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基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化

电子与信息学报 2023年第12期45卷 4448-4457页

作者：廖一帆李子豪伍春花汪国有刘且根南昌大学信息工程学院南昌330031 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430000

彩色图像灰度化是一种被广泛应用于各个领域的图像压缩方式,但很少有研究关注彩色图像与灰度图像之间的相互转换技术。该文运用深度学习,创新性地提出了一种基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化方法。该方法使用变量增强技术来保证输... 详细信息

彩色图像灰度化是一种被广泛应用于各个领域的图像压缩方式,但很少有研究关注彩色图像与灰度图像之间的相互转换技术。该文运用深度学习,创新性地提出了一种基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化方法。该方法使用变量增强技术来保证输出与输入变量通道数相同以满足网络的可逆特性。具体来说,该方法通过可逆神经网络的正向过程实现彩色图像灰度化,逆向过程实现灰度图像的色彩复原。将所提方法在VOC2012,NCD和Wallpaper数据集上进行定性和定量比较。实验结果表明,所提方法在评价指标上均获得了更好的结果。无论是在全局还是局部,生成图像都可以最大程度地保留亮度、颜色对比度和结构相关性等特征。

关键词：彩色图像灰度化可逆神经网络变量增强色彩复原

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基于深度迭代网络的穿墙雷达成像方法

电波科学学报 2022年第4期37卷 546-554页

作者：王玉皞张玥周辉林刘且根蔡琦南昌大学信息工程学院南昌330031

联合墙杂波抑制及图像重建迭代求解方法为当前较前沿的穿墙雷达成像(through-the-wall radar imaging,TWRI)算法,能够同时抑制墙体杂波和重构目标图像,但仍存在收敛速度慢、人工干预过多以及对初值的选取敏感等问题,难以快速精确地进行... 详细信息

联合墙杂波抑制及图像重建迭代求解方法为当前较前沿的穿墙雷达成像(through-the-wall radar imaging,TWRI)算法,能够同时抑制墙体杂波和重构目标图像,但仍存在收敛速度慢、人工干预过多以及对初值的选取敏感等问题,难以快速精确地进行目标成像.针对上述问题,本文提出一种联合低秩与稀疏分解驱动的可学习深度迭代网络的TWRI方法.该方法利用穿墙雷达场景下墙体杂波的低秩特性以及待重建目标图像的稀疏特性,首先将穿墙雷达成像问题建模为联合低秩与稀疏分解的正则化优化问题,然后采用变分框架和轮换策略将优化问题转化成两个准线性优化子问题并推导其更新公式,最后将上述迭代更新公式映射到网络结构中,展开成深度迭代网络模型并采用端到端学习策略,形成融合物理模型的可学习深度迭代网络框架.仿真结果表明该方法能够有效抑制墙体杂波,相对于其他方法显著提高了目标成像精度和速度.

关键词：穿墙雷达成像(TWRI) 低秩与稀疏联合分解深度迭代可学习网络墙杂波抑制稀疏成像

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基于分数匹配生成模型的无透镜成像方法

光学精密工程 2022年第18期30卷 2280-2294页

作者：伍春花彭鸿刘且根万文博王玉皞南昌大学信息工程学院江西南昌330031

无透镜成像受到同轴全息图中孪生像噪声的影响,一直面临着重建信噪比差和成像分辨率低的问题。针对该问题,本文提出一种基于分数匹配生成模型的无透镜成像方法。在训练阶段,通过连续随机微分方程(Stochastic Differential Equation,SDE... 详细信息

无透镜成像受到同轴全息图中孪生像噪声的影响,一直面临着重建信噪比差和成像分辨率低的问题。针对该问题,本文提出一种基于分数匹配生成模型的无透镜成像方法。在训练阶段,通过连续随机微分方程(Stochastic Differential Equation,SDE)缓慢添加高斯噪声扰动数据分布,然后训练具有去噪分数匹配的连续时间相关的分数函数,用于求解反向SDE生成目标样本数据。在测试阶段,使用单张菲涅尔波带片作为掩膜,在非相干光照明下实现无透镜编码调制,然后使用预测-校正的方法在数值求解器SDE和数据保真项步骤之间轮换更新进行图像重建。在LSUN-bedroom和LSUN-church数据集上的验证结果表明,提出的算法能够有效消除孪生像噪声,峰值信噪比和结构相似性分别可达25.23 dB和0.65。与传统的基于反向传播和基于压缩感知的无透镜成像结果相比,峰值信噪比分别提高17.49 dB、7.16 dB,结构相似度分别提高0.42、0.35,从而实现图像重建质量的有效提升。

