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基于稀疏表示的人脸识别方法 被引量:50
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作者 杨荣根 任明武 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第9期267-269,278,共4页
分析了稀疏表示的数学本质就是稀疏正规化约束下的信号分解,研究了一种正交匹配追踪的稀疏表示算法并利用矩阵Cholesky分解简化迭代过程中矩阵求逆计算来快速实现算法,将该算法应用在人脸识别中,利用训练样本构建冗余字典,将测试样本看... 分析了稀疏表示的数学本质就是稀疏正规化约束下的信号分解,研究了一种正交匹配追踪的稀疏表示算法并利用矩阵Cholesky分解简化迭代过程中矩阵求逆计算来快速实现算法,将该算法应用在人脸识别中,利用训练样本构建冗余字典,将测试样本看成冗余字典中训练样本的线性组合,通过在不同人脸库上的实验证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 稀疏表示 稀疏编码 压缩感知 正交匹配追踪 特征提取
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基于CNN的高速铁路侵限异物特征快速提取算法 被引量:35
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作者 王洋 余祖俊 +1 位作者 朱力强 郭保青 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1267-1275,共9页
高速铁路异物侵限检测系统用来检测是否有异物侵入高速铁路安全限界。为增加系统的可靠性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的特征快速提取算法。针对特征计算速度缓慢的问题,提出简化的全连接网络结构;针对准确率因简化网络结构而下降... 高速铁路异物侵限检测系统用来检测是否有异物侵入高速铁路安全限界。为增加系统的可靠性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的特征快速提取算法。针对特征计算速度缓慢的问题,提出简化的全连接网络结构;针对准确率因简化网络结构而下降的问题,提出将卷积层的卷积核进行预先训练;最后为防止因全连接而导致的对称性特征提取,提出加入稀疏性参数的快速特征提取算法。改进后的卷积神经网络,在保证准确率的基础上加快了计算速度,同时满足了实时性和高准确率的要求。实验表明处理单幅图像的速度为0.15 s,准确率为99.5%。 展开更多
关键词 异物识别 卷积神经网络 预先训练卷积核 快速特征提取 稀疏编码
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一种基于稀疏编码的多核学习图像分类方法 被引量:31
3
作者 亓晓振 王庆 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期773-779,共7页
本文提出一种基于稀疏编码的多核学习图像分类方法.传统稀疏编码方法对图像进行分类时,损失了空间信息,本文采用对图像进行空间金字塔多划分方式为特征加入空间信息限制.在利用非线性SVM方法进行图像分类时,空间金字塔的各层分别形成一... 本文提出一种基于稀疏编码的多核学习图像分类方法.传统稀疏编码方法对图像进行分类时,损失了空间信息,本文采用对图像进行空间金字塔多划分方式为特征加入空间信息限制.在利用非线性SVM方法进行图像分类时,空间金字塔的各层分别形成一个核矩阵,本文使用多核学习方法求解各个核矩阵的权重,通过核矩阵的线性组合来获取能够对整个分类集区分能力最强的核矩阵.实验结果表明了本文所提出图像分类方法的有效性和鲁棒性.对Scene Categories场景数据集可以达到83.10%的分类准确率,这是当前该数据集上能达到的最高分类准确率. 展开更多
关键词 图像分类 多核学习 稀疏编码 空间金字塔
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融合梯度差信息的稀疏去噪自编码网络在异常行为检测中的应用 被引量:27
4
