引导滤波和稀疏表示相结合的遥感图像融合算法 被引量：10

1

作者 王威 张佳娥 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第3期601-604,共4页

为了提高遥感图像的空间分辨率,使其更好的应用于各个领域.提出一种基于引导滤波和稀疏表示的遥感图像融合算法.首先对多光谱图像进行IHS变换,并通过引导滤波算法,以全色图像作为导向图,对多光谱亮度图注入细节.根据全色图像和亮度分量... 为了提高遥感图像的空间分辨率,使其更好的应用于各个领域.提出一种基于引导滤波和稀疏表示的遥感图像融合算法.首先对多光谱图像进行IHS变换,并通过引导滤波算法,以全色图像作为导向图,对多光谱亮度图注入细节.根据全色图像和亮度分量图的特性,分别利用ksvd方法进行自适应字典训练,获取到两者的稀疏表示系数.选择图像活跃度取大的融合规则对稀疏表示系数进行替换.两组对比实验表明,本算法可以加强局部细节,在空间分辨率的提升和光谱保留度上较优于其他算法. 展开更多

关键词 图像融合 自适应字典 引导滤波 压缩重建

下载PDF 职称材料

基于Sparse K-SVD学习字典的语音增强方法 被引量：9

2

作者 黄玲 李琳 +2 位作者 王薇 易才钦 郭东辉 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期36-40,共5页

摘要：提出一种基于SparseK-SVD学习字典的语音增强方法，采用SparseK-SVD算法自适应地训练一个可稀疏表示的冗余字典，在该冗余字典上采用正交匹配追踪（OMP）算法对带噪语音信号进行稀疏分解，利用稀疏系数矩阵重构纯净语音，实现语... 摘要：提出一种基于SparseK-SVD学习字典的语音增强方法，采用SparseK-SVD算法自适应地训练一个可稀疏表示的冗余字典，在该冗余字典上采用正交匹配追踪（OMP）算法对带噪语音信号进行稀疏分解，利用稀疏系数矩阵重构纯净语音，实现语音增强．使用NOIZEUS语音库进行了一系列的语音增强实验，主客观评测数据表明，基于稀疏表示的语音增强方法（分别使用SparseKSVD和K-SVD训练字典）相对于传统语音增强方法（小阈值波法、谱减法、改进谱减法）可进一步改善语音质量；对字典训练时间进行统计，发现SparseK-SVD算法训练字典消耗的时间为K-SVD算法训练时间的1／6～1／10，大幅度提高了计算效率． 展开更多

关键词 稀疏表示 SPARSE K SVD 自适应字典 语音增强

下载PDF 职称材料

低秩表示和字典学习的红外与可见光图像融合算法 被引量：9

3

作者 刘琰煜 周冬明 +2 位作者 聂仁灿 侯瑞超 丁斋生 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期689-698,共10页

针对目前红外与可见光融合算法在保留可见光图像中的背景信息时无法同时有效地提取红外图像信息,提出了一种基于低秩表示和字典学习的红外与可见光的图像融合算法.首先,采用低秩表示对红外图像和可见光图像进行分解,分别获得源图像的低... 针对目前红外与可见光融合算法在保留可见光图像中的背景信息时无法同时有效地提取红外图像信息,提出了一种基于低秩表示和字典学习的红外与可见光的图像融合算法.首先,采用低秩表示对红外图像和可见光图像进行分解,分别获得源图像的低秩和稀疏成分,其中稀疏成分可以很好地表示源图像的边缘细节特征.其次,用OMP算法的字典学习方法和稀疏系数的最大范数规则,而最大范数规则在对图像背景恢复的同时能够提取目标信息.再次,对分解得到的2个分量进行融合.最后,利用融合稀疏系数和自适应字典重建融合图像.实验结果表明,本融合算法可以突出红外对象信息,同时能够保留可见光图像中的背景信息,达到良好的视觉效果. 展开更多

关键词 低秩表示 自适应字典 稀疏矩阵 OMP算法 图像融合

下载PDF 职称材料

复杂场景下基于稀疏表示的多目标生命体征估计

4

作者 王洪雁 马嘉康 黄梓峰 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期223-234,共12页

