基于自适应流形去噪的视频运动分割算法

针对现有运动分割算法的不足,提出一种新的运动分割算法,通过自适应流形去噪实现刚性和非刚性对象的运动分割。首先,引入一种自适应核空间,如果2个特征轨迹属于同一刚性对象,则将其映射到相同点上。然后,采用一种基于自适应内核的嵌入式流形去噪算法分割出刚性和非刚性对象的运动,证明了对内核空间进行流形去噪等价于在列空间进行流形去噪。结果表明,该自适应流形去噪算法适合于刚性和非刚性运动分割,在多种当前最新算法均失效的场景下,算法仍然具有优异性能。

基于自适应流形高维滤波的太赫兹图像滤波算法

针对太赫兹图像分辨率差,噪声严重和信噪比低等不足,提出了一种基于自适应流形高维滤波的太赫兹图像降噪算法。算法利用中值滤波滤除太赫兹图像的强噪声点,再利用自适应流形高维滤波去除图像中的大部分噪声,最后通过基于拉普拉斯高斯算子的边缘增强对二次滤波后的结果图像进行图像增强。实验结果表明,该算法对于太赫兹图像有良好的降噪效果,在滤除图像中噪声的同时,图像的边缘和细节部分也得到了较好的保留。

基于自适应流形滤波的边缘感知编辑

边缘感知编辑是图像和视频编辑中运用非常广泛的编辑方法。全局优化计算是处理此类问题的最常用手段,但是在处理高分辨率图像视频时存在诸多性能问题。为此,提出一种采用自适应流形滤波的方法,用于处理多种边缘感知编辑。借助自适应流形滤波具有局部边缘感知以及全局影响扩散的特性,实现多种边缘感知编辑的处理效果,同时避免传统的全局优化方法所产生的时间损耗和较高的计算复杂度,得到较好的视觉效果。实验结果表明,该方法具有较好的边缘保持性和全局性,并能够实时处理高分辨率的视频图像。

基于改进自适应流形的毫米波图像超分辨复原

针对被动毫米波成像中图像分辨率低并伴有噪声的问题,本文提出了一种基于自适应流形高维滤波和高维空间中值滤波的被动毫米波复原算法。该方法利用限定窗口加权遍历法构建被动毫米波高维图像,然后利用主成分分析法提取高维图像的主要信息,通过高维的中值滤波去除降维后的被动毫米波图像冲激噪声和强噪声,最后通过自适应流形高维滤波对降噪后的图像进行滤波得到复原图像。仿真图像和实测图像的实验结果均表明,本文算法有效地增强了图像的分辨率,有利于被动毫米波图像的超分辨复原。

一种新型自适应嵌入式流形去噪视频运动目标分割算法

针对目前运动目标分割算法在复杂场景中适应性较差,时间复杂度较高等缺陷,提出一种新的运动目标分割算法,该算法通过自适应流形去噪实现刚性和非刚性对象的运动分割.首先,引入一种自适应核空间,如果两个特征轨迹属于同一刚性对象,则将其映射到相同点上;然后,采用一种基于自适应内核的嵌入式流形去噪算法,分割出刚性和非刚性对象的运动;最后,在多个数据集上与几种传统算法进行对比实验.实验结果表明,该算法在不同场景中均能取得更好的分割与跟踪效果.

基于自适应流形滤波的高光谱图像分类方法

滤波器在提取高光谱图像空间纹理信息时往往容易陷入局部的特征提取。针对这一问题,提出一种自适应流形滤波的高光谱图像分类算法(AMF-SVM)。该方法采用自适应寻优,先计算第一个流形,然后根据流形树高度进行递归投射、平滑和聚合处理,结合处理结果对高光谱进行线性滤波,得到较好的空间特征,并由支持向量机(SVM)完成分类,最后获得最优的分类结果。实验表明,相比使用光谱信息、高光谱降维、空谱信息结合的SVM分类方法,边缘保持滤波以及递归滤波的方法,AMF-SVM对高光谱图像的分类精度有较大提高,充分说明了该方法的有效性。

基于高斯加权和流形的高保真彩色图像降噪

针对用矢量法对彩色图像进行降噪处理,算法复杂度较高,无法达到实时处理的问题,提出了基于改进高斯加权和自适应流形的高保真彩色图像降噪方法。首先,将彩色图像用非局部均值算法得到高维数据,使用改进的高斯内核对彩色图像进行加权计算;然后,采用抛雪球方法处理这些高维数据,以高斯距离为权值,投影每个像素点的颜色到自适应流形;接着,对流形进行平滑降维,采用迭代法实现图像平滑;最后,收集流形中的平滑值,将平滑值对所有像素进行插值,得到降噪后的图像数据。实验证明,该方法对彩色图像进行降噪处理后,能够很好地保留原图像的细节,不会掺杂周围像素的颜色,算法处理速度较快,能够达到实时处理效果,降噪效果与原算法相比峰值信噪比(PSNR)提高近2.0 dB,结构相似度提高了1百分点以上。

自适应正则化迁移学习的不同工况下滚动轴承故障诊断

针对不同工况下存在两域分布差异复杂的问题,提出自适应正则化迁移学习的不同工况下滚动轴承故障诊断方法。首先,训练基分类器为目标域预测伪标签,利用联合分布适配对齐两域分布,以减小分布差异;其次,通过流形正则化对目标域数据进一步利用,挖掘数据的潜在分布几何结构,学习目标域数据分布信息;最后,利用在结构风险最小化框架下建立的分类器结合上述两步学习策略,迭代更新伪标签获得最优系数矩阵完成不同工况下滚动轴承故障诊断。在两组滚动轴承数据集上进行实验验证,实验结果显示所提方法识别准确率分别达到了96.38%,94.18%。证明该方法能够有效应对多种工况导致的复杂分布差异,同时具有较好的有效性和可行性。

多模遥感图像模糊度量判别自适应降噪仿真

针对现有使用较为广泛的三种降噪方法均存在着计算效率低、图像纹理细节保存完整度差的缺陷,引入高斯加权与自适应流形技术对多模遥感图像模糊度量判别自适应降噪方法进行设计与研究。采用设计的高维滤波器对多模遥感图像格式进行转换,方便降噪的进行,以此为基础,利用自适应流形技术对多模遥感图像数据进行降维,简化计算的难度,利用域转换算法对图像边界进行保持,提升图像保存完整度,采用降噪算法实现多模遥感图像模糊度量判别的自适应降噪。通过仿真得到,与现有的三种降噪方法相比较,提出的多模遥感图像模糊度量判别自适应降噪方法极大的提升了计算效果与图像纹理细节保存完整度,充分说明提出的多模遥感图像模糊度量判别自适应降噪方法具备更好的降噪性能。