作者 袁静 章毓晋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期604-610,共7页
本文是在稀疏去噪自编码网络的基础上,增加梯度差约束条件改进了自编码网络的解码效果,并成功地应用于全局异常行为检测的领域.基于稀疏自编码网络异常行为的检测过程是通过训练非异常行为的视频帧数据得到自编码网络模型,将待测视频帧... 本文是在稀疏去噪自编码网络的基础上,增加梯度差约束条件改进了自编码网络的解码效果,并成功地应用于全局异常行为检测的领域.基于稀疏自编码网络异常行为的检测过程是通过训练非异常行为的视频帧数据得到自编码网络模型,将待测视频帧输入模型,根据前向传播算法得到模型的输出,计算输出与输入之间的损失值,当该值高于某个阈值时,判定该视频帧中存在异常行为.通过在标准异常行为库开展的实验表明融合梯度差信息的稀疏去噪自编码网络算法较传统的稀疏去噪自编码网络算法在全局异常行为检测中更加有效. 展开更多
关键词 自编码网络 稀疏编码 梯度差信息 异常行为
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基于稀疏编码金字塔模型的农田害虫图像识别 被引量:27
5
作者 谢成军 李瑞 +4 位作者 董伟 宋良图 张洁 陈红波 陈天娇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第17期144-151,共8页
相较于一般物体的图像,农作物害虫图像因具有复杂的农田环境背景,分类与识别更加困难。为提高害虫图像识别的准确率,该文提出一种基于图像稀疏编码与空间金字塔模型相结合的害虫图像表示与识别方法。该方法利用大量非标注的自然图像块... 相较于一般物体的图像,农作物害虫图像因具有复杂的农田环境背景,分类与识别更加困难。为提高害虫图像识别的准确率,该文提出一种基于图像稀疏编码与空间金字塔模型相结合的害虫图像表示与识别方法。该方法利用大量非标注的自然图像块构造过完备学习字典,并运用该学习字典实现对害虫图像的多空间稀疏表示。与此同时,结合多核学习,该文设计了一种害虫图像识别算法。通过对35种害虫的识别,试验结果表明:在相同方法下,该文所提特征提取方法可使平均识别精度提高9.5百分点;此外,进一步通过对221种昆虫及20种蝴蝶的识别,试验结果表明:与传统方法相比较,该文所提方法使得平均识别精度提高14.1百分点。 展开更多
关键词 图像识别 算法 害虫控制 字典学习 稀疏编码 金字塔模型
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基于稀疏编码多尺度空间潜在语义分析的图像分类 被引量:26
6
作者 赵仲秋 季海峰 +2 位作者 高隽 胡东辉 吴信东 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1251-1260,共10页
传统潜在语义分析方法无法利用图像中区域语义构成的上下文信息来获得图像目标空间分布信息,因此它丢掉了局部特征之间的空间关系信息.而基于最近邻矢量量化来构造共生矩阵具有较大的量化误差,使得特征描述缺乏鲁棒性,影响后续潜在语义... 传统潜在语义分析方法无法利用图像中区域语义构成的上下文信息来获得图像目标空间分布信息,因此它丢掉了局部特征之间的空间关系信息.而基于最近邻矢量量化来构造共生矩阵具有较大的量化误差,使得特征描述缺乏鲁棒性,影响后续潜在语义分析获得特征的精确性.为了弥补这些不足,文中提出了一种基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析的图像分类方法.首先通过空间金字塔方法对图像进行空间多尺度划分,然后利用稀疏编码对每个局部块特征进行软量化以形成共生矩阵,之后结合概率潜在语义分析(PLSA)获得每个局部块的潜在语义信息,再利用权值串接每个特定局部块中的语义信息得到图像多尺度空间潜在语义信息,最后用支持向量机(SVM)分类器完成图像的场景分类.在常见图像库上的实验表明,本文提出的基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析方法平均分类精度比现有诸多方法均有明显提高,验证了其有效性和鲁棒性.实验还表明,空间金字塔匹配、稀疏编码共生矩阵以及PLSA降维这3个模块在该文方法中缺一不可,共同提升图像表征和分类性能. 展开更多
关键词 图像分类 稀疏编码 潜在语义分析 空间金字塔