针对复杂室内场景下毫米波雷达难以对多个运动目标生命体征精确估计的问题,提出了一种复杂场景下基于稀疏表示的多目标生命体征估计方法。首先对回波数据进行预处理以获得目标场景点云;然后构建动态杂波抑制模型以滤除动态干扰;接着关... 针对复杂室内场景下毫米波雷达难以对多个运动目标生命体征精确估计的问题,提出了一种复杂场景下基于稀疏表示的多目标生命体征估计方法。首先对回波数据进行预处理以获得目标场景点云;然后构建动态杂波抑制模型以滤除动态干扰;接着关联多目标数据并基于扩展卡尔曼滤波实现多目标跟踪进而提取多动目标胸腔相位信息;随后基于呼吸心跳的频域稀疏特性,提出数据驱动的自适应字典构建方法以实现呼吸心跳信号的有效分离;最后基于稀疏重构方法获得高精度的多目标生命体征估计。实际场景下大量测试结果表明,相较于现有主流生命体征估计方法,所提方法可实现复杂动态杂波场景下多目标生命体征的有效感知。 展开更多

关键词 毫米波雷达 生命体征检测 动态杂波 稀疏表示 自适应字典

下载PDF 职称材料

基于优化字典学习的遥感图像融合方法 被引量：6

5

作者 刘帆 裴晓鹏 +1 位作者 张静 陈泽华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2804-2811,共8页

为提升全色图像和多光谱图像的融合效果,该文提出基于优化字典学习的遥感图像融合方法。首先将经典图像库中的图像分块作为训练样本,对其进行K均值聚类,根据聚类结果适度裁减数量较多且相似度较高的图像块,减少训练样本个数。接着对裁... 为提升全色图像和多光谱图像的融合效果,该文提出基于优化字典学习的遥感图像融合方法。首先将经典图像库中的图像分块作为训练样本,对其进行K均值聚类,根据聚类结果适度裁减数量较多且相似度较高的图像块,减少训练样本个数。接着对裁减后的训练样本进行训练,得到通用性字典,并标记出相似字典原子和较少使用的字典原子。然后用与原稀疏模型差异最大的全色图像块规范化后替换相似字典原子和较少使用的字典原子,得到自适应字典。使用自适应字典对多光谱图像经IHS变换后获取的亮度分量和源全色图像进行稀疏表示,把每一个图像块稀疏系数中的模极大值系数分离,得到极大值稀疏系数,将剩下的稀疏系数称为剩余稀疏系数。针对极大值稀疏系数和剩余稀疏系数分别选择不同的融合规则进行融合,以保留更多的光谱信息和空间细节信息,最后进行IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,与传统方法相比所提方法得到的融合图像主观视觉效果较好,且客观评价指标更优。 展开更多

关键词 遥感图像融合 K均值聚类 自适应字典 稀疏表示 融合规则

下载PDF 职称材料

基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别

6

作者 王继争 王成 +4 位作者 陈建伟 李海波 赖雄鸣 王鑫 何霆 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期285-295,共11页

针对基于稀疏成分分析和正交基压缩感知的欠定工作模态参数识别方法准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别方法。所提方法在模态振型估计的基础上利用自适应字典压缩感知重构模态坐标响应。... 针对基于稀疏成分分析和正交基压缩感知的欠定工作模态参数识别方法准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别方法。所提方法在模态振型估计的基础上利用自适应字典压缩感知重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,首先,所提方法利用滤波分离的方法构造字典学习的训练样本;然后,使用基于K均值奇异值分解的字典学习方法和层次耦合字典训练策略生成自适应字典,实现了无监督的字典学习;最后,利用正交匹配追踪算法得到稀疏系数分量,进而恢复源信号重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,所提方法利用K均值奇异值分解算法学习得到的自适应字典,对于信号的分解比傅里叶基或离散余弦基等正交基具有更强的稀疏表示能力。在5自由度的仿真数据集下的欠定工作模态参数识别的结果表明,所提方法比稀疏成分分析、正交基压缩感知等方法具有更好的识别精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 工作模态分析 欠定 压缩感知 自适应字典 滤波分离

下载PDF 职称材料

基于字典学习的大气湍流退化图像复原技术应用 被引量：2

7

作者 徐玉蕊 刘乐 +1 位作者 王刚刚 侯阿临 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2016年第1期153-157,共5页

