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相似文献
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1.
基于非负稀疏编码和RBPNN的掌纹图像识别方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
主要探讨了一种新颖的基于非负稀疏编码(NNSC)和径向基概率神经网络(RBPNN)模型的掌纹图像识别方法。使用NNSC算法可以成功地提取掌纹图像的特征,利用RBPNN模型可以有效、快速地实现掌纹图像的分类。与RBFNN和BPNN模型相比,实验结果表明RBPNN模型具有更高的识别率和更好的分类能力。  相似文献   

2.
非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型能够有效模拟人脑初级视觉系统主视皮层V1区神经元的感受野,有效抽取自然界的特征,目前已在图像处理领域中得到广泛应用。考虑NNSC建模过程中稀疏先验分布的选取、特征基矩阵的稀疏度约束、特征基的最大化代表性、图像数据类别先验信息等主要因素,主要讨论了基于正态逆高斯(NIG)密度的双层反馈NNSC(NIG-N NSC)模型、基于局部特征的NNSC(LNNSC)模型以及基于Fisher线性判据的NNSC(FLD-NNSC)模型。研究结果表明,拓展的NNSC模型在图像特征提取、图像消噪和图像恢复中具有一定的实用性。  相似文献   

3.
采用非局部均值,全变差正则化和稀疏编码,提出一种新的单幅图像超分辨率重建方法.首先,用非局部均值方法对低分辨率图像进行去噪处理,可保证几何结构的一致性.然后,将去噪后的低分辨率图像代入重建模型得到高分辨率图像的低频分量,而高分辨率图像的高频分量则通过学习的方法在数据库中查找得到.将得到的低频分量与高频分量相加得到初始的高分辨率图像的恢复结果.最后对初始的恢复图像进行一些全局优化即可得到最终恢复的高分辨率图像结果.实验结果证明该方法得到的高分辨率图像结果具有鲁棒性且更自然.  相似文献   

4.
综述了独立分量分析(ICA)问题的模型、原理,以及定义在基本ICA问题的上的负熵最大化算法。说明了ICA在地理与环境问题中的应用。  相似文献   

5.
主持人语:本人应邀为《苏州市职业大学学报》科技重大项目栏的主持人,希望借助该平台,向学术同仁介绍本人主持的国家自然科学基金资助项目所取得的研究成果,以期让研究者了解本项目进展及研究的意义.2009年,以本人为项目负责人,以苏品刚副教授和周昌雄教授为主要课题成员,与东南大学毫米波国家重点实验室合作,组建了科研团队,成功申报了1项国家自然基金项目“非负稀疏编码算法及其在毫米波焦平面成像图像处理中的应用研究(No.60970058)”,这一项目主要在毫米波(MMW)焦平面成像系统成像机制研究的基础上,进一步利用软件方法对MMW成像数据进行后续处理,从而得到更高分辨率的MMW图像.主要在基于人眼初级视觉系统主视皮层V1区神经元的非负稀疏编码(NNSC)模型的研究基础上,结合已成熟的图像处理方法,提出了基于稀疏特征的毫米波图像处理方法.该项目主要的研究工作包括以下五个方面:①毫米波成像系统中关键硬件-毫米波成像接收机混频器及成像天线的研制;②建模了一类具有视觉反馈机制的NNSC神经网络模型并实现了该模型的稀疏优化学习;③基于量子信息理论、Retinex理论以及二维经验模式分解、偏微分方程、凸集投影、神经网络非线性滤波特性等算法,提出了一些适用于MMW图像的处理算法;④利用NNSC特征基和最大似然估计法,提出了基于NNSC收缩技术的毫米波图像消噪和恢复方法;⑤结合NNSC算法、图像稀疏表示及超分辨率图像恢复等算法,提出了一类基于组合变换的MMW图像级联消噪和恢复方法.  相似文献   

6.
采用非局部均值,全变差正则化和稀疏编码,提出一种新的单幅图像超分辨率重建方法.首先,用非局部均值方法对低分辨率图像进行去噪处理,可保证几何结构的一致性.然后,将去噪后的低分辨率图像代入重建模型得到高分辨率图像的低频分量,而高分辨率图像的高频分量则通过学习的方法在数据库中查找得到.将得到的低频分量与高频分量相加得到初始的高分辨率图像的恢复结果.最后对初始的恢复图像进行一些全局优化即可得到最终恢复的高分辨率图像结果.实验结果证明该方法得到的高分辨率图像结果具有鲁棒性且更自然.  相似文献   

7.
独立分量分析 (ICA)通过对非高斯分布数据进行有效表示,获得在统计学上独立的各个分量。这种表示可以获取数据的基本结构,包括特征提取和信号分离。简述ICA基本理论和快速算法,对照主分量分析 (PCA)的Karhunen Loeve(K L)变换,提出独立分量变换 (ICT)概念。在分析地震信号特点的基础上,对模拟和实际含噪地震道进行独立分量变换、信噪分离和去噪处理初步探索,重建获得令人满意的去噪结果。研究表明,ICA在勘探地震信号处理中具有应用前景.  相似文献   

