏性,利用低秩张量恢复的方法重建张量的低秩部分和稀... 针对深度视频出现的许多空洞,提出一种基于张量的深度视频空洞修复算法。首先运用加权移动平均机制对原始深度视频进行处理,得到预处理视频,然后根据背景张量的低秩性和运动目标的稀疏性,利用低秩张量恢复的方法重建张量的低秩部分和稀疏部分,实现背景与运动目标的分离。同时,针对分离出来的运动目标部分,利用相似块匹配构造一个四阶张量,根据视频张量的低秩性和噪声像素的稀疏性,再次利用张量恢复重建四阶张量的低秩部分和稀疏部分,去除噪声并修复视频空洞,采用张量表征深度视频,利用分块处理,解决基于帧处理的传统方法丢失数据信息问题,保持视频数据的空间结构,在相同实验环境下,采用3个视频进行测试。实验结果表明,本方法可以很好地去除噪声,修补孔洞,并且基本可以还原视频的纹理结构,保持边缘,达到视频增强的效果,显著提高了深度视频的质量,鲁棒性强。该研究对实时获取外界信息具有重要意义。 展开更多

关键词 深度视频 张量 张量恢复 KINECT

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结合稀疏先验与多模式分解的低秩张量恢复方法

8

作者 杨秀红 苟田坤 +2 位作者 薛怡 金海燕 石争浩 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期922-938,共17页

目的各类终端设备获取的大量数据往往由于信息丢失而导致数据不完整,或经常受到降质问题的困扰。为有效恢复缺损或降质数据,低秩张量补全备受关注。张量分解可有效挖掘张量数据的内在特征,但传统分解方法诱导的张量秩函数无法探索张量... 目的各类终端设备获取的大量数据往往由于信息丢失而导致数据不完整,或经常受到降质问题的困扰。为有效恢复缺损或降质数据,低秩张量补全备受关注。张量分解可有效挖掘张量数据的内在特征,但传统分解方法诱导的张量秩函数无法探索张量不同模式之间的相关性;另外,传统张量补全方法通常将全变分约束施加于整体张量数据,无法充分利用张量低维子空间的平滑先验。为解决以上两个问题,提出了基于稀疏先验与多模式张量分解的低秩张量恢复方法。方法在张量秩最小化模型基础上,融入多模式张量分解技术以及分解因子局部稀疏性。首先对原始张量施加核范数约束,以此捕获张量的全局低秩性,然后,利用多模式张量分解将整体张量沿着每个模式分解为一组低维张量和一组因子矩阵,以探索不同模式之间的相关性,对因子矩阵施加因子梯度稀疏正则化约束,探索张量子空间的局部稀疏性,进一步提高张量恢复性能。结果在高光谱图像、多光谱图像、YUV(也称为YCbCr)视频和医学影像数据上,将本文方法与其他8种修复方法在3种丢失率下进行定量及定性比较。在恢复4种类型张量数据方面,本文方法与深度学习GP-WLRR方法(global prior refined weighted low-rank representation)的修复效果基本持平,本文方法的MPSNR(mean peak signal-to-noise ratio)在所有丢失率及张量数据上的总体平均高0.68 dB,MSSIM(mean structural similarity)总体平均高0.01;与其他6种张量建模方法相比,本文方法的MPSNR及MSSIM均取得最优结果。结论提出的基于稀疏先验与多模式张量分解的低秩张量恢复方法,可同时利用张量的全局低秩性与局部稀疏性,能够对受损的多维视觉数据进行有效修复。 展开更多

关键词 多模式张量分解 稀疏先验 因子梯度稀疏性 低秩张量恢复

原文传递

基于‖X‖*-α‖X‖_(F)模型张量恢复(L_(2),L_(1))-TRIP的条件

9

作者 钟林江 王川龙 《太原师范学院学报（自然科学版）》 2024年第2期1-7,共7页

限制等距条件在稀疏优化中是稀疏性的保证.在压缩感知和矩阵补全中,基于L_(1),L_(*)以及L_(1)-L_(2)和L_(*)-L_(F)优化模型的限制等距条件已经推广到张量模型上,基于Tucker秩和L_(*)-αLF(0<α≤1)优化模型,在脉冲噪声的情况下研究... 限制等距条件在稀疏优化中是稀疏性的保证.在压缩感知和矩阵补全中,基于L_(1),L_(*)以及L_(1)-L_(2)和L_(*)-L_(F)优化模型的限制等距条件已经推广到张量模型上,基于Tucker秩和L_(*)-αLF(0<α≤1)优化模型,在脉冲噪声的情况下研究低秩张量X恢复的广义(L_(2),L_(1))-限制等距性质((L_(2),L_(1))-TRIP),并给出了低秩张量X恢复的充分条件以及恢复的误差. 展开更多

关键词 ‖X‖*-α‖X‖F最小化 限制等距性 低秩张量恢复 脉冲噪声

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增强的张量鲁棒主成分分析模型及其应用 被引量：2

10

作者 赵奉营 杨宏伟 赵丽娜 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期105-116,共12页

鲁棒主成分分析(RPCA)是处理图像恢复和背景建模问题的常用模型。针对原始RPCA及其改进模型对输入数据低秩结构的依赖性过强问题,提出一个增强的张量鲁棒主成分分析模型(E-TRPCA)并构造了一个新的增强张量核范数(E-TNN)正则项。E-TNN基... 鲁棒主成分分析(RPCA)是处理图像恢复和背景建模问题的常用模型。针对原始RPCA及其改进模型对输入数据低秩结构的依赖性过强问题,提出一个增强的张量鲁棒主成分分析模型(E-TRPCA)并构造了一个新的增强张量核范数(E-TNN)正则项。E-TNN基于张量数据的低维子空间投影约束其低秩性,可以更真实地反映张量数据的潜在结构,增强模型的泛化性。利用交替方向乘子算法(ADMM)对目标函数进行优化求解,在图像去噪和背景建模上的实验结果表明所提方法在图像恢复效果和运行时间方面要优于当前的其他方法。 展开更多