为了消除大气湍流对图像的影响,提高图像质量,结合稀疏表示理论,采用字典学习的算法处理大气湍流退化图像。将DCT过完备字典、K-svd全局字典和自适应字典的算法应用于图像去噪过程,并与维纳滤波算法进行比较。结果表明,该算法能较好地... 为了消除大气湍流对图像的影响,提高图像质量,结合稀疏表示理论,采用字典学习的算法处理大气湍流退化图像。将DCT过完备字典、K-svd全局字典和自适应字典的算法应用于图像去噪过程,并与维纳滤波算法进行比较。结果表明,该算法能较好地滤除大气湍流退化图像的噪声,提高图像的峰值信噪比。仿真实验验证了稀疏表示在处理大气湍流退化图像的可行性,对比传统算法具有更好的去噪性能。 展开更多

关键词 大气湍流 图像复原 DCT过完备字典 K-svd字典 自适应字典

下载PDF 职称材料

基于自适应字典的小样本高光谱图像分类方法 被引量：2

8

作者 虎晓红 司海平 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期154-161,共8页

在有限标记样本下,为了有效协同空谱信息提高高光谱图像的分类性能,提出了一种基于自适应字典的小样本高光谱图像分类方法。首先,对高光谱图像进行熵率超像素分割,分析标记样本的超像素区域和光谱近邻,将鉴别力高的样本扩展至标记样本集... 在有限标记样本下,为了有效协同空谱信息提高高光谱图像的分类性能,提出了一种基于自适应字典的小样本高光谱图像分类方法。首先,对高光谱图像进行熵率超像素分割,分析标记样本的超像素区域和光谱近邻,将鉴别力高的样本扩展至标记样本集;然后,在扩展的标记样本集上分析测试样本的空谱信息,对不同的测试样本精简标记样本集,形成自适应字典;最后,在自适应字典上,协同空谱信息重构测试样本,在协同表示中同时考虑重构字典中空谱信息的竞争性。实验结果表明,对比传统的基于光谱的方法和固定窗口尺寸下融合空谱特征的高光谱图像分类方法,在印地安农林数据集上,当训练样本数目仅为样本集数目2%时,本文方法总体分类精度为91.45%,比其他方法高3.48~39.52个百分点;在训练样本数为1%的帕维亚大学数据集上,该方法的总体分类精度达到95.54%,比其他方法高2.45~21.63个百分点,验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 高光谱图像分类 自适应字典 小样本 超像素分割 空谱重构

下载PDF 职称材料

自适应字典压缩算法中的误码传播分析 被引量：1

9

作者 李从鹤 郑辉 《电讯技术》 2005年第5期50-53,共4页

在分析LZ77算法编译码原理的基础上,讨论了输入误码对译码字典和解压数据的影响,研究了误码传播问题。指出这些工作为消除误码传播、保证数据完整性具有重要意义。

关键词 自适应字典 LZ算法 数据压缩 误码传播

下载PDF 职称材料

基于流形的稀疏表示自适应字典实现及应用

10

作者 金巨波 张珑 姜峰 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2014年第6期813-819,共7页

传统的稀疏编码码本采用静态基元形式,限制了其泛化能力。将流形思想引入字典的学习过程,创新性地提出了动态基元稀疏编码方法。在学习稀疏基元时,同步计算基元对应的切方向可以确定,因此,提出了稀疏编码动态基元的表示与重构方法。将... 传统的稀疏编码码本采用静态基元形式,限制了其泛化能力。将流形思想引入字典的学习过程,创新性地提出了动态基元稀疏编码方法。在学习稀疏基元时,同步计算基元对应的切方向可以确定,因此,提出了稀疏编码动态基元的表示与重构方法。将基于流形的图像自适应字典学习与重构方法用于图像恢复,实验表明所提方法增强了稀疏编码基元的泛化能力,比传统的图像恢复方法提升效果明显。 展开更多

关键词 图像恢复 自适应字典 流形学习

下载PDF 职称材料

基于自适应多字典学习的单幅图像超分辨率算法 被引量：25

11

作者 潘宗序 禹晶 +1 位作者 肖创柏 孙卫东 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期209-216,共8页

自适应字典学习利用图像结构自相似性,将图像自身作为训练样本,通过字典学习使图像中的相似块在字典下具有稀疏表示形式.本文将全局字典学习中利用图像库获取附加信息的思想融入到自适应字典学习的过程中,提出了一种基于自适应多字典学... 自适应字典学习利用图像结构自相似性,将图像自身作为训练样本,通过字典学习使图像中的相似块在字典下具有稀疏表示形式.本文将全局字典学习中利用图像库获取附加信息的思想融入到自适应字典学习的过程中,提出了一种基于自适应多字典学习的单幅图像超分辨率算法,从低分辨率图像自身与图像库同时获取附加信息.该算法对低分辨率图像金字塔结构中的图像块进行聚类,在聚类结果的引导下将图像库中的图像块进行分类,利用各类中的样本分别构建针对各类的多个字典,从而确定表达重建图像块的最优字典.实验表明,与Sc SR、SISR、NLIBP、CSSS以及m SSIM等算法相比,本文算法具有更好的超分重建效果. 展开更多

