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Dual-Prior Integrated Image Reconstruction for Quanta Image Sensors Using Multi-Agent Consensus Equilibrium

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2023年第6期10卷 1407-1420页

作者： Dan Zhang qiusheng lian Yueming Su Tengfei Ren the School of Information Science and Engineering Yanshan Universityand also with Hebei Key Laboratory of Information Transmission and Signal ProcessingYanshan UniversityQinhuangdao 066004China the School of Information Science and Engineering Yanshan UniversityQinhuangdao 066004China.She is now with the School of InformationBeijing Wuzi UniversityBeijing 101149China

Quanta image sensors(QIS) are a new type of singlephoton imaging device that can oversample the light field to generate binary bit-streams. The reconstruction for QIS refers to the recovery of original scenes from these binary *** reconstruction algorithms for QIS generally depend solely on one instantiated prior and are certainly insufficient for capturing the statistical properties over high-dimensional *** the other hand, deep learning-based methods have shown promising performance, due to their excellent ability to learn feature representations from relevant databases. However, most deep models only focus on exploring local features while generally overlooking long-range similarity. In view of this, a dual-prior integrated reconstruction algorithm for QIS(DPI-QIS) is proposed, which combines a deep prior with a non-local self-similarity one using the multi-agent consensus equilibrium(MACE)framework. In comparison to the approaches that utilize a single prior, DPI-QIS fits the reconstruction model sufficiently by leveraging the respective merits of both priors. An effective yet flexible MACE framework is employed to integrate the physical forward model allying with the two prior-based models to achieve an overall better result. Extensive experiments demonstrate that the proposed algorithm achieves state-of-the-art performance in terms of objective and visual perception at multiple oversampling factors, while having stronger robustness to noise.

关键词： utilize looking similarity

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Single Image Rain Removal Using Image Decomposition and a Dense Network

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IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2019年第6期6卷 1428-1437页

作者： qiusheng lian Wenfeng Yan Xiaohua Zhang Shuzhen Chen School of Information Science and Engineering Yanshan UniversityQinhuangdao 066004China School of Mathematics and Information Science and Technology Hebei Normal University of Science and TechnologyQinhuangdao 066004China

Removing rain from a single image is a challenging task due to the absence of temporal information. Considering that a rainy image can be decomposed into the low-frequency(LF) and high-frequency(HF) components, where the coarse scale information is retained in the LF component and the rain streaks and texture correspond to the HF component, we propose a single image rain removal algorithm using image decomposition and a dense network. We design two task-driven sub-networks to estimate the LF and non-rain HF components of a rainy image. The high-frequency estimation sub-network employs a densely connected network structure, while the low-frequency sub-network uses a simple convolutional neural network(CNN).We add total variation(TV) regularization and LF-channel fidelity terms to the loss function to optimize the two subnetworks jointly. The method then obtains de-rained output by combining the estimated LF and non-rain HF *** experiments on synthetic and real-world rainy images demonstrate that our method removes rain streaks while preserving non-rain details, and achieves superior de-raining performance both perceptually and quantitatively.

关键词： Convolutional neural network(CNN) dense network image decomposition rain removal total variation(TV)

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SAR imaging method for sea scene target based on improved phase retrieval algorithm

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2016年第6期27卷 1176-1182页

作者： Hongyin Shi Qiuxiao Zhou Xiaoyan Yang qiusheng lian School of Information Science and Engineering Yanshan University

Due to the influence of the platform random motion and electromagnetic propagation in turbulent media, the synthetic aperture radar (SAR) high resolution imaging for the sea scenes where there are large amounts of water returns with some target (land) returns is very difficult. To solve this problem, a SAR imaging method based on the improved phase retrieval (PR) algorithm is proposed. First, a filter is added to the conventional PR algorithm which can reduce the influence of water returns on the reconstruction of the targets and improve the reconstruction result of the targets. Then, the corrupted phase of the Fourier transform of the intensity image in the iterative process, which can improve the stability of the iterative algorithm, is used to reduce the recovery errors, and a better recovery performance is achieved. Finally, several experiments are performed to demonstrate the advantages of the proposed method. © 2016 Beijing Institute of Aerospace Information.

关键词： Image reconstruction Iterative methods Radar Synthetic aperture radar

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SAR Slow Moving Target Imaging Based on Over-Sampling Smooth Algorithm

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Chinese Journal of Electronics 2017年第4期26卷 876-882页

作者： SHI Hongyin YANG Xiaoyan ZHOU Qiuxiao lian qiusheng College of Information Science and Engineering Yanshan University

A novel Synthetic aperture radar(SAR)signal processing technique has been proposed which refocused slow moving targets based on phase retrieval algorithm. After theoretical derivation, we can get that the raw data Fourier magnitude of slow moving targets is approximate to the stationary ones in the SAR system. By applying the Fourier magnitude of received data to phase retrieval algorithms, the blur and defocusing effect caused by the moving of the targets can be eliminated. The simulated results demonstrate the validity of this algorithm.