关键词 张量鲁棒主成分分析 低秩张量恢复 增强张量核范数 张量分解

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基于深度学习的青梅品质智能分选技术与装备研究 被引量：3

11

作者 张晓 庄子龙 +1 位作者 刘英 王旭 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期402-411,共10页

青梅内外品质对其精深加工过程有重要影响,常规人工分选不仅分级效率较低,且受个人主观因素影响难以实现标准化作业,不能满足市场需求。以深度学习技术为基础,在青梅外表缺陷分类方面,将Vision Transformer网络模型应用到机器视觉系统中... 青梅内外品质对其精深加工过程有重要影响,常规人工分选不仅分级效率较低,且受个人主观因素影响难以实现标准化作业,不能满足市场需求。以深度学习技术为基础,在青梅外表缺陷分类方面,将Vision Transformer网络模型应用到机器视觉系统中,引入多头注意力机制,提升全局特征表示能力,并通过softmax函数减少梯度,实现青梅表面的多类(腐烂、裂纹、疤痕、雨斑、完好5类)检测分选,结果表明其平均判别准确率达到99.16%,其中腐烂、疤痕、裂纹以及完好青梅图像的判别准确率达到100%、雨斑达到97.38%,每组平均测试时间为100.59 ms;该网络的各类判别准确率、平均判别准确率均明显优于VGG网络、ResNet-18网络。青梅内部品质(SSC)预测方面,基于高光谱成像技术,结合低秩张量恢复(LRTR)的去噪优势和堆叠卷积自动编码器(SCAE)的降维优势,构建了LRTR-SCAE-PLSR青梅糖度预测模型。结果表明网络规模为119-90-55-36时,模型预测集相关系数为0.965 4,均方根误差为0.582 7%,表现最佳;通过SCAE、LRTR-SCAE两种降维模型对比,LRTR-SCAE模型不仅维度更低,预测集相关系数也明显提高,验证了LRTR-SCAE模型的降维去噪优势。设计并搭建了可用于青梅内外品质无损分选的智能装备,整机尺寸小,结构简单,分选结果满足青梅精深加工需求。 展开更多

关键词 青梅 智能分选装备 可溶性固形物 Vision Transformer模型 低秩张量恢复

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双因子张量范数正则化低秩张量填充

12

作者 李鸿燕 姜伟 《应用数学进展》 2022年第10期6908-6914,共7页

本文提出了一种新的正则化方法,解决了低秩张量恢复问题。通过将张量Schatten-p范数分解成l2,q范数与l2,1范数的加权和,避免了求解张量Schatten-p范数需要张量奇异值分解的问题,从而降低了算法的复杂度。采用交替方向乘子法用于求解提... 本文提出了一种新的正则化方法,解决了低秩张量恢复问题。通过将张量Schatten-p范数分解成l2,q范数与l2,1范数的加权和,避免了求解张量Schatten-p范数需要张量奇异值分解的问题,从而降低了算法的复杂度。采用交替方向乘子法用于求解提出的模型。通过真实数据的实验,在精度和时间复杂度两个方面验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 低秩张量恢复 张量Schatten-p范数 分解

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基于l_P范数的非凸低秩张量最小化

13

作者 苏雅茹 刘耿耿 +1 位作者 刘文犀 朱丹红 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期494-503,共10页

在低秩矩阵、张量最小化问题中,凸函数容易求得最优解,而非凸函数可以得到更低秩的局部解.文中基于非凸替换函数的低秩张量恢复问题,提出基于lp 范数的非凸张量模型.采用迭代加权核范数算法求解模型,实现低秩张量最小化.在合成数据和真... 在低秩矩阵、张量最小化问题中,凸函数容易求得最优解,而非凸函数可以得到更低秩的局部解.文中基于非凸替换函数的低秩张量恢复问题,提出基于lp 范数的非凸张量模型.采用迭代加权核范数算法求解模型,实现低秩张量最小化.在合成数据和真实图像上的大量实验验证文中方法的恢复性能. 展开更多

关键词 低秩张量恢复 非凸惩罚函数 LP范数 迭代加权核范数算法(IRNN)

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西南大学发布人工智能领域新算法

14

《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2021年第5期103-103,共1页

近日,西南大学数学与统计学院王建军教授团队在人工智能领域再次取得突破性进展,研究成果论文“基于二值测量的稳健低管秩张量恢复”在人工智能领域国际期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》在线发表。该成果可以实现数据传送、压缩、回... 近日,西南大学数学与统计学院王建军教授团队在人工智能领域再次取得突破性进展,研究成果论文“基于二值测量的稳健低管秩张量恢复”在人工智能领域国际期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》在线发表。该成果可以实现数据传送、压缩、回复更高效更精准。根据论文第一作者、西南大学数学与统计学院王建军教授博士研究生侯景耀介绍,该研究成果提出了基于二值量化的低秩张量恢复模型、理论与算法。将二值测量方法与低秩张量恢复相结合,除了降低存储空间、节约成本、提升精度之外,还使得这种压缩方式与移动终端对接成为可能。 展开更多

关键词 人工智能 机器智能 数据传送 张量恢复 博士研究生 国际期刊 压缩方式 移动终端

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