关键词：无透镜成像编码成像生成模型图像重建

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采用自适应字典学习的InSAR降噪方法

西安电子科技大学学报 2016年第1期43卷 18-23页

作者：罗晓梅索志勇刘且根西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 南昌大学信息工程学院江西南昌330031 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071 中国科学院劳特伯生物医学成像研究中心广东深圳518055

提出了一种基于字典学习的干涉合成孔径雷达相位降噪算法.首先利用字典学习,建立了干涉相位滤波的优化模型.鉴于该模型非凸难以求解,采用分裂技术和增广拉格朗日框架,获得松弛后的基于l1范数正则化的优化模型,然后引入交替方向乘子法对... 详细信息

提出了一种基于字典学习的干涉合成孔径雷达相位降噪算法.首先利用字典学习,建立了干涉相位滤波的优化模型.鉴于该模型非凸难以求解,采用分裂技术和增广拉格朗日框架,获得松弛后的基于l1范数正则化的优化模型,然后引入交替方向乘子法对松弛后的问题求解,获得最终的相位滤波结果.通过InSAR复相位数据训练字典,从稀疏表达式重建所需的复相位图像.对仿真数据和实测数据的处理显示这种新的InSAR相位降噪方法在残点数、均方误差和边缘完整性保持方面优于现有的经典滤波方法.

关键词： InSAR 相位降噪字典学习 l1范数正则化交替方向乘子法

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基于滤子函数的正则化方法的研究

基于滤子函数的正则化方法的研究

作者：刘且根上海交通大学

学位级别：硕士

自20世纪60年代以来,在地球物理、生命科学、材料科学、模式识别、信号（图象）处理、工业控制乃至经济决策等众多的科学技术领域中都提出了“由效果、表现、输出反求原因、原象、输入”的问题,统称数学物理反问题,求解反问题面临的一... 详细信息

自20世纪60年代以来,在地球物理、生命科学、材料科学、模式识别、信号（图象）处理、工业控制乃至经济决策等众多的科学技术领域中都提出了“由效果、表现、输出反求原因、原象、输入”的问题,统称数学物理反问题,求解反问题面临的一个本质性的困难是不适定性,主要是解的不稳定性,即方程的解（如果存在）不连续依赖于右端的数据,当右端的数据有误差时,其解与真解之间会产生很大的误差。求解不适定问题的普遍方法之一是正则化方法,如何建立有效的正则化方法及其算法是反问题研究的重要内容。在正则化方法中,最著名的有苏联院士Tikhonov提出的Tikhonov正则化方法,另外还有Morozov的滤子函数法以及上世纪50年代Landweber和Fridman等人提出的Landweber迭代正则化等,本文基于Morozov的滤子函数法研究思路,主要作了以下工作: （1）以正规化方程为纽带,在滤子函数与最小化泛函之间建立了紧密联系,如的滤子函数为2小化泛函为,据此,本文对U.Tautenhahn（[5,6]）提出的正则化滤子函数和李功胜（[10,12]）的正则化滤子函数分别给出了其相应的泛函形式为:,并给出了其宏观解释: I)在Y空间取了特殊的范数,即 II)Jα, r（ x）分别对X ,Y空间都进行了“取幂”变换,即x→xr,y→yr （2）以滤子函数为出发点,对U.Tautenhahn（[5,6]）和李功胜（[10,12]）提出的正则化滤子函数进行推广,给出了参数更多,范围更广的正则化滤子函数,相应的泛函形式为: ,并且选取? （ x ） = x1s对迭代Lavrentiev正则化方法进行改进,应用于图象复原,取得了更好的复原效果;（ 3 ）对李功胜（[10,12]）提出的正则化滤子函数所对应的正则化方法进行了关于正则解的最优渐近收敛率问题研究,得出了以下定理: Th设T :X→Y是一对一的线性紧算子,且值域T （ X ）是无穷维的,令x∈X并假设存在连续函数α=α（δ）:[0,∞)→[0,∞)满足α（0） = 0,使得对满足的yδ成立

关键词：不适定性正则化滤子函数宏观解释饱和效应图象复原

基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼图像插值算法(英文)

同方学位论文库评论

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Journal of Southeast University(English Edition) 2013年第4期29卷 384-388页

作者：刘且根张明辉梁栋南昌大学电子信息工程系南昌330031 中国科学院深圳先进技术研究院劳特伯生物医学成像研究中心深圳518055

为了提高图像插值的恢复效果,提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法.该迭代算法的外层用于约束图像观测数据,内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数.引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的... 详细信息

为了提高图像插值的恢复效果,提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法.该迭代算法的外层用于约束图像观测数据,内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数.引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的局部结构,对于严重受损的情形也能得到精确的恢复结果.此外,在内层迭代中改进的稀疏表示和简洁的字典更新策略使算法能快速地趋于收敛.数值实验结果表明,所提出的算法可以有效地恢复图像,在主观视觉效果和客观量化标准上要优于目前已有的算法.

