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oe1(光电查) - 科学论文

12 条数据
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  • 基于光谱差异诱导全变分与低秩逼近的高光谱混合去噪

    摘要： 对观测信号施加多重先验的研究已被证明是恢复底层信号的有效方法之一。本文提出一种新型光谱差分诱导总变分与低秩近似（简称SDTVLA）方法用于高光谱混合去噪。光谱差分变换通过将数据投影至光谱差分空间（SDS），能有效改变原始高光谱图像（HSI）中噪声的结构特征（尤其针对特定模式的稀疏噪声，例如系列波段中相同位置出现的条纹或死线），从而无需将其视为低秩特征即可使低秩技术更高效地消除混合噪声。此外，鉴于相邻像素具有高度相关性且高光谱场景中同质物体的光谱始终处于同一低维流形，我们受启发将总变分与核范数相结合，在SDS中同步利用局部分段平滑性与全局低秩性来实现HSI混合降噪。最终采用交替方向乘子法（ADMM）有效求解SDTVLA模型。在三个模拟数据集和两个真实高光谱数据集上的大量实验表明：就定量指标（即平均峰值信噪比MPSNR、平均结构相似性指数MSSIM和平均光谱角MSA）而言，所提SDTVLA方法的MPSNR值平均比对比方法高出1.5分贝，且在视觉效果方面表现更优。

    关键词： ADMM（交替方向乘子法）、全变分、高光谱混合去噪、低秩逼近、光谱差异空间

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 基于正则化的随机采样含噪频率数据图像复原

    摘要： 考虑通过全变分正则化利用随机采样含噪频率数据进行图像复原。通过探究小波展开下图像的稀疏特性，我们建立了一个包含两个正则项的优化模型，分别用于约束复原图像的稀疏性和边缘保持性。严格建立了正则参数的选择策略及相应复原图像的误差估计。采用Bregman迭代方案最小化频域数据拟合的代价泛函。通过显式推导代价泛函的梯度，在每个Bregman迭代步中，还通过具有Tikhonov正则化的内迭代过程生成代价泛函的最小化解——该过程因正则化迭代矩阵的特殊结构而实现稳定高效求解。数值实验验证了所提方案的有效性。

    关键词： 图像复原、迭代、数值计算、全变分、小波稀疏性、误差估计

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像的稀疏与平滑特征提取

    摘要： 本文提出了一种名为稀疏平滑低秩分析（SSLRA）的高光谱特征提取（FE）方法。首先，我们为高光谱图像（HSI）建立了一个新的低秩模型。该模型将高光谱图像分解为位于未知正交子空间中的平滑且稀疏的未知特征。随后，通过非凸约束惩罚代价函数同步估计这些稀疏平滑特征。实验中将SSLRA应用于真实高光谱图像，并利用提取的平滑特征进行分类。结果表明，与现有最先进的特征提取方法相比，该方法显著提升了分类准确率。

    关键词： 正则化、特征提取、稀疏性、低秩模型、全变分、高光谱图像

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 介质材料二次电子发射系数与初始电荷对平行板介质加载波导中多级放电效应的影响

    摘要： 我们对解决不适定线性反问题及/或压缩感知问题中（cid:2）1与（cid:2）2正则化效应进行了理论分析与比较。该模型涵盖了解被定义为凸代价泛函最小值的最一般情形，推导出一系列表示定理，根据正则化类型给出解的通用形式。我们从有限维问题分析入手，随后将结论推广至无限维空间（cid:2）2(Z)和（cid:2）1(Z)。研究同时考虑了采用字典或正则化算子形式的线性变换，特别证明（cid:2）2解必然存在于与测量算子相关联的预定义平滑子空间内；而（cid:2）1解则是通过自适应选择正则化算子指定字典中的原子子集构成。除证实（cid:2）1解具有内在稀疏性外，本研究主要发现是：（cid:2）1正则化更有利于先验知识注入——其产生的泛函形式独立于系统矩阵，而（cid:2）2情形不具备此特性。

    关键词： 线性反问题、压缩感知、正则化、稀疏性、全变分、(cid:2)1范数最小化

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • 《分子生物学方法》免疫耐受卷1899（方法与实验方案）|| 基于PRNU特征的源识别去噪滤波器分析

    摘要： 在数字图像取证中，源相机识别（SCI）是一项重要技术，旨在确定拍摄图像的原始相机来源。该技术通过分析图像中的传感器图案进行识别。最常见的规律性图案噪声是光电响应不均匀性（PRNU），这种噪声由制造过程中传感器的缺陷产生。由于不同设备采用不同的传感器供应商，这些噪声具有可区分性。本研究基于移动相机开展识别工作，即判断给定图像源自哪款手机型号。我们针对三种不同的降噪滤波器（维纳滤波、全变分滤波和高斯滤波）进行了分析，以在我们的数据集中获得最佳效果。分类环节采用支持向量机（SVM）分类器，并通过十折交叉验证技术进行验证。