关键词 超分辨率 稀疏表示 自适应字典学习 全局字典学习

下载PDF 职称材料

基于结构组稀疏表示的遥感图像融合 被引量：15

12

作者 张晓 薛月菊 +2 位作者 涂淑琴 胡月明 宁晓锋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第8期1106-1118,共13页

目的稀疏表示在遥感图像融合上取得引人注目的良好效果,但由于经典稀疏表示没有考虑图像块与块之间的相似性,导致求解出的稀疏系数不够准确及字典学习的计算复杂度高。为提高稀疏表示遥感图像融合算法的效果和快速性,提出一种基于结构... 目的稀疏表示在遥感图像融合上取得引人注目的良好效果,但由于经典稀疏表示没有考虑图像块与块之间的相似性,导致求解出的稀疏系数不够准确及字典学习的计算复杂度高。为提高稀疏表示遥感图像融合算法的效果和快速性,提出一种基于结构组稀疏表示的遥感图像融合方法。方法首先,将相似图像块组成结构组,再通过组稀疏表示算法分别计算亮度分量和全色图像的自适应组字典和组稀疏系数;然后,根据绝对值最大规则进行全色图像稀疏系数的部分替换得到新的稀疏系数,利用全色图像的组字典和新的稀疏系数重构出高空间分辨率亮度图像;最后,应用通用分量替换(GCOS)框架计算融合后的高分辨率多光谱图像。结果针对3组不同类型遥感图像的全色图像和多光谱图像分别进行了退化和未退化遥感融合实验,实验结果表明:在退化融合实验中,本文方法的相关系数、均方根误差、相对全局融合误差、通用图像质量评价指标和光谱角等评价指标比传统的融合算法更优越,其中相对全局融合误差分别是2.326 1、1.888 5和1.816 8均远低于传统融合算法;在未退化融合实验中,除了在绿色植物融合效果上略差于AWLP(additive wavelet luminance proportional)方法外,其他融合结果仍占有优势。与经典稀疏表示方法相比,由于字典学习的优越性,计算复杂度上要远低于经典稀疏表示的遥感图像融合算法。结论本文算法更能保持图像的光谱特性和空间信息,适用于不同类型遥感图像的全色图像和多光谱图像融合。 展开更多

关键词 遥感图像融合 自适应字典 结构组稀疏 稀疏表示 通用分量替换框架

原文传递

结合标准对冲与核函数稀疏分类的目标跟踪 被引量：7

13

作者 匡金骏 柴毅 熊庆宇 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2540-2547,共8页

针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣... 针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣情况。核函数技巧能够增强分类器性能,但通用方法求解凸优化问题的效率较低,不能满足目标跟踪问题的实时性要求,故提出用核函数随机坐标下降(KRCD)算法来高效求解稀疏系数,并使用核函数稀疏分类方法(KRCD-SRC)来计算各个粒子的代价值。为了避免模板漂移问题,解释了目标字典和背景字典的在线更新方法。最后,结合标准对冲算法估算目标的状态信息。在使用50个粒子进行跟踪时,本文算法的处理帧率能够达到14frame/s。相比其它几种经典目标跟踪算法,本文算法具有更好的精确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 核函数稀疏分类 自适应字典更新 标准对冲

下载PDF 职称材料

基于分组字典与变分模型的图像去噪算法 被引量：6

14

作者 陶永鹏 景雨 顼聪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期551-555,共5页

针对加性高斯噪声去除问题,在现有传统的K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习算法的基础上,提出一种将字典学习与变分模型相融合的改进算法。首先,根据图像的几何和光度信息将图像进行聚类分组,再将图像组按照边缘和纹理类别进行分类,根据... 针对加性高斯噪声去除问题,在现有传统的K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习算法的基础上,提出一种将字典学习与变分模型相融合的改进算法。首先,根据图像的几何和光度信息将图像进行聚类分组,再将图像组按照边缘和纹理类别进行分类,根据噪声水平和图像组类别训练一个自适应字典;其次,将通过所学字典得到的稀疏表示先验与图像本身的非局部相似先验进行融合来构建变分模型;最后,通过求解变分模型得到去噪后图像。实验结果表明,与同类去噪算法相比,当噪声比率较高时,所提算法可以解决前期算法准确性较差、纹理丢失较为严重、产生视觉伪影等问题,在视觉效果上要更为理想;同时该算法结构相似性指数有明显提高,峰值信噪比(PSNR)的值更是平均提高了10%以上。 展开更多

