非负稀疏编码图像基学习算法研究

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1、中国优秀硕士学位论文全文数据库2011年第S1期信息科技辑ChineseMaster'sThesesFull-textDatabase2011,No.S1InformationScienceandTechnologyI138-24-1非负稀疏编码图像基学习算法研究晁永国学位授予单位:西安理工大学;学科专业:计算数学摘要图像基是图像表示的基本单元,利用图像基可以实现对图像的稀疏表示,这种表示非常适合于图像编码及低位率下的图像传输。同时,有了在图像基字典基础上建立起来的统一的图像表示形式,可以为图像表达和理解提供新的平台。稀疏编码是图像

2、基学习的重要方法。将非负矩阵分解应用于稀疏编码而形成的非负稀疏编码方法,不仅可成功模拟哺乳动物V1区简单细胞感受野的三个特性,即空间的局部性、方向性和频域的带通性,而且更符合视觉机制,不会出现特征间的相互抵消现象,使得编码算法的实现更为简单。本文在深入分析和研究非负稀疏编码图像基学习算法的基础上,将图像的结构信息引入到非负稀疏编码中,提出了新的图像基学习算法。(1)提出了一种结合经验模态分解的非负稀疏编码图像基学习算法。利用经验模态分解技术对图像结构信息的良好提取能力,在构造的代价函数中加入了图像的结构信息保持项。在保证重构误差和系

3、数矩阵稀疏性的前提下,有效提取了图像的结构特征,使学习得到的图像基不仅具有非负稀疏编码的特征,而且能更好地表示出图像的结构信息。(2)提出了基于图像基的图像编码方案,将非负稀疏编码图像基学习算法学习得到的图像基应用于图像压缩。图像可以通过图像基的线性组合来表示,这种表示可去除图像在空间域的相关性,使能量集中在少数的变换系数上。基于此,在编码阶段主要是寻找合适的图像基对图像进行表示,在解码阶段利用图像基和系数信息对图像进行重构。利用图像基对图像进行压缩,不仅可以获得较高的压缩比,而且能保证解码图像的质量。实验结果验证了算法的有效性。关

4、键词：图像基;;稀疏编码;;经验模态分解;;非负矩阵分解;;图像压缩中图分类号：TP301.6AbstractImagebaseisthebasicunitofimageexpression,canbeusedtoexpresstheimagesparsity,andthisexpressionisverysuitabletorealizetheimagecodingandtheimagetransmissionunderverylowrate.Atthesametime,withtheunitedimageexpressionfo

5、rmsbuiltontheimagebasedictionary,imagebasecanprovideanewplatformfortheimageexpressionandunderstanding.Sparsecodingisanimportantmethodofimagebaselearning.Non-negativesparsecodingbasedontheapplicationofnon-negativematrixfactorizationtosparsecoding,notonlycansuccessfullys

6、imulatethereceptivefields'characteristicsofsimplecellsinmammalianV1area:localized,orientedinspacedomainandbandpassinfrequencydomain,butalsoaccordwiththevisualmechanismanddoesnotarisethecancellationphenomenonbetweenthebasisfunction'scharacteristics,andtherealizationofth

7、iscodingalgorithmbecomessimpler.Inthisthesis,withthedeeplyanalysisandresearchofalgorithmofimagebaselearningusingnon-negativesparsecoding,andwiththeembeddingofimagestructureinformationintonon-negativesparsecoding,anewimagebaselearningalgorithmisproposed.(1)Animagebasele

8、arningalgorithmcombinednon-negativesparsecodingwithEmpiricalModeDecomposition(EMD)isproposed.UsingthecapacityofEMDtec