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低秩和稀疏分解的立体影像匹配错误点检测

中国矿业大学学报 2020年第3期49卷 595-601页

作者：张正鹏张强辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 珠海欧比特宇航科技股份有限公司广东珠海519000

提出一种基于低秩和稀疏分解的立体影像匹配错误点检测方法.以正确匹配点的运动结构相似性和错误匹配点的稀疏性为约束条件,考虑局部最近邻匹配点间的运动低秩特征,引入图拉普拉斯约束项来表达这种局部低秩性,在此基础上构建影像间匹配... 详细信息

提出一种基于低秩和稀疏分解的立体影像匹配错误点检测方法.以正确匹配点的运动结构相似性和错误匹配点的稀疏性为约束条件,考虑局部最近邻匹配点间的运动低秩特征,引入图拉普拉斯约束项来表达这种局部低秩性,在此基础上构建影像间匹配点的低秩和稀疏优化模型.采用自适应惩罚的线性化交替方向法推导并完成模型的低秩和稀疏分解.统计稀疏矩阵奇异值特征,以此为判断条件进行正确与错误匹配点的检测.实验选择具有高度纹理重复特征的立体像对,分别对比和分析不同转角下影像错误匹配点的检测精度.结果表明:在高纹理重复特征、高重叠度下,提出的方法较经典方法能更好的区分正确与错误匹配点,在正确率、召回率、精度和F值(F-measure)指标评价方面表现占优.

关键词：低秩稀疏分解运动结构特征影像匹配

上行3D-MIMO中利用结构稀疏低秩特性的信道估计算法

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电子与信息学报 2018年第1期40卷 116-122页

作者：刘凯冯辉杨涛胡波复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433 复旦大学电子工程系上海200433

3维多输入多输出(3D-MIMO)系统能有效提升频谱效率,提高系统容量。但用户数和天线数的剧增,无法保证所有用户的导频都正交,给3D-MIMO信道估计带来估计精度下降和复杂度增加等问题。该文分析了上行3D-MIMO系统信道的结构稀疏特性和低秩特... 详细信息

3维多输入多输出(3D-MIMO)系统能有效提升频谱效率,提高系统容量。但用户数和天线数的剧增,无法保证所有用户的导频都正交,给3D-MIMO信道估计带来估计精度下降和复杂度增加等问题。该文分析了上行3D-MIMO系统信道的结构稀疏特性和低秩特性,并基于这些特性提出一种信道估计算法,给出了算法的收敛性和复杂度。仿真结果表明估计算法能准确地恢复3D-MIMO的信道系数,并有较低的复杂度。

关键词：信道估计 3D-MIMO 结构稀疏低秩匹配追踪

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基于l_2范数的加权低秩子空间聚类

软件学报 2017年第12期28卷 3347-3357页

作者：傅文进吴小俊江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

针对稀疏子空间聚类和最小二乘回归子空间聚类求得的表示系数存在类内过于稀疏和类间过于稠密的问题,利用l_2范数,提出一种基于欧氏距离的且具有组效应的加权低秩子空间聚类算法,该算法通过基于欧氏距离的加权方式,使得最终的表示系数... 详细信息

针对稀疏子空间聚类和最小二乘回归子空间聚类求得的表示系数存在类内过于稀疏和类间过于稠密的问题,利用l_2范数,提出一种基于欧氏距离的且具有组效应的加权低秩子空间聚类算法,该算法通过基于欧氏距离的加权方式,使得最终的表示系数在保证同一子空间数据点联系的同时,减小不同子空间数据点之间的联系.利用该表示系数建立相似矩阵J,将J应用到谱聚类得到聚类结果.实验结果表明,与当前流行的算法比较,该算法取得了较好的聚类效果.

