基于低秩近似与非局部稀疏的图像去噪

基于低秩近似方法进行图像去噪逐渐成为图像处理领域研究的热点。将图像块分解成一个低秩矩阵和噪声矩阵,利用矩阵的秩来约束图像块的相似性,且现有的非局部稀疏表示算法利用图像块的自相似性进行去噪。鉴于此,提出低秩近似与非局部稀疏的图像去噪模型。该算法加强了图像分解的全局稀疏性约束,更好地保留了图像的细节和边缘信息。     

基于稀疏表示与加权核范数最小化的图像去噪算法

为解决一部分纹理数据在运用加权核范数最小化处理低秩矩阵逼近时出现丢失的问题,提出一种基于稀疏表示与加权核范数最小化的图像去噪算法。稀疏表示用于辅助重构清晰图像,加权核范数最小化用于图像块样本的低秩矩阵逼近。通过分析纹理数据找出熵较大的非平滑块,运用一种奇异值维纳滤波,从其差异矩阵中找出丢失的部分纹理信息,并将其与低秩去噪结果融合。实验结果表明,该算法能够保持图像的细小纹理,去噪效果更好,具有良好的鲁棒性与泛化性。     

基于主成分追踪的视频文本定位

视频中的大部分文本,特别是标题字幕会与背景有较强的对比,另外,部分文本会做线性运行或不规则运动,针对上述两种情况,提出了基于主成分追踪的视频文本定位方法,将主成分追踪这种矩阵分解算法成功应用于视频文本的定位系统中,主要包含两个步骤,首先进行视频分解,通过主成分追踪算法将视频帧分解成低秩矩阵和稀疏矩阵两部分,稀疏矩阵中包含了大部分文本信息,接下来在稀疏矩阵中进行文本定位.该方法减少了后续的文本提取和识别的难度,算法简单可行,实用性强,具有一定的现实意义.     

基于自适应约简相关向量机的光照色度估计

提出了一种新的自适应约简相关向量机回归算法来估计图像的光照色度以达到色彩一致性目的.在稀疏贝叶斯学习的框架下,该算法首先以多核形式自适应结合全局核函数和局部核函数扩展相关向量机,然后应用改进的保局投影来约简多核输入矩阵的列维数以减少训练时间.为了估计光照色度,通过图像色度直方图的模糊中心值和其相应光源值训练算法.基于真实图像的实验表明所提算法优于支持向量机和相关向量机且其训练时间小于相关向量机.     

一种基于支持向量机的场景标注方法

针对复杂场景中难以标注对象轮廓的问题，提出一种基于支持向量机的场景标注方法。首先采用结构森林法生成边缘概率，再运用分水岭算法将边缘概率转化成初始图像块。为避免过分分割,减少训练开支，利用UCM算法并选取适当的阈值提高图像块对轮廓的精确度，最后通过支持向量机训练分割的图像块进行场景标注。实验表明，在处理复杂的户外场景标注时，基于支持向量机的场景标注方法在像素精确度上表现良好，在对象轮廓上标注效果较好。     

基于图像分块稀疏表示的人脸识别算法研究

人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等技术共同构成了人脸识别系统,被应用于多个领域的监控、安防措施当中,但由于技术局限,存在一定的缺陷与不足,需要不断补充.就基于图像分块稀疏表示的人脸识别算法展开研究,主要介绍了基于非重叠分块的加权稀疏表示算法、基于低秩分块稀疏表示的人脸识别算法、基于图像重构和哈希的人脸识别算法,并进一步对目前人脸识别系统在安防监控中的应用现状与前景进行了分析.     

基于字典学习的医学图像融合

稀疏表示能够有效地表示图像的固有特征,利用KSVD学习算法对30幅自然图像训练得到了鲁棒的字典,利用“滑窗”策略对两幅源图像进行分块,使用OMP算法在字典上对各图像块进行稀疏分解,分解后的系数采用系数绝对值选大法进行融合,进而得到融合后和图像块.理论分析与实验结果表明,该方法能够有效地对已配准的待融合图像进行融合,融合后的结果无论是视觉效果还是客观评价参数均优于文中对比方法的效果.     

基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构

目标植株图像压缩重构对于图像的高效传输及存储意义重大,同时为后期植株生长状态检测及病虫害识别奠定了基础。传统图像压缩感知方法大多是针对信号在某个特征空间的稀疏性进行的,并没有考虑信号的局部特征与结构化特性,存在重构效率不高、重构精度较低等问题。针对以上情况,提出一种基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构算法。首先通过KinectV2.0采集植株图像深度数据并进行预处理,结合K-means与Mean-shift聚类算法提取目标植株有效区域,再考虑图像的非局部自相似性,采用加权[lp]范数最小化算法（WSNM）求解低秩优化问题,较好地保留了图像结构细节,最后采用Dog-leg最小二乘算法取代最快下降法进行迭代优化。试验结果证明,该算法在不同采样率下的植株图像重构质量优于其它同类算法,尤其在低采样率下重构效果更为突出。     

基于特征加权支持向量机的血吸虫尾蚴识别算法设计与应用

本文提出一种利用特征加权支持向量机（FWSVM）识别河流、湖泊等水域中血吸虫尾蚴的算法．该算法采用图像形态学、动态阈值化等图像处理方法在图片中搜索可能存在尾蚴的区域,然后利用疑似区域图像的Hu矩作为特征值训练FWSVM,最后利用训练好的分类器对采集的视频进行识别．实验结果表明该算法能够有效识别水域中的血吸虫尾蚴．     

基于图像的机器人指尖跟踪过程仿真分析

机器人指尖运动轨迹的视觉跟踪是近几年研究的一个热点。传统算法对指尖图像进行跟踪过程中,由于指尖的连续运动,自由度较高,造成了指尖的运动图像特征无法被跟踪。文中,先对机器人的指尖图像进行大致跟踪;再用Fourier-mellin变换对图像高频和低频向量进行滤波处理;最后运用相关向量机分类的方法,准确分割指尖运动轨迹区域,达到了准确跟踪的目的。