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oe1(光电查) - 科学论文

13 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

  • [IEEE 2018年第十届传感器阵列与多通道信号处理研讨会(SAM) - 谢菲尔德(2018.7.8-2018.7.11)] 2018年IEEE第十届传感器阵列与多通道信号处理研讨会(SAM) - 多层单光子三维激光雷达图像恢复

    摘要： 本文提出了一种新算法，用于恢复在具有挑战性的真实场景下获取的3D单光子激光雷达图像，这些场景包括对半透明表面等多层目标成像，或通过散射介质（如水、雾）等遮蔽物进行成像。通过最小化一个适当的代价函数来实现数据恢复与利用，该函数考虑了数据的泊松统计特性以及关于深度和反射率估计的现有先验知识。所提出的算法考虑了：(i) 通过使用凸非局部总变分（TV）正则化器，考虑像素之间的非局部空间相关性；(ii) 通过使用协作稀疏先验，考虑返回光子的聚类特性。所得到的最小化问题使用具有良好收敛特性的交替方向乘子法（ADMM）求解。该算法使用合成数据和真实数据进行验证，结果表明，在由于快速采集导致稀疏性或在由于遮蔽物存在高背景的情况下，所提出的策略具有优势。

    关键词： 泊松统计、协同稀疏性、ADMM（交替方向乘子法）、图像复原、NR3D、激光雷达波形

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [2018年IEEE第13届图像、视频与多维信号处理研讨会(IVMSP) - 希腊扎戈罗乔里亚阿里斯蒂村（2018年6月10日-6月12日）] 2018年IEEE第13届图像、视频与多维信号处理研讨会(IVMSP) - 卷积稀疏编码的快速并行算法

    摘要： 当前主流的卷积稀疏编码算法本身不具备并行性，因此无法充分利用现代多核架构。我们通过开发新算法来解决这一缺陷：将字典及对应的系数图划分为若干组，并行求解所有组的主要子问题。理论复杂度与实现细节经过讨论验证，并通过计算实验表明——根据具体问题不同，该算法可实现约5倍的加速效果。

    关键词： 卷积稀疏表示，ADMM，卷积稀疏编码

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 一种具有稀疏扰动的高效快速量子态估计器

    摘要： 一个纯态或近似纯量子态可描述为低秩密度矩阵——即半正定且迹为单位值的厄米特矩阵。我们研究从少量线性测量中恢复被稀疏成分污染的此类低秩密度矩阵问题。该量子态估计任务可构建为受半正定及迹为单位值厄米特约束的鲁棒主成分分析（RPCA）问题。我们提出了一种高效快速的不精确交替方向乘子法（I-ADMM），其子问题通过不精确求解获得闭式解。该方法的全局收敛性得证，理论结果为参数设置提供指导。数值实验表明：在笔记本电脑上，采用30%压缩感知测量量条件下，所提I-ADMM可在0.69秒内恢复5量子比特状态密度矩阵，达到6×10^{-4}精度（99.38%保真度），性能超越现有算法。

    关键词： 量子态估计（QSE）、交替方向乘子法（ADMM）、鲁棒主成分分析（RPCA）

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 一种对异常值不敏感且具有空间变化高光谱特征的分解算法

    摘要： 有效的高光谱解混（HU）对于从给定高光谱场景图像（数据）中估计底层物质特征（端元特征）及其空间分布（丰度图）至关重要。近期，在不可忽略的端元变异（EV）和异常值效应（OE）条件下研究HU问题引发了广泛关注。现有前沿研究或单独考虑EV，或单独处理OE，但均未同时兼顾两者。本文提出一种新型HU算法——抗变异/异常值多凸解混（VOIMU）算法，可同时应对EV与OE干扰。通过引入两种适配正则项，基于Thouvenin等人提出的扰动线性混合模型（PLMM）构建非凸最小化问题来建模EV，同时采用0<p<1的p拟范数对数据拟合进行隐式处理以应对OE。随后将该问题重构为多凸问题，通过块坐标下降法（BCD）求解，并嵌入块逐次上界最小化（BSUM）框架以保证收敛性。所提VOIMU算法能获得具有收敛保证的驻点解，虽未在问题建模中物理表征异常值也未在算法运行中检测异常值，但仍能提供潜在异常像素的有趣信息。最后，我们通过仿真数据和真实实验数据验证了VOIMU算法的有效性与实际适用性。

    关键词： 块连续上界最小化（BSUM）、端元可变性、交替方向乘子法（ADMM）、异常值效应、块坐标下降（BCD）方法、高光谱成像

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • ADMM-CSNet：一种用于图像压缩感知的深度学习方法