关键词 自适应字典学习 图像去噪 稀疏表示 变分模型 非局部相似

下载PDF 职称材料

基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合 被引量：6

15

作者 王丽芳 史超宇 +2 位作者 蔺素珍 秦品乐 高媛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期238-245,共8页

针对多模态医学图像融合中过完备自适应字典存在的大量冗余信息会导致图像重建质量不佳的问题,文中提出了基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合方法(JCPD)。该方法首先计算图像块的欧氏距离,通过比较设定的阈值和图像... 针对多模态医学图像融合中过完备自适应字典存在的大量冗余信息会导致图像重建质量不佳的问题,文中提出了基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合方法(JCPD)。该方法首先计算图像块的欧氏距离,通过比较设定的阈值和图像块的最小距离来剔除冗余图像块,减少冗余图像块的数量。然后,使用局部调制核回归(SKR)提取图像块的局部梯度信息作为聚类中心,将具有相同局部梯度信息的两种模态的图像块进行联合图像块聚类。在联合图像块聚类的基础上使用改进的K-SVD算法对图像块聚类形成的类簇进行训练得到子字典,并将子字典合并成自适应字典。最后,在自适应字典的作用下用正交匹配追踪算法(OMP)计算得到稀疏表示系数,再使用“2范数最大”的规则融合稀疏系数,之后通过重建得到融合图像。实验表明,与2种基于多尺度变换的方法和6种基于稀疏表示的方法相比,所提方法在保证字典信息的完整性和字典的紧凑性基础上使得融合的图像清晰度更高、对比度更强,便于临床诊断和辅助治疗。 展开更多

关键词 多模态 医学图像融合 稀疏表示 图像块聚类 自适应字典学习

下载PDF 职称材料

结合自适应字典学习的稀疏贝叶斯重构 被引量：4

16

作者 王勇 乔倩倩 +4 位作者 杨笑宇 徐文娟 贾拯 陈楚楚 高全学 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1-4,122,共5页

贝叶斯压缩感知是一种基于统计分析的压缩感知算法,具有很好的鲁棒性,能够充分利用信息间的相关性,它的重构依赖于图像的稀疏性表达.针对贝叶斯压缩感知的深层次稀疏化问题,笔者结合自适应字典学习思想,提出一种冗余自适应字典表示的稀... 贝叶斯压缩感知是一种基于统计分析的压缩感知算法,具有很好的鲁棒性,能够充分利用信息间的相关性,它的重构依赖于图像的稀疏性表达.针对贝叶斯压缩感知的深层次稀疏化问题,笔者结合自适应字典学习思想,提出一种冗余自适应字典表示的稀疏贝叶斯学习算法.该算法对图像进行局部分块,从待重建图像的迭代中间图像分块中学习字典,并以该字典作为图像的稀疏变换基,通过稀疏贝叶斯学习算法获得稀疏解.实验结果表明,基于自适应字典的贝叶斯学习算法能提高稀疏化,明显改善图像的重构质量. 展开更多

关键词 稀疏贝叶斯学习 自适应字典 贝叶斯压缩感知

下载PDF 职称材料

基于字典尺度自适应学习的欠定盲语音重构算法

17

作者 李嘉新 魏爽 +1 位作者 俞守庚 刘睿 《电讯技术》 北大核心 2023年第9期1411-1418,共8页

针对欠定盲语音分离传统字典学习算法不能优化字典尺寸的问题,提出了一种尺度自适应同步码字优化(Scale Adaptive Simultaneous Codeword Optimization,SASimCO)算法。设计了一种迭代调整字典尺寸的自适应字典学习策略,将训练的字典用... 针对欠定盲语音分离传统字典学习算法不能优化字典尺寸的问题,提出了一种尺度自适应同步码字优化(Scale Adaptive Simultaneous Codeword Optimization,SASimCO)算法。设计了一种迭代调整字典尺寸的自适应字典学习策略,将训练的字典用于语音盲分离中,以提高语音源信号的恢复性能。所提算法依据设计的候选矩阵,计算候选矩阵中的原子重要性,按照原子重要性准则对字典进行添加与删除原子操作,最后迭代训练得到一个稀疏表示误差最优的字典,用于语音源信号的恢复。使用SiSEC(Signal Separation Evaluation Campaign)数据集对所提算法进行的仿真实验表明,相较于传统字典学习算法,所提算法提高了1~3 dB语音源分离性能,证明了该算法的优势。 展开更多