关键词：低秩子空间聚类组效应 l2范数加权方式谱聚类

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联合低秩重构和投影重构的稳健特征选择方法

通信学报 2023年第3期44卷 209-219页

作者：仪双燕梁永生陆晶晶柳伟胡涛何震宇深圳信息职业技术学院软件学院广东深圳518000 哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院广东深圳518000 深圳国微福芯技术有限公司广东深圳518000 深圳信息职业技术学院计算机学院广东深圳518000 深圳信息职业技术学院信息技术研究所广东深圳518000 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518000

针对当前特征选择方法依然受噪声影响以及无法将聚类效果和重构效果有效统一的问题,提出了一种稳健的特征选择方法。从干净数据和重构数据作差的思路着手,将低秩重构数据和投影重构数据作差构建稳健的重构误差项,并提出从学习到的干净... 详细信息

针对当前特征选择方法依然受噪声影响以及无法将聚类效果和重构效果有效统一的问题,提出了一种稳健的特征选择方法。从干净数据和重构数据作差的思路着手,将低秩重构数据和投影重构数据作差构建稳健的重构误差项,并提出从学习到的干净数据上选择特征用于聚类。将干净数据的学习和特征选择技能进行联合学习,相互促进,从而提升方法在有噪数据上的稳健性,并且将重构效果和聚类效果进行有效统一。在5个数据集上与几种图嵌入角度的特征选择以及PCA重构角度的特征选择方法进行聚类实验对比,实验结果表明,除LUNG噪声数据集外,所提方法在2种评价指标(ACC和NMI)下都优于对比特征选择方法。

关键词：重构低秩投影稀疏特征选择

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基于低秩稀疏分解算法的航空锥齿轮故障诊断

振动与冲击 2020年第12期39卷 103-112页

作者：陈礼顺张晗陈雪峰程礼曾林南昌航空大学通航(民航)学院南昌330063 空军工程大学航空工程学院西安710038 长安大学工程机械学院道路施工技术与装备教育部重点实验室西安710064 西安交通大学机械工程学院西安710049

锥齿轮是航空发动机传动系统改变传动方向和传递功率的核心部件,常工作于高速、重载的条件下,不可避免发生齿面损伤及疲劳断裂等故障,其故障模式复杂、背景噪声强烈,难以有效诊断。针对上述问题,研究了旋转机械特征的自相似属性,分析了... 详细信息

锥齿轮是航空发动机传动系统改变传动方向和传递功率的核心部件,常工作于高速、重载的条件下,不可避免发生齿面损伤及疲劳断裂等故障,其故障模式复杂、背景噪声强烈,难以有效诊断。针对上述问题,研究了旋转机械特征的自相似属性,分析了观测信号中干扰信息和特征信息的奇异值分布差异性,建立了二维特征矩阵的奇异值稀疏低秩先验,并将其建模为稀疏核范数正则描述,进而构建了低秩稀疏分解模型,提出了基于广义块坐标优化理论的模型求解算法框架。将算法用于滑油附件锥齿轮的故障诊断,有效地辨识了潜在的故障,并与经典的稀疏正则和标准的谱峭度算法进行对比分析,结果证实了算法的优越性。

关键词：锥齿轮航空发动机稀疏分解低秩自相似

动态背景下基于低秩及稀疏分解的动目标检测方法

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电子与信息学报 2020年第11期42卷 2788-2795页

作者：王洪雁张海坤大连大学信息工程学院大连116622

针对背景运动引起动目标检测精度显著下降的问题,该文提出一种基于低秩及稀疏分解的动目标检测方法。所提方法首先引入伽马范数(γ-norm)近乎无偏地逼近秩函数以解决核范数过度惩罚较大奇异值从而导致所得最小化问题无法获得最优解进而... 详细信息

