卷积稀疏编码算法研究及其应用

发布时间：2016-11-08 18:25

  本文关键词：数字动漫艺术中的视觉符号及审美研究，由笔耕文化传播整理发布。

《燕山大学》 2012年

卷积稀疏编码算法研究及其应用

韩冬梅  

【摘要】：稀疏表示与图像的后续处理密切相关，如去噪、压缩、场景分类与模式识别等。现有的稀疏表示理论主要基于一维信号和图像块建模，适用于小样本图像处理。然而，图像是一种复杂的高维数据结构，其固有的统计特性与人类视觉感知系统的信息处理机理及细胞感受野特性相对应。因此，本文从模拟视觉神经系统结构的卷积网络模型角度出发，基于卷积稀疏编码算法及其应用展开研究，主要内容如下： 首先，针对现有稀疏表示去噪算法不适合处理大尺度图像的缺点，，设计了基于卷积稀疏表示的图像去噪。利用卷积网络学习卷积字典，在卷积匹配追踪全局稀疏逼近过程中通过控制残差能量实现去噪。并针对算法在去噪过程中存在的缺点，利用阈值处理和约束邻域特征响应个数对算法进行改进。实验结果表明，改进后的算法能够在一定程度上有效地抑制噪声干扰。 其次，针对传统过完备字典原子特征单一、冗余度低的缺点，探讨并分析了两类平移不变性字典学习。利用相关性在卷积字典的学习过程中对滤波器进行约束，丰富字典特征种类，并利用卷积编码思想实现基于图像块的平移不变性字典学习，降低计算复杂度。实验结果表明了算法的有效性。 最后，针对卷积稀疏编码不利于刻画局部细节特征的缺点，提出了结合卷积匹配追踪和正交匹配追踪的分层稀疏表示算法。利用K-SVD过完备字典和卷积字典的各自优势，并结合自然图像全局轮廓特征和局部细节特征构建联合字典，进而从不同层面对图像形成最优稀疏表示。实验结果表明，与K-SVD过完备字典和卷积字典相比，联合字典稀疏表示能力更强。

【关键词】：
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP391.41
【目录】：

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