关键词：图像插值伯格曼迭代法图结构正则化稀疏表示交替方向法

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基于原始对偶字典学习的磁共振复数图像去噪

深圳大学学报（理工版） 2016年第6期33卷 578-585页

作者：徐晓玲刘沂玲刘且根张明辉南昌大学信息工程学院江西南昌330031

针对磁共振(magnetic resonance,MR)幅度图像中带有不易去除的与信号相关的莱斯(Rician)噪声问题,利用其复数图像中的实部与虚部所含噪声为不相关的加性高斯白噪声这一特性,代替对幅度图像直接去噪,提出将原始对偶字典学习(predual dict... 详细信息

针对磁共振(magnetic resonance,MR)幅度图像中带有不易去除的与信号相关的莱斯(Rician)噪声问题,利用其复数图像中的实部与虚部所含噪声为不相关的加性高斯白噪声这一特性,代替对幅度图像直接去噪,提出将原始对偶字典学习(predual dictionary learning,PDL)算法用于对MR复数图像的实部与虚部分别进行去噪,然后组合得到幅度图像的方法.经仿真实验和在HT-MRSI50-50(50 mm)1.2 T小动物核磁共振系统中的实际应用,证明所提方法较直接对幅度图像去噪取得更好的效果,在有效去除MR图像噪声的同时能较好地保持图像中的细节.与经典的字典学习算法核奇异值分解(kernel singular value decomposition,K-SVD)相比,PDL算法去噪效果优于K-SVD算法,而运算速度提高约5倍.与经典的基于非局部相似块的三维块匹配滤波(block-matching and 3D filtering,BM3D)算法相比,在噪声水平较低时PDL算法略优于BM3D算法,噪声水平较高时BM3D算法略优于PDL算法,两者总体比较接近.

关键词：图像处理字典学习对偶字典学习算法磁共振复数图像去噪莱斯分布核奇异值分解算法三维块匹配滤波算法

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基于深度能量模型的低剂量CT重建

CT理论与应用研究（中英文） 2022年第6期31卷 709-720页

作者：朱元正吕启闻官瑜刘且根南昌大学信息工程学院南昌330036

降低计算机断层扫描(CT)的剂量对于降低临床应用中的辐射风险至关重要,深度学习的快速发展和广泛应用为低剂量CT成像算法的发展带来了新的方向。与大多数受益于手动设计的先验函数或有监督学习方案的现有先验驱动算法不同,本文使用基于... 详细信息

降低计算机断层扫描(CT)的剂量对于降低临床应用中的辐射风险至关重要,深度学习的快速发展和广泛应用为低剂量CT成像算法的发展带来了新的方向。与大多数受益于手动设计的先验函数或有监督学习方案的现有先验驱动算法不同,本文使用基于深度能量模型来学习正常剂量CT的先验知识,然后在迭代重建阶段,将数据一致性作为条件项集成到低剂量CT的迭代生成模型中,通过郎之万动力学迭代更新训练的先验,实现低剂量CT重建。实验比较,证明所提方法的降噪和细节保留能力优良。

关键词：低剂量CT 深度学习郎之万动力学深度能量模型

一种基于梯度向量域上字典学习的有效InSAR相位滤波

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工程数学学报 2015年第6期32卷 801-811页

作者：罗晓梅索志勇刘且根西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071 南昌大学信息工程学院南昌330031 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055

本文提出了一种基于梯度向量域上字典学习的InSAR相位的降噪算法.首先利用字典学习,建立了干涉相位滤波的优化模型.鉴于该模型难以求解,本文采用分裂技术和增广拉格朗日框架,获得非线性约束松弛优化模型,最后引入交替方向乘子法对松弛... 详细信息

本文提出了一种基于梯度向量域上字典学习的InSAR相位的降噪算法.首先利用字典学习,建立了干涉相位滤波的优化模型.鉴于该模型难以求解,本文采用分裂技术和增广拉格朗日框架,获得非线性约束松弛优化模型,最后引入交替方向乘子法对松弛问题求解,获得最终的相位滤波结果.具体地,通过先从InSAR复相位图的水平和垂直梯度域依顺序训练字典,然后从这两个梯度向量的稀疏表达式出发重建所需的干涉相位图.对仿真和实测数据的处理结果显示这种新的InSAR相位降噪方法在残点数、均方误差和边缘完整性保持等方面优于几种经典的滤波方法.

关键词： InSAR 相位降噪字典学习 l1-范数正则化交替方向乘子法