8.
针对多人混合语音条件下说话人身份难以识别的问题,提出了一种使用快速独立分量分析(Fast ICA)方法分离各个说话人的语音信号,并采用RBF神经网络方法进行说话人识别的策略.由于不同语音源信号保持相对独立,利用盲信号分离的思想,使用Fast ICA方法用于信号的分离,从而对获得的独立语音数据分别提取说话人特征,采用RBF神经网络模型实现多说话人身份的识别.实验结果表明,该方法能有效地实现混合语音条件下的说话人识别.  相似文献   

9.
为了能够在没有额外密码或图像索引的情况下,使VQ攻击无法执行,一种基于矩不变量的易碎图像水印算法被提出。图像矩不变量被提取出来作为图像的索引,来生成依赖于原始图像的、攻击者不知道且不同图像不同的水印。嵌入水印时,图像块的最高信息位MSB位流数据被加密后,作为Hash函数的输入,Hash函数的输出与生成的水印相互处理后,嵌入到图像块的LSB上。实验结果证明,该算法可以很好地定位检测图像发生的任何细小的改动,而且可以在没有任何额外的特有密码或图像索引的情况下,成功地抵抗VQ攻击。  相似文献   

10.
激光诱导荧光水体分析中,准确分离收集到的交叠光谱是反演待测物质浓度的关键。基于径向基函数网络的激光诱导荧光特征光谱分离算法,可以在每个分量谱的确切形状和类型不被预先了解的情况下,将各个光谱分量准确分离出来,避免了高斯拟合法对光谱分量需为1高斯型的依赖。该方法不但能抑制一定的噪声,而且运算速度快,算法简单、易实现,有较好的实用价值。  相似文献   

11.
提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先,在目标分割的基础上,利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波,增强目标的局部特征;然后,根据稀疏表示模型,以训练样本特征为原子构建字典,利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征,进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。  相似文献   

12.
提出一种基于特征筛选和二级分类的建筑提取算法。该算法首先对极化SAR数据进行精致Lee滤波,获取多维极化特征和纹理特征构成原始特征集;然后将随机森林作为初级分类器评估各特征的重要性,依据重要性排名进行特征筛选;最后通过支持向量机对特征子集进行次级分类,并用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据实验结果表明,本算法可有效提高极化SAR建筑提取准确率。  相似文献   

13.
非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)端元生成方法可以同时获得端元和丰度,且支持乘式迭代实现目标函数优化,处理效率高,因此受到越来越多的关注。由于目标函数非凸,基于NMF的端元提取方法容易陷入局部极值。尽管采用增加约束的方式可以缓解局部极值问题,但往往会破坏NMF乘式迭代规则,从而降低NMF方法的处理效率。提出一种基于丰度分布约束的方法,利用矩阵迹运算实现目标函数乘式迭代优化。实验结果表明,该方法既能估计出准确的端元,又能提高端元生成的效率。  相似文献   

14.
为克服传统船舶水尺刻度识别方法的不足,提出一种基于图像处理的自动识别方法.首先对船舶水尺图像进行二值化等预处理,采用结构特征提取算法检测图像中船舶水尺刻度的三叉点特征.三叉点特征从细化处理后的图像上提取,是图像中多个彼此相邻的同类特征点的集合.利用三叉点的位置特征构造图像的特征模板;利用模板匹配方法实现船舶水尺刻度的自动识别.该方法可有效解决采集的船舶水尺数字图像与特征模板尺寸不一致的问题.  相似文献   

15.
文章对协作控制中常用的矩阵理论进行了比较详细的总结和分析,并通过一个实例展示了非负矩阵理论在系统矩阵为Metzler矩阵的协作系统的稳定性分析中的应用。  相似文献   

16.
针对图像重建中采用稀疏正则化算法时,阈值收缩算子的阈值参数难以选取的问题,提出一种采用自适应阈值收缩算子的稀疏正则化算法。该算法收缩算子的阈值参数在迭代求解过程中根据解的稀疏度进行更新;同时在该算子中引入权重系数,研究阈值算子的衰减特性对图像重建质量的影响;并将该算法应用于电学层析成像的仿真和实验图像重建。结果表明:与传统的稀疏正则化算法相比,使用具有衰减特性的阈值收缩算子的稀疏正则化算法重建图像的性能指标有所提高。当被测物场的内含物分布较为简单时,采用较大的权重系数;当被测物场的内含物分布相对复杂时,使用较小的权重系数,有利于提高重建图像的质量。  相似文献   

17.
将Gabor滤波器和各向异性扩散方程相结合,提出了一种基于活动围道的无监督纹理图像分割算法.采用基于总变分流的扩散函数,各向异性扩散方程可以有效地在保留纹理图像大尺度边界信息的同时,对图像纹理区域进行平滑,获得比原始图像更易分割的简化图像.但是平滑过程中纹理信息的丧失,限制了该方法的通用性和有效性.为了在利用各向异性扩散方法的同时,有效地提取和利用纹理信息,我们利用Gabor滤波器提取一组表征纹理方向性和尺度性的特征图像;同时将原始图像作为表征纹理灰度信息的一个特征通道考虑;再利用矢量形式的各向异性扩散方程,对特征图像进行边界保持的各向异性平滑.将基于区域灰度统计参数估计的活动围道分割方法扩展到矢量空间,来对平滑后的纹理特征量进行分割.实验证明,利用该纹理分割算法可以获得较好的效果.  相似文献   

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