江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ12632)
- 作品数：6 被引量：35H指数：4
- 相关作者：邓承志汪胜前朱华生胡赛凤田伟更多>>
- 相关机构：南昌工程学院江西科技师范大学江西科技师范学院更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- L_1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较被引量：9
- 2015年
- 基于稀疏性的高光谱解混是近年来高光谱混合像元分解的研究热点。主要研究了L1正则化的高光谱混合像元分解算法。首先分析了L1正则化的三种解混模型,即无约束、非负约束和全约束模型;然后给出了三种模型对应的数值求解算法;最后,采用模拟的和真实的高光谱数据进行实验,比较了三种高光谱混合像元分解算法的效果。实验结果表明:三种模型均具有很好的高光谱混合像元分解精度(SRE),其中全约束模型最好,非负约束模型次之,无约束模型最差;全约束模型在信噪比低和端元数多的情况下,仍然获得较高的SRE。
- 邓承志张绍泉汪胜前田伟朱华生胡赛凤
- 关键词：混合像元分解稀疏性
- 基于局部约束群稀疏的红外图像超分辨率重建被引量：9
- 2014年
- 针对红外图像分辨率低、视觉质量差等问题,提出基于局部约束群稀疏模型的红外图像超分辨率重建方法.考虑到红外图像的纹理自相似性和原子系数的群结构稀疏性,首先建立了基于局部约束的群稀疏表示模型.然后,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合局部约束群稀疏表示模型和K-SVD(K奇异值分解)方法,训练得到高低分辨率图像对应的群结构字典对.最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像.实验结果表明,本文方法具有更好的超分辨率效果,无论是在客观评价指标还是主观视觉效果方面都有明显的提高.
- 邓承志田伟陈盼汪胜前朱华生胡赛凤
- 关键词：红外图像超分辨率字典学习
- 基于结构相似保真的图像稀疏表示模型被引量：1
- 2013年
- 过完备图像稀疏表示是一种最新的图像表示模型,采用过完备字典中原子的线性组合形式实现图像的稀疏表示.传统的过完备图像稀疏表示模型采用重建误差的平方和作为保真项.该保真项没有充分考虑到人眼对图像的感知特性,无法度量图像中边缘、轮廓、纹理等局部几何结构的变化.本文基于过完备稀疏表示理论思想,建立了新的稀疏性正则化的图像稀疏表示模型.模型中的正则项约束图像表示系数的稀疏性,保真项采用更符合视觉感知的结构相似性度量.基于正交匹配追踪算法,提出了基于结构相似度的正交匹配追踪算法.实验结果表示,新的模型能够更好地重构图像的结构信息,获得更好的重建视觉效果.
- 杨宇平邓承志汪胜前
- 关键词：结构相似度正交匹配追踪视觉感知
- 特征保留的稀疏表示图像去噪被引量：5
- 2013年
- 稀疏表示理论认为在合适的冗余字典下,图像存在最为稀疏的表示,字典的过完备性,使得通过提取很少量的大系数便能捕获到图像中的重要信息,而且对噪声更加鲁棒。针对图像去噪,为了更好地保留图像特征信息,考虑人眼视觉特性,研究过完备字典对噪声图像特征和边缘信息的有效表示,提出以结构相似为信息保真度的特征保留的稀疏表示去噪算法。实验结果表明,该算法能更好地对图像去噪,对特征和边缘等信息的保留能力更强,得到的图像视觉效果更佳。
- 马路邓承志汪胜前刘娟娟
- 关键词：图像去噪
- 粒子群优化的最佳阈值选取被引量：3
- 2012年
- 选取最佳的收缩阈值是变换域收缩去噪的关键。针对Shearlet变换域图像收缩去噪的阈值选取问题,提出了基于粒子群优化的最佳阈值选取算法。建立了Shearlet变换域最佳阈值选取的广义交叉验证准则;以广义交叉验证准则为适应值函数,利用粒子群优化算法自适应地确定出与Shearlet尺度和方向匹配的最佳阈值。算法不依赖任何的先验知识,实现Shearlet变换域图像自适应去噪。仿真结果表明,最佳阈值能够更有效地去除噪声,获得更好的视觉效果。
- 邓承志
- 关键词：SHEARLET变换粒子群优化
- 基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合被引量：8
- 2013年
- 提出一种基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合算法。算法首先对待融合图像进行Shearlet变换;然而采用粒子群优化算法确定出低频成分的最佳融合权值,自适应地对红外与可见光图像的Shearlet低频系数进行整合,利用Shearlet变换对边缘、轮廓等细节特征的准确定位,采用加权局部能量最大准则对Shearlet高频系数进行融合;最后对融合系数进行逆Shearlet变换得到融合图像。与现有的部分算法进行对比实验,结果表明本文算法获得较好地融合效果。
- 邓承志饶伟
- 关键词：图像融合SHEARLET变换粒子群优化可见光