    摘要： 压缩感知（CS）是一种通过少量采样数据重建图像的有效技术，已广泛应用于医学成像、遥感、图像压缩等领域。本文提出一种名为ADMM-CSNet的新型深度学习架构的两个版本，通过结合传统基于模型的CS方法和数据驱动的深度学习方法，实现稀疏采样测量下的图像重建。我们首先建立具有不定正则化项和不定变换域的广义CS图像重建模型，进而提出两种采用交替方向乘子法（ADMM）优化该模型的高效求解器。进一步将ADMM算法展开并推广为两个深度网络架构，其中CS模型与ADMM算法的所有参数均通过端到端训练进行判别式学习。在快速CS复值磁共振成像和实值自然图像CS成像应用中，相比传统方法及其他深度学习方案，所提ADMM-CSNet在保持快速计算速度的同时实现了更优的重建精度。

    关键词： 压缩感知、磁共振成像、深度学习、ADMM-CSNet、ADMM

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 多共振诱导热活化延迟荧光材料用于窄带绿色有机发光二极管

    摘要： 随着数据规模的扩大，分布式机器学习受到越来越多的关注。然而，随着数据增长，数据集维度会迅速增加，导致分布式计算集群中的通信流量上升，降低分布式算法的性能。本文提出一种基于异步交替方向乘子法（ADMM）的消息过滤策略，在保证算法收敛性的同时有效减少算法通信时间。本文采用基于L1正则化的软阈值过滤策略对主节点参数进行过滤，并提出梯度截断过滤策略对从节点参数进行过滤。此外，我们采用异步更新算法来减少主节点的等待时间。在大规模稀疏数据上的实验表明，我们的算法能有效减少消息流量，并使算法在更短时间内达到收敛。

    关键词： 梯度截断、分布式机器学习、消息过滤、异步更新、ADMM、L1正则化

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [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（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像目标检测中的空间正则化稀疏表示方法

    摘要： 约束能量最小化（CEM）是高光谱图像目标检测的常用方法。其变体稀疏CEM通过引入稀疏正则化项来增强检测结果的稀疏性。然而这些方法均未考虑高光谱像素的空间相关性，而利用空间信息可进一步提升目标检测性能。本文提出一种新型约束检测算法——空间-稀疏CEM，通过合理设计正则化项同时实现输出稀疏性与分段连续性约束。采用交替方向乘子法（ADMM）高效求解该优化问题，并通过合成与真实高光谱数据验证了空间-稀疏CEM算法的性能提升。

    关键词： 高光谱图像、空间正则化检测、目标检测、(cid:96)1范数正则化、ADMM、约束能量最小化

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 合成孔径雷达成像中具有时变阈值的单比特压缩感知

    摘要： 在本研究中，作者通过采用时变阈值方法，提出了一种新的1比特压缩合成孔径雷达（SAR）成像框架。他们展示了如何从经过时变阈值量化为1比特的含噪测量数据中恢复稀疏SAR图像。传统1比特压缩感知（CS）SAR成像方法通过将接收信号与零阈值比较实现1比特量化，这会导致信号幅度信息丢失，使得精确信号重建成为不可能。时变阈值1比特量化能更准确地重建信号幅度，且所提出的优化模型中不再需要显式的单位范数约束?；诟梅椒?，作者将1比特CS SAR成像重建问题构建为无约束优化问题，其目标函数包含?2数据保真项和非光滑正则化函数。为求解该无约束优化问题，他们采用计算高效且易于实现的变量分裂与交替方向乘子法。通过合成与真实SAR图像的实验结果，验证了名为BCST-SAR（SAR成像中采用时变阈值的二进制压缩感知）的所提方法的有效性。

    关键词： ADMM（交替方向乘子法）、时变阈值、稀疏信号恢复、1比特压缩感知、合成孔径雷达

    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 - 基于子空间低秩学习与BM4D滤波的高光谱混合去噪方法

    摘要： 本文提出了一种基于子空间低秩表示与BM4D滤波的新型高光谱图像混合噪声去除方法。该方法基于以下两个事实：首先，高光谱图像中每个类别的光谱位于不同低秩子空间，即在高光谱子空间低秩表示框架下可将数据分解为两个低秩子矩阵；其次，高光谱图像的空间结构具有非局部自相似性(NSS)特性，而BM4D滤波器无需额外参数即可有效利用该特性。通过交替方向乘子法(ADMM)将模型分解为多个子问题，可简便有效地求解。实验结果表明，该方法优于其他现有先进的高光谱图像去噪方法。

    关键词： BM4D、子空间低秩表示、迭代学习、高光谱混合去噪、ADMM

    更新于2025-09-09 09:28:46