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基于独立分量分析的图像特征提取及去噪 被引量:11
7
作者 范羚 吴小培 +2 位作者 龙飞 张道信 郭晓静 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第9期107-109,126,共4页
探讨了一种新的多元统计分析方法———独立分量分析在图像特征提取及噪声去除中的应用。利用基于信息传输最大原则的infomax算法对自然图像的基向量进行迭代学习。实验表明,提取的基向量在空间频率上具有方向性和局部性,描述了输入自... 探讨了一种新的多元统计分析方法———独立分量分析在图像特征提取及噪声去除中的应用。利用基于信息传输最大原则的infomax算法对自然图像的基向量进行迭代学习。实验表明,提取的基向量在空间频率上具有方向性和局部性,描述了输入自然景物图像的边缘特征。结合软门限算子,实现了图像中高斯噪声的去除。 展开更多
关键词 独立分量分析 特征提取 软门限算子 稀疏编码
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基于改进堆叠自编码器的滚动轴承故障诊断 被引量:22
8
作者 李晴晴 侯瑞春 丁香乾 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2064-2070,共7页
针对大型机械滚动轴承故障数据存在高噪声、高维度的问题,提出一种基于改进堆叠自编码器的故障诊断方法。基于改进的Dropout方法构建分类深度自编码网络模型,在预训练阶段采用逐层贪婪算法自适应提取高维数据的有效特征,在原始自编码器... 针对大型机械滚动轴承故障数据存在高噪声、高维度的问题,提出一种基于改进堆叠自编码器的故障诊断方法。基于改进的Dropout方法构建分类深度自编码网络模型,在预训练阶段采用逐层贪婪算法自适应提取高维数据的有效特征,在原始自编码器的基础上加入稀疏限制和“损伤噪声”,提高特征表达的鲁棒性;在微调阶段,通过反向传播神经网络(BPNN)对参数进行微调,提高故障识别的准确率。仿真结果表明,该方法对于滚动轴承的故障诊断在稳定性、准确率等方面均优于反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)。 展开更多
关键词 自动编码器 深度学习 损伤噪声 稀疏编码 DROPOUT 故障诊断
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视皮层V1区简单细胞的稀疏编码策略 被引量:9
9
作者 杨谦 齐翔林 汪云九 《计算物理》 CSCD 北大核心 2001年第2期143-146,共4页
哺乳动物纹状皮层简单细胞的空间感受野在电生理实验中被描述为局部、具有朝向和带通性质的信号编码检测器 ,它针对图象产生电发放的输出活动呈现稀疏分布的形式 .从检测图象的物理过程入手建立了一个基于超定完备基的简单细胞集群稀疏... 哺乳动物纹状皮层简单细胞的空间感受野在电生理实验中被描述为局部、具有朝向和带通性质的信号编码检测器 ,它针对图象产生电发放的输出活动呈现稀疏分布的形式 .从检测图象的物理过程入手建立了一个基于超定完备基的简单细胞集群稀疏编码的计算模型 。 展开更多
关键词 感受野 自组织学习 稀疏编码 超定基 视觉皮层V1区 电生理实验
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稀疏认知学习、计算与识别的研究进展 被引量:18
10
作者 焦李成 赵进 +2 位作者 杨淑媛 刘芳 谢雯 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期835-852,共18页
稀疏认知学习、计算与识别是近年来受到国际学术界广泛关注的学术前沿领域,这一新的学习、计算与识别范式将对机器学习、模式识别、计算智能以及大数据等领域的研究产生变革性的影响.为能更好地把握其发展规律,本文以生物视觉稀疏认知... 稀疏认知学习、计算与识别是近年来受到国际学术界广泛关注的学术前沿领域,这一新的学习、计算与识别范式将对机器学习、模式识别、计算智能以及大数据等领域的研究产生变革性的影响.为能更好地把握其发展规律,本文以生物视觉稀疏认知机理的研究进展为依据,通过对生物视觉稀疏认知机理的学习及建模,详细地评述了稀疏编码模型、结构化稀疏模型和层次化稀疏模型的研究进展,并阐释这3种模型之间的区别与联系;以及概述稀疏认知计算模型目标识别应用的研究状况,并举例给出了稀疏认知计算模型的具体成果;最后总结了这一新范式存在的一些问题及可进一步研究的方向,以期引起更多的研究同行对这一具有交叉性和发展性方向的关注. 展开更多
