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图像显著性目标检测理论及其应用

图像显著性目标检测理论及其应用

作者：贾西西西安电子科技大学

学位级别：硕士

显著性目标检测旨在快速地辨别出一幅自然图像中包含有用信息的显著性部分,为其相关应用做了很好的铺垫。近年来随着计算机视觉的发展,显著性检测作为一个分支在其中发挥着越来越重要的作用。显著性检测被广泛的应用到图像重定位、图像... 详细信息

显著性目标检测旨在快速地辨别出一幅自然图像中包含有用信息的显著性部分,为其相关应用做了很好的铺垫。近年来随着计算机视觉的发展,显著性检测作为一个分支在其中发挥着越来越重要的作用。显著性检测被广泛的应用到图像重定位、图像自动裁剪、图像压缩和目标识别等具体应用中,同时各种应用也反过来促进了显著性目标检测理论的发展和完善。基于稀疏表示的显著性检测是显著性目标检测的一类重要方法,它假定图像的背景部分可以被背景字典稀疏表示且表示残差很小,而显著性部分用背景字典来表示时稀疏残差则比较大。基于这样的假定,以背景部分的特征作为稀疏表示字典来表示整个图像,稀疏表示残差被用来作为图像显著性的度量最终得到图像的显著性图。基于图像显著性图的缝切割图像缩放方法是显著性目标检测方法的一个最有价值的应用,缝切割方法根据显著性图选取一些显著性比较低的缝,切割掉选中的缝进而使得图像达到缩放的效果。本文首先具体给出了缝切割技术对显著性图的要求,然后基于此要求,提出了两种图像显著性检测方法,分别利用稀疏表示和小波分解来检测图像中的显著性目标,生成为缝切割而设计的显著性图。和通常的单高斯假定不同,本文基于稀疏表示的显著性检测中,假定图像的显著性先验服从多高斯分布。选中显著性先验较低的部分作为背景,以背景颜色特征作为字典对整个图像进行稀疏表示。以稀疏表示残差作为显著性度量生成显著性图,融合图像中的斜边显著性图得到针对于缝切割方法的显著性图。本文同时还提出了一种图像显著性轮廓检测方法,利用小波分解,结合局部、非局部轮廓信息的刻画检测出图像中的显著性轮廓,利用显著性轮廓保护显著性目标,使得在进行缝切割时显著性目标物能被完好的保留,缩放后的图像更自然。将上述显著性图应用到seam-carving中进行图像缩放,大量实验结果显示本文给出的方法是缝切割技术和显著性目标检测的一个成功的融合,很好的解决了缝切割方法中扭曲和错位等问题。

关键词：稀疏表示图像缩放显著性目标检测

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图像分割的加权稀疏子空间聚类方法

系统工程与电子技术 2014年第3期36卷 580-585页

作者：李涛王卫卫翟栋贾西西西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710126

在稀疏子空间聚类算法的基础上,提出一种基于加权稀疏子空间聚类的图像分割方法。利用加权的稀疏约束使得特征数据能够更好地被同一子空间内相似性高的特征数据线性表示,系数矩阵在类间更为稀疏。实验表明,给出的加权稀疏子空间聚类方... 详细信息

在稀疏子空间聚类算法的基础上,提出一种基于加权稀疏子空间聚类的图像分割方法。利用加权的稀疏约束使得特征数据能够更好地被同一子空间内相似性高的特征数据线性表示,系数矩阵在类间更为稀疏。实验表明,给出的加权稀疏子空间聚类方法对于干净数据和带噪声的数据都能得到较高的数据聚类准确率,对自然图像能够得到比较符合人眼视觉特性的分割结果。

关键词：图像分割子空间聚类加权稀疏

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图像恢复问题的梯度稀疏化正则方法

系统工程与电子技术 2017年第10期39卷 2353-2358页

作者：赵晨萍冯象初王卫卫贾西西西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710126 河南科技学院数学科学学院河南新乡453003

针对图像恢复中边缘损坏及细节丢失等问题,从分析梯度直方图的分布特征及梯度稀疏性最佳表示出发,提出了一种基于梯度稀疏性的正则方法,建立了具有梯度先验信息的图像恢复模型。该模型不仅能够增强图像的细节特征,而且能够在去除模糊及... 详细信息

针对图像恢复中边缘损坏及细节丢失等问题,从分析梯度直方图的分布特征及梯度稀疏性最佳表示出发,提出了一种基于梯度稀疏性的正则方法,建立了具有梯度先验信息的图像恢复模型。该模型不仅能够增强图像的细节特征,而且能够在去除模糊及噪声与保持图像边缘之间取得很好的平衡。设计了一种新的优化算法对模型进行求解。实验结果表明,新算法快速有效且收敛性好,新模型能够在很好地去除模糊和噪声的同时,有效保留图像边缘及纹理等信息。

关键词：图像恢复梯度直方图梯度稀疏化优化算法

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方向扩散方程修正BM3D图像去噪改进算法

西安电子科技大学学报 2017年第5期44卷 102-108页

作者：冯象初李晓晖王卫卫贾西西西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710071

为更好地保护图像的边缘、细节等信息,建立了一种利用方向扩散方程进行修正的三维块匹配滤波图像去噪改进算法.该算法首先利用小波分解将三维块匹配滤波算法去噪结果分解成互相垂直的3个子带.同时为加快扩散速度,避免边缘很快被模糊,在... 详细信息

