搜索结果: 1-7 共查到“光学工程 稀疏表示”相关记录7条 . 查询时间(0.159 秒)
为了检测石化工业生产过程中微小气体的泄漏，提出了一种应用红外成像技术的单帧红外小目标检测方法。研究了低秩稀疏分解理论和稀疏表示理论，并提出了一种新的基于张量低秩分解和稀疏表示的小目标检测方法。该方法基于张量分解的形式充分发掘背景矩阵所包含的信息；利用先验知识构造微小气体泄漏的目标字典；同时利用背景的低秩约束和小目标的稀疏表示约束分解出微小气体的泄漏目标。最后基于非精确增广拉格朗日乘子法（IALM）...
基于多尺度分割的高光谱图像稀疏表示与分类
高光谱图像分类 光谱稀疏表示 空间先验融合 多尺度策略
2015/12/25
针对高光谱特征的稀疏表示,提出了一种基于多尺度分割的空间加权算法用于高光谱图像分类。该算法采用更合理的邻域定义挖掘空间先验信息,优化类边缘像元的稀疏表示。首先,通过多尺度分割提供邻域空间约束;结合拉普拉斯尺度混合(LSM)先验,分别对每个邻域组内像元进行空间加权的稀疏表示。然后,采用概率支持向量机(SVM)分类,同时提供像元的分类标签及其置信度。最后,以此置信度为权重,对多尺度分类图进行加权融合,...
分析了星图在不同表示方法下的稀疏性能,以便将更好的稀疏表示应用于星敏感器压缩成像过程中。采用两种方式对星图的稀疏性进行了分析:第一种方法利用离散余弦变换(DCT)、离散傅里叶变换(DFT)和离散小波变换(DWT)构造完备正交基,考察星图在不同完备基下的稀疏性;第二种方法则是通过选择DCT完备基构造超完备字典及训练学习字典来分析星图在不同表示方法下的稀疏性。仿真结果表明,在完备基表示下,星图相比一般...
基于稀疏表示和Weber定律的运动图像盲复原
稀疏表示 Weber定律 冲击滤波器 正则化约束
2015/12/23
针对运动过程中视觉图像易产生运动模糊的问题,提出了一种基于稀疏表示和Weber定律相结合的图像盲复原方法。该方法利用冲击滤波器预测模糊图像的显著边缘梯度,并用多尺度策略由粗到细进行模糊核的估计。然后,对图像盲复原模型进行稀疏正则化约束,并结合反映人类视觉特性的Weber定律对合成模糊图像和真实模糊图像进行盲复原。实验结果表明,本文采用的盲复原算法的性能指标和图像的纹理都达到了较优的复原效果。与近年...
针对红外图像中弱小目标的检测问题，提出了一种基于图像稀疏表示的自适应杂波抑制方法。首先，采集500帧红外图像样本，通过训练学习构造包含图像各个层次结构特征的多成分超完备字典；然后，通过红外图像的协方差自适应地选择与图像子块对应的超完备字典对图像进行稀疏表示，利用匹配追踪算法得到子图像在超完备目标字典下的最佳表示系数；最后，根据表示系数以及对应的原子向量对图像子块进行重构，从而得到突出红外小目标的高...
2012年12月22日下午，汕头大学特聘教授、博士生导师闫敬文教授应邀来测试与光电工程学院，并在F315学术报告厅做了题为“基于稀疏表示（GT）和压缩感知技术的SAR图像处理研究”的学术报告。