关键词 稀疏编码 结构化稀疏 层次化稀疏 视觉皮层 稀疏认知学习 计算与识别 认知计算 机器学习 人工智能
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基于稀疏编码和机器学习的多姿态人脸识别算法 被引量:17
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作者 赵玉兰 苑全德 孟祥萍 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期340-346,共7页
为改善多姿态人脸识别效果,设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法.首先对多姿态人脸进行采集和预处理,并提取基于稀疏编码的人脸图像特征;然后采用主成分分析对特征进行处理,降低多姿态人脸识别的特征维数,提高多姿态... 为改善多姿态人脸识别效果,设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法.首先对多姿态人脸进行采集和预处理,并提取基于稀疏编码的人脸图像特征;然后采用主成分分析对特征进行处理,降低多姿态人脸识别的特征维数,提高多姿态人脸识别效率;最后采用机器学习算法中的支持向量机建立多姿态人脸识别分类器,并采用标准人脸数据库和多姿态人脸数据库对算法性能进行验证.验证结果表明,该算法可有效提高多姿态人脸识别正确率,大幅度减少多姿态人脸的平均识别时间,取得了比对比算法更优的识别结果,从而验证了该算法的优越性. 展开更多
关键词 多姿态人脸 识别算法 支持向量机 稀疏编码 主成分分析
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基于稀疏编码字典学习的疵点检测 被引量:17
12
作者 刘绥美 李鹏飞 +3 位作者 张蕾 张宏伟 张缓缓 景军锋 《西安工程大学学报》 CAS 2015年第5期594-599,共6页
为了快速准确地实现背景纹理复杂织物的疵点检测,改善传统算法计算量大的缺点,提出基于稀疏编码字典学习的疵点检测算法.首先利用Radon变化对图像进行倾斜矫正,减小像素信息处理误差,再使用Gabor滤波器对矫正后图像滤波,消除噪声影响.... 为了快速准确地实现背景纹理复杂织物的疵点检测,改善传统算法计算量大的缺点,提出基于稀疏编码字典学习的疵点检测算法.首先利用Radon变化对图像进行倾斜矫正,减小像素信息处理误差,再使用Gabor滤波器对矫正后图像滤波,消除噪声影响.接着对预处理后的图像,以一定尺寸窗口,滑动选取图像块构建输入样本集,采用K-SVD算法对无瑕疵样本集合进行字典学习,得到稀疏系数并重构,进而取得水平、垂直投影特征矩阵.最后利用已得到的字典与稀疏系数对待检测样本重构,求得其相对应的特征矩阵,并用结构相似法最终确定疵点区域.实验表明,该算法检测时间短,效率较高,平均可达92.3%. 展开更多
关键词 疵点检测 稀疏编码 K-SVD字典学习
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基于稀疏编码的振动信号特征提取算法与实验研究 被引量:16
13
作者 苗中华 周广兴 +1 位作者 刘海宁 刘成良 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期76-81,118,共7页
针对海量冗余数据中设备状态信息特征提取问题,借鉴生物感知系统"冗余度压缩"的信息处理原则,基于神经科学研究中的稀疏编码算法,提出了连续长时间采样时振动信号有效特征提取方法。介绍了稀疏编码算法及其模型,详细研究了稀... 针对海量冗余数据中设备状态信息特征提取问题,借鉴生物感知系统"冗余度压缩"的信息处理原则,基于神经科学研究中的稀疏编码算法,提出了连续长时间采样时振动信号有效特征提取方法。介绍了稀疏编码算法及其模型,详细研究了稀疏编码的系数求解和字典学习两大问题。基于人工轴承故障数据集进行了实验研究,实验表明:基于稀疏编码的振动信号特征提取算法不仅能有效提取设备状态特征,而且稀疏特征具有良好的可分性。该方法可用于设备故障诊断,为基于状态的设备智能维护提供有效工具。 展开更多