关键词： Synthetic aperture radar Slow moving target imaging Phase retrieval Over-sampling smooth

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基于空间-光谱字典的不完备高光谱图像重构

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仪器仪表学报 2013年第1期34卷 112-118页

作者：练秋生赵阳燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

提出了一种新的空间-光谱字典学习方法,用于不完备高光谱图像的重构。根据高光谱图像具有丰富的空间和谱间相关性的特点,将高光谱图像分割成三维重叠的小立方体块,从中学习出能够对这些块进行稀疏表示的空间-光谱字典。首先固定字典,用... 详细信息

提出了一种新的空间-光谱字典学习方法,用于不完备高光谱图像的重构。根据高光谱图像具有丰富的空间和谱间相关性的特点,将高光谱图像分割成三维重叠的小立方体块,从中学习出能够对这些块进行稀疏表示的空间-光谱字典。首先固定字典,用非负正交匹配追踪法计算稀疏系数;然后固定系数,用梯度下降法更新字典,上述两步交替进行直到算法收敛。依据这种分块模型学习出的字典更符合高光谱图像的特点。在谱向上字典原子为物质的光谱反射曲线,在空间向上字典为普通二维空间块字典。最后将字典应用于不完备高光谱图像的重构,实验结果表明,该方法以较低的采样率获得了良好的重构效果。

关键词：高光谱图像字典学习稀疏表示空间相关性谱间相关性

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非抽样轮廓波变换构造及其在图像去噪中的应用

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仪器仪表学报 2006年第4期27卷 331-335页

作者：练秋生孔令富燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

提出了一种由非抽样塔式分解和非抽样方向滤波器组实现的具有平移不变性的非抽样轮廓波变换,文中利用M cC le llan变换设计非抽样塔式分解中的满足精确重构条件的圆对称滤波器组。非抽样轮廓波变换具有与视皮层变换相似的频带划分,符合... 详细信息

提出了一种由非抽样塔式分解和非抽样方向滤波器组实现的具有平移不变性的非抽样轮廓波变换,文中利用M cC le llan变换设计非抽样塔式分解中的满足精确重构条件的圆对称滤波器组。非抽样轮廓波变换具有与视皮层变换相似的频带划分,符合人眼视觉特性。利用非抽样轮廓波变换系数的局部高斯模型及最大后验概率法对图像去噪,其峰值信噪比和视觉效果均有较大改善。

关键词：非抽样轮廓波变换 McClellan变换非抽样方向滤波器组局部高斯模型

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基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感重构

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仪器仪表学报 2009年第10期30卷 2051-2056页

作者：李林孔令富练秋生燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

图像压缩传感重构利用自然图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像。为了克服传统的压缩传感重构中正交小波方向选择性差和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,利用了轮廓波维纳滤波去噪算... 详细信息

图像压缩传感重构利用自然图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像。为了克服传统的压缩传感重构中正交小波方向选择性差和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,利用了轮廓波维纳滤波去噪算子替代迭代阈值法中的阈值算子,进而提出了基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感的重构算法。实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节,加快了重构算法的收敛速度。

关键词：压缩传感轮廓波迭代维纳滤波邻域系数

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一种基于关联规则挖掘的组织数据方法

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计算机工程 2006年第21期32卷 12-14,54页

作者：孔令富王晗练秋生燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

针对在数据挖掘中采用二进制转换的方法,定义了二进制序列集的相关概念并为此提供依据。分析了事务与关联规则在二进制序列集中的表示方法及其在空间、时间上的复杂度。通过实验验证,在关联规则数据挖掘中采用二进制序列集这一组织数据... 详细信息

针对在数据挖掘中采用二进制转换的方法,定义了二进制序列集的相关概念并为此提供依据。分析了事务与关联规则在二进制序列集中的表示方法及其在空间、时间上的复杂度。通过实验验证,在关联规则数据挖掘中采用二进制序列集这一组织数据方法是有效且可行的。

关键词：数据挖掘关联规则二进制序列集组织数据

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基于压缩传感的宽带频谱协方差感知算法

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传感技术学报 2011年第7期24卷 1022-1026页

作者：魏苗练秋生燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

宽带感知需要超宽的射频前端,非常快的数字处理设备,传统的频谱检测机制承受着巨大的压力。利用宽带频谱中信号频谱的稀疏特性以及实际稀疏数据观察值成组出现,即组稀疏的特性,将压缩传感算法应用于宽带频谱感知,通过阈值判断,对欠采样... 详细信息

宽带感知需要超宽的射频前端,非常快的数字处理设备,传统的频谱检测机制承受着巨大的压力。利用宽带频谱中信号频谱的稀疏特性以及实际稀疏数据观察值成组出现,即组稀疏的特性,将压缩传感算法应用于宽带频谱感知,通过阈值判断,对欠采样下的信号进行重构,进而进行频谱感知,提出了基于压缩传感的频谱协方差感知算法,当压缩比为0.1时系统的检测概率接近100%且能够正确估计出信号频谱的位置,与SCS算法相比,减少射频端的采样率,缓解了信号采集端的压力,降低了系统的成本。

关键词：频谱感知压缩传感采样率频谱协方差

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融合多种小波与全变差正则化的相位恢复算法

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光学学报 2018年第2期38卷 291-298页

作者：练秋生李颖陈书贞燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

在相位恢复过程中,用图像的稀疏性作为先验知识可以提高图像的重构质量。结合图像在小波域的组稀疏性与图像自身的梯度稀疏性,针对编码衍射图样模型,提出一种融合正交小波db10和sym4组稀疏性与全变差正则化的相位恢复算法。针对当前相... 详细信息

在相位恢复过程中,用图像的稀疏性作为先验知识可以提高图像的重构质量。结合图像在小波域的组稀疏性与图像自身的梯度稀疏性,针对编码衍射图样模型,提出一种融合正交小波db10和sym4组稀疏性与全变差正则化的相位恢复算法。针对当前相位恢复算法重构时间较长的问题,采用复合分裂算法将非凸优化问题分解成几个易于求解的子问题(包括两个组硬阈值算子和全变差最小化)进行求解,减少了图像重构时间。实验结果表明:在高斯噪声下,与BM3D-PRGAMP算法相比,所提算法重构图像的峰值信噪比提高了约0.8dB,重构时间缩短了90%;在泊松模型中,所提算法也具有较大优势,充分说明了所提算法对噪声具有稳健性。

关键词：光计算相位恢复编码衍射图样组稀疏全变差复合分裂算法

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