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基于L1正则化反卷积网络的遥感图像表述与复原方法被引量：2: 2011年; 本文介绍了一种基于L1正则化约束的反卷积网络模型,详细叙述和分析该模型实现过程中包含的网络结构构建、模型训练、以及基于模型的重构方法。将反卷积网络模型应用于遥感图像表述与复原,通过实验分析模型用于遥感图像稀疏化表述以及去除高斯噪声情况,实验结果表明了反卷积网络模型用于遥感图像的可行性和广泛的应用前景。; 陈扬钛钟平; 关键词：反卷积正则化遥感图像

基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪被引量：1: 2011年; 针对Nonlocal-means图像去噪算法计算强度较高的问题,提出了一种投影加速算法。分析了Nonlo-cal-means算法的计算瓶颈,利用Walsh-Hadamard变换的快速运算和自递归特性,使用一组完备的Walsh-Hadamard变换将图像块投影到其张成的空间中;利用Walsh-Hadamard投影的能量集中特性和匹配计算过程中的拒绝策略,在Nonlocal-means去噪算法的图像块匹配计算中快速丢弃无法匹配的图像块。实验结果表明,该算法获得了较好的加速性能,且去噪效果没有受到影响。; 张志王润生; 关键词：图像处理图像去噪

基于ICA分布模型的粒子滤波跟踪算法被引量：1: 2010年; 为了在复杂背景、部分遮挡和光照变化等因素干扰的情况下鲁棒地跟踪视频序列中感兴趣的运动目标,提出了一种改进的粒子滤波跟踪算法。该算法针对颜色信息在目标表述中存在的不足,首先对观测模型进行改进,提出了一种基于ICA特征分布的目标模型,将基于核函数的目标特征描述转换到ICA特征空间,由于光照变化引起灰度变化经ICA后仍是同一分量,因此能有效的适应光照变化,不仅考虑并充分利用了空间信息。有效的解决了光照变化及背景颜色相近造成的目标丢失现象,提高了目标跟踪算法的鲁棒性。同时,考虑到粒子的退化现象,将均值平移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中,待各粒子经过系统传播后,利用均值平移算法使粒子向其领域局部极大值处移动,使得粒子集中在测量模型的局部区域内,只需少量的粒子就覆盖了尽可能的目标分布,很好地克服了粒子滤波器的退化现象并有效缩短了计算时间,提高了目标跟踪算法的准确性和系统的实时性。实验表明,该算法不仅能在复杂背景下准确的跟踪目标,而且在光线变化和部分遮挡情况下也能保证不丢失目标。; 裴立志王润生; 关键词：视频跟踪 ICA 粒子滤波均值漂移

基于多个颜色分布模型的粒子滤波跟踪算法被引量：2: 2011年; 基于粒子滤波的目标跟踪性能在很大程度上依赖于观测模型的选择。为了解决被跟踪目标外观特征变化导致模型漂移问题,提出了一种新的粒子滤波算法,利用目标外观的先验知识,为目标建立多个颜色模型,通过对目标函数的优化,采用最优凸组合模型实时地对目标进行跟踪。同时,采用UKF(Unscented Kalman Filter)产生粒子滤波的建议分布,并从中抽取粒子。由于考虑到当前观测,使得粒子分布更加接近后验概率分布,用较少的粒子就可以逼近目标的真实状态。实验结果表明,与单一模型以及自适应模型算法相比,多模型的粒子滤波算法能够有效处理由于目标外观变化而导致跟踪性能下降甚至丢失目标的问题,而且计算代价不大。; 裴立志王润生; 关键词：视频跟踪粒子滤波 UKF

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国家自然科学基金(60902088)