关键词 特征提取 稀疏编码 故障诊断 振动信号分析
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基于稀疏编码的自然图像特征提取及去噪 被引量:12
14
作者 尚丽 郑春厚 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期1782-1784,1787,共4页
主要讨论稀疏编码在自然图像统计特性中的应用,利用稀疏编码实现图像的特征提取以及消除图像中的高斯噪声。文中利用双梯度算法对自然图像的基向量进行迭代学习。实验表明,提取的基向量在时域和频域上都有方向性和局部性。与小波收缩法... 主要讨论稀疏编码在自然图像统计特性中的应用,利用稀疏编码实现图像的特征提取以及消除图像中的高斯噪声。文中利用双梯度算法对自然图像的基向量进行迭代学习。实验表明,提取的基向量在时域和频域上都有方向性和局部性。与小波收缩法相比,稀疏编码法提取的特征要优于小波法提取的特征。对特征提取的实际应用,就是利用稀疏编码收缩法对图像消噪,并通过仿真实验证明稀疏编码收缩法去噪效果要优于任何低通滤波方法。 展开更多
关键词 稀疏编码 独立分量分析 基向量 特征提取 图像消噪
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基于Lamb波的数据传输与缺陷检测同步实现方法 被引量:13
15
作者 徐云飞 孙永顺 +1 位作者 丁晓喜 黄文彬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期24-31,共8页
在结构健康监测领域,超声导波相对于体波具有传输距离远、覆盖范围大、检测成本低的优点。提出了一种基于Lamb波的数据传输与缺陷检测同步实现方法,实现了超声系统的多功能复用。通过理论仿真与扫频实验验证了Lamb波模态调制理论,使用... 在结构健康监测领域,超声导波相对于体波具有传输距离远、覆盖范围大、检测成本低的优点。提出了一种基于Lamb波的数据传输与缺陷检测同步实现方法,实现了超声系统的多功能复用。通过理论仿真与扫频实验验证了Lamb波模态调制理论,使用压电晶片主动传感器在铝板上以500 kHz的中心频率激发出S;模态Lamb波进行数据传输和缺陷检测。针对Lamb波边界反射引起的码间串扰问题,采用移不变稀疏编码方法进行信息恢复,在具有反射边界的铝板上成功实现100 kbps的信息传输速率,并且误码率为0。同时,利用移不变稀疏编码中的原子信号进行结构缺陷检测,根据合成孔径聚焦技术实现了缺陷的准确定位,定位误差小于0.2%。 展开更多
关键词 结构健康监测 LAMB波 数据传输 稀疏编码 缺陷检测
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基于稀疏编码和集成学习的多示例多标记图像分类方法 被引量:14
16
作者 宋相法 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期622-626,共5页
该文基于稀疏编码和集成学习提出了一种新的多示例多标记图像分类方法。首先,利用训练包中所有示例学习一个字典,根据该字典计算示例的稀疏编码系数;然后基于每个包中所有示例的稀疏编码系数计算包特征向量,从而将多示例多标记问题转化... 该文基于稀疏编码和集成学习提出了一种新的多示例多标记图像分类方法。首先,利用训练包中所有示例学习一个字典,根据该字典计算示例的稀疏编码系数;然后基于每个包中所有示例的稀疏编码系数计算包特征向量,从而将多示例多标记问题转化为多标记问题;最后利用多标记分类算法进行求解。为了提高分类器的泛化能力,对多个分类器进行集成。在多示例多标记图像数据集上的实验结果表明所提方法与其它方法相比有更好的性能。 展开更多
关键词 图像分类 多示例多标记学习 稀疏编码 集成学习
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基于改进的稀疏深度信念网络的人脸识别方法 被引量:13
17
作者 柴瑞敏 曹振基 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第7期2179-2183,共5页