    关键词： 高斯、光响应非均匀性、维纳、全变分

    更新于2025-09-23 23:24:29

  • [IEEE 2018年亚洲通信与光子学会议(ACP) - 杭州 (2018.10.26-2018.10.29)] 2018年亚洲通信与光子学会议(ACP) - 先进非线性数字信号处理显著提升强度调制相干检测城域链路的OSNR性能

    摘要： 近年来，作为矩阵补全的高阶推广，基于低秩的张量补全方法受到了广泛关注。然而当数据缺失比例极高时，这种低秩假设对于颜色和三维图像等视觉数据的恢复并不充分。本文在低秩近似的基础上引入"平滑性"约束，提出了一种特别适用于视觉数据的高效张量补全算法。该方法通过将不完全张量的平滑PARAFAC分解与最小化张量秩的模型高效选择相结合，展现出显著优势，因此被称为"平滑PARAFAC张量补全（SPC）"。为实现平滑性约束，我们采用总变分（SPC-TV）和二次变分（SPC-QV）两种策略，并调用相应算法进行模型学习。在合成数据和真实视觉数据上的大量实验表明，相比多种前沿张量补全方法，本方法在预测性能和计算效率方面均有显著提升。

    关键词： 低秩张量逼近、PARAFAC模型、CP模型、平滑性、二次变分、全变分（TV）、图像张量补全

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 基于压缩感知（CS）并结合全变分正则化惩罚的图像去模糊方案，用于提升数字断层合成（DTS）中的图像特性

    摘要： 在这项工作中，我们提出了一种基于压缩感知（CS）的图像去模糊方案，采用全变分（TV）正则化惩罚来改善数字断层合成（DTS）中的图像特性。我们实现了所提出的图像去模糊算法，并通过系统仿真验证了其可行性。同时利用由90 kVp、6 mAs X射线管和198微米像素分辨率的CMOS型平板探测器组成的台式装置进行了实验。在仿真和实验中，均在θ=60°的断层扫描角度范围、Δθ=1.2°的角度步长下采集51幅投影图像，先使用所提去模糊算法处理，再进行常规的基于滤波反投影（FBP）的DTS重建。结果表明：重建后的X射线图像和DTS图像清晰度显著提升，DTS的离面空间分辨率提高了约1.4倍。因此该去模糊方案对常规放射摄影和DTS中的模糊问题均有效，可应用于改善现有图像质量。

    关键词： 压缩感知（CS）、去模糊、数字断层合成（DTS）、全变分（TV）

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典(2018年10月7日-10月10日)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 纹理分割的局部方差与局部规则性联合估计及其在多相流表征中的应用

    摘要： 纹理分割是统计图像处理中至关重要的任务。本研究针对具有多尺度表示统计量分段恒定特性（这类单分形纹理已被证明能灵活适用于现实纹理建模）的广泛类别，通过提出一种将无尺度与局部方差描述符联合纳入凸但非光滑最小化策略的创新方法，重新探讨这一经典课题。在合成分段单分形纹理上，将所提联合方法的性能与分别独立处理无尺度特征和局部方差的独立策略进行对比；同时在地学及工业流程中至关重要的多相流图像表征领域也进行了性能比较。应用于大尺寸图像（超过两百万像素）时，该方法通过检测最小气泡并更清晰解析多相流结构，显著提升了现有最优策略的性能。

    关键词： 强凸性，原始-对偶近端算法，多相流，纹理分割，全变分

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-2018年7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于加权全变分正则化的非凸低秩近似高光谱图像恢复方法

    摘要： 低秩表示已广泛应用于高光谱图像（HSI）恢复领域。现有涉及低秩问题的研究通常采用核范数惩罚方法，但核范数最小化易导致秩分量过度收缩，从而产生建模偏差。本文引入新型非凸惩罚项以获得无偏低秩近似，同时采用局部空间邻域加权光谱-空间总变分（TV）正则化来保持空间结构信息，并利用稀疏l1范数作为稀疏噪声约束条件。最终提出一种创新的高光谱图像非凸低秩松弛恢复模型。大量实验表明，该方法能有效去除混合噪声，获得具有更强鲁棒性的无偏估计结果。

    关键词： 高光谱图像（HSI）、全变分（TV）、低秩表示、非凸松弛

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于色彩的图像恢复

    摘要： 本文提出了一种总变分l1-l2正则化方案，通过自适应参数调整实现含模糊和噪声的彩色图像复原。数值上采用结合交替最小化方法的高效增广拉格朗日法递归求解最优解，并给出了该算法的收敛性分析。实验结果表明，针对不同类型噪声造成的运动模糊，所提模型与算法均能获得良好的信噪比(SNR)和信噪比改善值(ISNR)。

    关键词： 凸优化最小化问题，增广拉格朗日法，图像恢复问题，图像复原，全变分（TV）

    更新于2025-09-09 09:28:46