关键词 欠定盲源分离 语音重构 尺度自适应字典学习 稀疏表示

下载PDF 职称材料

基于自适应字典学习的动态磁共振并行重建 被引量：2

18

作者 王悦 蒋慧敏 汪洋 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第4期203-207,296,共6页

动态磁共振成像技术在时空扫描精度上不能兼顾,是目前医学界的一个难点。动态磁共振成像数据在时空域具有很强的稀疏特性,使得压缩感知技术被广泛应用于MR图像重建。提出一种基于压缩感知自适应字典学习的动态磁共振并行重建方法,以高... 动态磁共振成像技术在时空扫描精度上不能兼顾,是目前医学界的一个难点。动态磁共振成像数据在时空域具有很强的稀疏特性,使得压缩感知技术被广泛应用于MR图像重建。提出一种基于压缩感知自适应字典学习的动态磁共振并行重建方法,以高精采样的第一帧作为参考,实现对任意n个相邻帧的dMRI图像子序列的实时并行重建。与目前国际上比较先进的两种方法DTV和kt-SLR进行比较,实验结果表明该算法在重建精度方面具有一定优势。 展开更多

关键词 动态磁共振成像 压缩感知 自适应字典学习 并行重建

下载PDF 职称材料

结合系数重用正交匹配追踪的字典学习算法 被引量：1

19

作者 刘杰平 杨朝煜 +2 位作者 陈栋 杨业长 马丽红 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期52-56,63,共6页

针对压缩感知中字典对信号稀疏表示能力不足的问题,文中提出了一种结合系数重用正交匹配追踪的自适应字典学习算法,该算法使用系数重用正交匹配追踪算法得到稀疏系数,在字典更新阶段引入上一次迭代过程的先验信息.首先对稀疏系数矩阵进... 针对压缩感知中字典对信号稀疏表示能力不足的问题,文中提出了一种结合系数重用正交匹配追踪的自适应字典学习算法,该算法使用系数重用正交匹配追踪算法得到稀疏系数,在字典更新阶段引入上一次迭代过程的先验信息.首先对稀疏系数矩阵进行奇异值分解,再分别用前一次更新的字典对左奇异矩阵和用训练信号对右奇异矩阵进行变换,然后采用变换后的左、右奇异矩阵构造新矩阵,最后利用新矩阵进行字典训练.实验结果表明,采用文中算法得到的字典对图像具有更好的稀疏表示能力,提高了重构图像的质量. 展开更多

关键词 压缩感知 稀疏表示 自适应字典 字典学习

下载PDF 职称材料

交叉分辨率自适应字典学习的单帧超分辨率算法 被引量：1

20

作者 王刘涛 黄淼 +1 位作者 王建玺 马飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期206-210,219,共6页

两步自适应字典学习的超分辨率算法易受插值图像影响而导致图像模糊。针对该问题,提出一种改进交叉分辨率自适应字典学习算法。根据自然图像的冗余性,即不同分辨率图像依然有相似的图像块,直接以低分辨率图像作为字典学习对象。为了弥... 两步自适应字典学习的超分辨率算法易受插值图像影响而导致图像模糊。针对该问题,提出一种改进交叉分辨率自适应字典学习算法。根据自然图像的冗余性,即不同分辨率图像依然有相似的图像块,直接以低分辨率图像作为字典学习对象。为了弥补单帧图像作为字典学习的不足,采用镜像图像进行字典学习,以产生容量更大的字典。输入低分辨率图像,利用新的字典通过稀疏表示获得高分辨率图像,采用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性度量(SSIM)评估重建效果。实验结果表明,与立方插值、SUSR、MSS、HLSR算法相比,提出算法的重建图像纹理保留得最好,图像效果更加丰富自然,且算法运行速度较快,在多数情况下具有最高的PSNR值和SSIM值。 展开更多

关键词 超分辨率 自适应字典学习 镜像图像 峰值信噪比 结构相似性度量

下载PDF 职称材料