由于稀疏表示在人脸识别上的优异表现,大量的研究关注于在深度网络上结合稀疏编码。常用的稀疏深度信念网络限制所有的隐藏单元具有相同的稀疏水平,这不是诱导稀疏表示最自然的方式。针对这个问题,根据压缩感知理论改进原来的稀疏项,添... 由于稀疏表示在人脸识别上的优异表现,大量的研究关注于在深度网络上结合稀疏编码。常用的稀疏深度信念网络限制所有的隐藏单元具有相同的稀疏水平,这不是诱导稀疏表示最自然的方式。针对这个问题,根据压缩感知理论改进原来的稀疏项,添加了一个tan-sigmoid正则项逼近稀疏表示的最优解L0范数。这种方法不限制隐藏单元拥有相同的激活率,每个隐藏单元可以根据不同的任务自动学习到不同的稀疏水平。在ORL、UMIST和FERET人脸库上的识别结果表明,提出的方法与经典的稀疏深度模型相比,获得了很好的特征表示和识别效果。 展开更多
关键词 稀疏编码 特征提取 深度学习 深度信念网络 稀疏受限玻尔兹曼机
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基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法 被引量:13
18
作者 伍云霞 田一民 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期981-987,共7页
针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱... 针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法. 展开更多
关键词 煤岩识别 图像处理 最大池化 稀疏编码 特征提取 集成分类
原文传递
稀疏约束图正则非负矩阵分解 被引量:13
19
作者 姜伟 李宏 +1 位作者 余震国 杨炳儒 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期218-220,256,共4页
非负矩阵分解(NMF)是在矩阵非负约束下的一种局部特征提取算法。为了提高识别率,提出了稀疏约束图正则非负矩阵分解方法。该方法不仅考虑数据的几何信息,而且对系数矩阵进行稀疏约束,并将它们整合于单个目标函数中。构造了一个有效的乘... 非负矩阵分解(NMF)是在矩阵非负约束下的一种局部特征提取算法。为了提高识别率,提出了稀疏约束图正则非负矩阵分解方法。该方法不仅考虑数据的几何信息,而且对系数矩阵进行稀疏约束,并将它们整合于单个目标函数中。构造了一个有效的乘积更新算法,并且在理论上证明了该算法的收敛性。在ORL和MIT-CBCL人脸数据库上的实验表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 非负矩阵 图正则化 稀疏编码
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特征学习的单幅图像去雾算法 被引量:13
20
作者 麦嘉铭 王美华 +1 位作者 梁云 蔡瑞初 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期464-474,共11页
目的雾霾天气使图像降质,严重影响军事、交通和安全监控等领域信息系统的正常运作,因此图像去雾具有重要研究意义。目前主流的单幅图像去雾算法主要利用各种与雾相关的颜色特征实现,但不同的颜色先验知识往往存在各自的场景局限性。为... 目的雾霾天气使图像降质,严重影响军事、交通和安全监控等领域信息系统的正常运作,因此图像去雾具有重要研究意义。目前主流的单幅图像去雾算法主要利用各种与雾相关的颜色特征实现,但不同的颜色先验知识往往存在各自的场景局限性。为提高图像去雾的普适性,提出一种特征学习的单幅图像去雾方法。方法首先通过稀疏自动编码机对有雾图像进行多尺度的纹理结构特征提取,同时抽取各种与雾相关的颜色特征。然后采用多层神经网络进行样本训练,得到雾天条件下纹理结构特征及颜色特征与场景深度间的映射关系,并估算出有雾图像的场景深度图。最后结合大气散射模型,根据场景深度图复原无雾图像。结果与主流去雾算法的结果定性对比,复原后的图像细节更清晰,颜色更自然。采用均方误差和结构相似度定量评价各算法去雾结果与真实无雾图像的相似度,本文算法结果与真实无雾场景间的相似度最高,达到99.9%。结论对实验结果的定性及定量分析表明,本文算法能有效获取有雾图像的场景深度,复原出视觉效果理想的无雾图像,且具有很好的场景普适性。 展开更多
关键词 关键词:图像去雾 特征学习 深度学习 神经网络 稀疏编码
原文传递
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