为更好地保护图像的边缘、细节等信息,建立了一种利用方向扩散方程进行修正的三维块匹配滤波图像去噪改进算法.该算法首先利用小波分解将三维块匹配滤波算法去噪结果分解成互相垂直的3个子带.同时为加快扩散速度,避免边缘很快被模糊,在方向扩散方程中加入各向异性扩散算子和扩散系数,将去噪结果的高频系数小于阈值子带向噪声图对应的子带进行扩散.最后利用扩散所得新的估计值代替去噪结果原有子带得到最终去噪结果.实验结果表明,该算法在去除噪声以及保护图像边缘、细节等方面的性能都要优于原始三维块匹配滤波算法的.

关键词：图像去噪三维块匹配小波分解各向异性扩散

混杂复合材料等效热传导性能预测的小波-机器学习混合方法

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物理学报 2021年第3期70卷 57-68页

作者：寇雯博董灏邹岷强韩均言贾西西西安电子科技大学数学与统计学院西安710071 西安电子科技大学机电工程学院西安710071 西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071

混杂复合材料是一种新型复合材料,其复杂的细观结构导致预测其等效热传导性能极富挑战性.本文结合渐近均匀化方法、小波变换方法和机器学习方法发展了一种新的可以有效预测混杂复合材料等效热传导性能的小波-机器学习混合方法.该方法主... 详细信息

混杂复合材料是一种新型复合材料,其复杂的细观结构导致预测其等效热传导性能极富挑战性.本文结合渐近均匀化方法、小波变换方法和机器学习方法发展了一种新的可以有效预测混杂复合材料等效热传导性能的小波-机器学习混合方法.该方法主要包括离线多尺度建模和在线机器学习两部分.首先借助渐近均匀化方法通过离线多尺度建模建立了混杂复合材料的热传导性能材料数据库,然后利用小波变换方法对离线的材料数据库进行预处理,接下来分别运用人工神经网络和支持向量回归方法建立混杂复合材料等效热传导性能预测的在线机器学习模型.最后通过对周期和随机混杂复合材料进行数值实验,验证了小波-机器学习混合方法的有效性,数值实验结果表明小波-神经网络混合方法具有最优的预测效果和抗噪能力.此外,需要强调的是对于具有高维大规模数据特征的随机混杂复合材料,小波-机器学习混合方法不仅可以提取离线材料数据库的重要特征,还可以显著减少在线监督学习的输入数据规模并提高机器学习模型的训练效率及抗噪性能.本文建立的小波-机器学习混合方法不仅适用于混杂复合材料等效热传导性能的预测,还可进一步推广应用于复合材料等效物理、力学性能的预测.

关键词：混杂复合材料等效热传导性能机器学习方法小波变换

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根田鼠平均每日代谢率及每日能量需要的估计

兽类学报 1986年第2期 139-146页

作者：贾西西孙儒泳北京师范大学生物系北京师范大学生物系

结合中国科学院西北高原生物研究所的“高寒草甸生态系统的结构功能和生物生产力的研究”工作,我们于1983年5—10月,对海北定位站地区的小型啮齿动物——根田鼠的能量代谢进行了研究。

关键词：平均每日代谢率(average daily metabolic rate) 根田鼠(root vole,Microtus oeconomus Pallas) 环境温度(ambient temperature) 每日能量需要(daily energy requirement)

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基于非局部图像去噪的方法研究

电子科技 2014年第2期27卷 125-126页

作者：李涛徐源浩贾西西西安电子科技大学理学院陕西西安710071

提出了一种利用非局部相似的图像去噪方法,通过非凸函数阈值得到噪声图像的多个初步去噪图像,其参数的选择较接近,并将这些初步去噪的图像选取相似块,利用非局部平均的方法,对图像进行去噪恢复。通过实验可知,文中提出的方法对于噪声图... 详细信息

提出了一种利用非局部相似的图像去噪方法,通过非凸函数阈值得到噪声图像的多个初步去噪图像,其参数的选择较接近,并将这些初步去噪的图像选取相似块,利用非局部平均的方法,对图像进行去噪恢复。通过实验可知,文中提出的方法对于噪声图像去噪具有较好的效果,与典型的非局部平均方法相比,该方法能得到更好的峰值信噪比。

关键词：阈值图像去噪非局部

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长爪沙鼠与黑线仓鼠的温度选择比较

兽类学报 1988年第1期 55-59页

作者：李瑶孙儒泳王汶成贾西西内蒙古大学生物系北京师范大学生物系

本文使用自制的陆生动物温度选择仪,对长爪沙鼠和黑线仓鼠的温度选择进行了比较,结果表明,长爪沙鼠的选择温度(29.06±0.62℃)较黑线仓鼠(26.65±0.64℃)高。这种差异可能与两种鼠的栖息环境及昼夜节律的不同有关。

关键词：长爪沙鼠(Mongolian gerbil,Meriones unguiculatus) 黑线仓鼠(Striped hamster,Cricetulus barabensis) 温度选择(Temperature preference) 体温调节(Thermoregulation) 温度等级(Thermal gradient) 昼夜活动节律(Circadian activity rhythm)