针对背景运动引起动目标检测精度显著下降的问题,该文提出一种基于低秩及稀疏分解的动目标检测方法。所提方法首先引入伽马范数(γ-norm)近乎无偏地逼近秩函数以解决核范数过度惩罚较大奇异值从而导致所得最小化问题无法获得最优解进而降低检测性能的问题,而后利用L1/2范数抽取稀疏前景目标以增强对噪声的稳健性,同时基于虚警像素所具有稀疏且空间不连续特性提出空间连续性约束以抑制动态背景像素,进而构建目标检测模型。最后利用基于交替方向最小化(ADM)策略扩展的增广拉格朗日乘子(ALM)法对所得优化问题求解。实验结果表明,与现有主流算法对比,所提方法可显著改善动态背景情况下动目标检测精度。

关键词：前景检测动态背景低秩稀疏 L1/2正则化

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矩阵的低秩稀疏表达在视频目标分割中的研究

电子科技大学学报 2017年第2期46卷 363-368,406页

作者：顾菘马争解梅电子科技大学通信与信息工程学院成都611731 成都航空职业技术学院航空工程学院成都610100 电子科技大学电子工程学院成都611731

提出了一种视频目标跟踪与分割的在线算法。该算法将每帧图像中的超级像素作为一个数据点,根据已知的目标和背景建立模板,当前帧中待分割的目标可以看成已知模板的稀疏线性表达。根据此线性表达的系数可以建立描述当前帧与模板的相似性... 详细信息

提出了一种视频目标跟踪与分割的在线算法。该算法将每帧图像中的超级像素作为一个数据点,根据已知的目标和背景建立模板,当前帧中待分割的目标可以看成已知模板的稀疏线性表达。根据此线性表达的系数可以建立描述当前帧与模板的相似性矩阵,即表达子。由于视频图像的连续性,表达子具有低秩和稀疏的特征。因此通过求解矩阵的低秩稀疏的优化问题可以得到当前帧中所有数据点属于目标的概率分布。为了获得基于像素级的分割结果,通过能量最小框架,并利用图分割的方法最终实现目标的分割。实验结果表明该算法具有良好的分割效果。

关键词：能量最小图分割低秩稀疏视频目标分割

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非凸低秩稀疏约束的图像超像素分割方法

西安电子科技大学学报 2013年第5期40卷 86-91页

作者：张文娟冯象初西安电子科技大学理学院陕西西安710071 西安工业大学理学院陕西西安710012

将图像超像素分割看作子空间聚类问题.给出一个约束条件,等价于以干净数据为字典.利用系数矩阵的非凸迫近p范数作为稀疏约束,利用系数矩阵奇异值的非凸迫近p范数作为低秩约束,建立非凸极小化模型.运用增广拉格朗日方法和交替极小化方法... 详细信息

将图像超像素分割看作子空间聚类问题.给出一个约束条件,等价于以干净数据为字典.利用系数矩阵的非凸迫近p范数作为稀疏约束,利用系数矩阵奇异值的非凸迫近p范数作为低秩约束,建立非凸极小化模型.运用增广拉格朗日方法和交替极小化方法给出数值计算方法.数值实验表明,笔者提出的约束条件下的分割效果优于原始数据作为字典;非凸迫近p范数的分割效果优于凸的核范数和l1范数.

关键词：图像分割超像素稀疏低秩非凸

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基于跨尺度低秩约束的图像盲解卷积算法

自动化学报 2022年第10期48卷 2508-2525页

作者：彭天奇禹晶肖创柏北京工业大学信息学部北京100124

在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间.由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰... 详细信息

在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间.由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰图像具有更强的相似性,本文提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲解卷积算法,利用图像跨尺度自相似性,在降采样图像中搜索相似图像块构成相似图像块组,从整体上对相似图像块组进行低秩约束,作为正则项加入到图像盲解卷积的目标函数中,迫使重建图像的边缘接近清晰图像的边缘.本文算法没有对噪声进行特殊处理,由于低秩约束更好地表示了数据的全局结构特性,因此避免了盲解卷积过程受噪声的干扰.在模糊图像和模糊有噪图像上的实验验证了本文的算法能够解决大尺寸模糊核的盲复原并对噪声具有良好的鲁棒性.

关键词：自相似性跨尺度低秩盲解卷积去模糊

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