基于稀疏优化学习的图像建模方法
图像恢复问题的梯度稀疏化正则方法
图像恢复问题的梯度稀疏化正则方法赵晨萍;冯象初;王卫卫;贾西西【摘要】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.%In order to alleviate the defects in image restoration,e.g.,the damage of the edges and the loss of the details,a new gradient sparsity regularization model is derived based on the analysis of the gradient histogram and the best penalty in sparse representation.The proposed model can not only highlight the image detail effectively but also achieve a good balance between blur and noise removal and edge preservation.A new optimization algorithm is designed to solve the new model.Simulation experiments on image denoising and deblurring confirm that the numerical method is fast and efficient,the proposed regularization model can well preserve the significant edges and textures when effectively removing the blur and noise.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2017(039)010【总页数】6页(P2353-2358)【关键词】图像恢复;梯度直方图;梯度稀疏化;优化算法【作者】赵晨萍;冯象初;王卫卫;贾西西【作者单位】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;西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126;西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126;西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像恢复问题是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一[1-3]。
contextcapture建模流程进阶篇
contextcapture建模流程进阶篇ContextCapture建模流程进阶篇ContextCapture是一款由Bentley Systems开发的三维建模软件，它可以通过图像处理技术将现实世界中的物体转化为高精度的三维模型。
在前文中，我们已经介绍了ContextCapture的基本建模流程，现在我们将继续讨论进阶篇，详细解析高级建模过程中的每一步骤。
一、图像采集首先，图像采集是ContextCapture建模流程的第一步。
为了获得高质量的建模结果，我们需要在现场采集大量的图像。
这些图像应该覆盖到要建模的区域的每个角落和细节，并且需要保证光线和角度的多样性以获得更全面的信息。
此外，为了保证图像的质量，我们还需要使用高分辨率的照相机，并确保拍摄图像时相机稳定。
二、图像预处理在图像采集之后，我们需要对采集到的图像进行预处理，以提高建模的精度和准确性。
首先，我们需要对图像进行校正和对齐操作，以消除图像中的畸变和偏移。
其次，我们需要进行图像增强处理，以改善图像的清晰度和对比度。
这些预处理步骤可以通过ContextCapture提供的自动校正和增强功能来完成。
三、图像匹配图像匹配是ContextCapture建模流程中的一个关键步骤，它是将各个图像中的匹配点进行自动关联的过程。
在图像匹配之前，我们需要使用全局标定和特征提取算法对图像进行处理，以提取图像中的特征点。
然后，使用几何约束和相似性测量方法来计算图像之间的匹配度，并通过优化算法将图像中的匹配点进行关联。
ContextCapture提供了自动化的图像匹配功能，可以大大减少人工操作的难度和错误。
四、点云生成图像匹配之后，ContextCapture将生成基于图像的稀疏点云。
稀疏点云是建模过程中的一个重要中间步骤，它是由匹配点在三维空间中的坐标构成的。
ContextCapture使用了多视图几何和三角测量算法来生成稀疏点云，同时还进行了点云滤波和精炼，以提高点云的质量和精度。
一种用于立体图像匹配的改进稀疏匹配算法
委托代销业务
委托代销业务，指企业将商品委托他人进行销售但商 品所有权仍归本企业的销售方式，委托代销商品销售后，受 托方与企业进行结算，并开具正式的销售发票，形成销售收 入，商品所有权转移。
▪ 1、手工增加 ▪ 2、参照模拟报价生成
主要功能－销售订单
主要功能－发货单
主要功能－退货单
主要功能－销售发票
▪ 发票
现结
主要功能－发货签回
• 客户在收到货物以后，在发货单上签属的结果
主要功能－存货价格管理
主要功能－客户价格管理
其他主要功能－帐期管理
解决用户在实际业务中按月结、固定日
LP件，能够追溯其相关的单据
其他主要功能－订单追溯
以销售订单或出口订单为起点，追溯某一张销售
订单的供应、生产以及入库的情况。
可追溯的条件：LP件、销售跟单存货、直接参
照销售订单生成的单据
其他主要功能－业务追溯
主要内容
• 产品概述 • 产品模型 • 应用准备 • 主要功能 • 产品演示 • Q&A
应用准备
客户档案管理 存货档案相关设置 销售类型定义 客户存货对照表 销售系统参数选项设置 销售期初
应用准备－客户资料管理
应用准备－存货档案相关设置
应用准备－销售类型定义
应用准备－客户存货对照表
应用准备－销售选项
分期收款业务
分期收款发出商品业务类似于委托代销业务，货物提前 发给客户，分期收回货款。 分期收款销售的特点是：一次发货，当时不确认收入， 分次确认收入，在确认收入的同时配比性地转成本。
浅析稀疏表示分析解析
3、稀疏表示的应用 系数表示在图像处理的反问题中，主要有三种应用： 1、图像去噪：主要适用于加性噪声 2、图像超分辨率的重建：训练高低分辨率图像的两个字 典（有的文章给出两个字典之间的关系系数）。 3、图像修复：利用待修复图像内的有效信息,采用K-SVD 算法对所有不重叠取块后的图像块进行训练,得到与待修复图 像相适应的新字典,求出稀疏系数,更新图像块,修复受损图像。
Original clean image
Noisy image, 20.1578dB Clean Image by Adaptive dictionary, 29.6051dB
3、稀疏表示的应用（稀疏去噪）
原始图像
JPEG失真图像 psnr=21.6077
用ksvd训练出的字 典处理后的图像 psnr=22.1077
i 1
L
x N×1
D N×L a L×1
其中：D—过完备字典， di—原子， a—稀疏表示的系数， a只有有限个（k个)非零元素，则称a是 k稀疏的。
1、获取稀疏的分解系数方法
已知信号x和字典D求解稀疏系数a是求解欠定方程组的问题，可以得到无数多 个解，在这些解构成的解空间中求最稀疏的解，就是要求的系数向量a中的非零向 量最少，稀疏问题就可以表示为求解公式（2），在实际中，我们还要将公式（2） 转换成公式（3）的形式，转化为稀疏逼近问题来求近似解。
式中 K —字典的原子总数； k —要更新的原子索引。
从Ek中除去没有用到原子dk(J-1)的列得到EkR，对EkR进行SVD分解从而更新 dk(J-1)，同时更新aRk。
2、设计与构建有效的图像稀疏表示字典
DCT方法训练字典
MOD方法训练字典
K-SVD方法训练字典
稀疏判别分析
稀疏判别分析摘要:针对流形嵌入降维方法中在高维空间构建近邻图无益于后续工作，以及不容易给近邻大小和热核参数赋合适值的问题，提出一种稀疏判别分析算法（seda）。
首先使用稀疏表示构建稀疏图保持数据的全局信息和几何结构，以克服流形嵌入方法的不足；其次，将稀疏保持作为正则化项使用fisher判别准则，能够得到最优的投影。
在一组高维数据集上的实验结果表明，seda是非常有效的半监督降维方法。
关键词:判别分析；稀疏表示；近邻图；稀疏图sparse discriminant analysischen xiao.dong1*, lin huan.xiang 21．school of information and engineering, zhejiang radio and television university, hangzhou zhejiang 310030, china ;2．school of information and electronic engineering,zhejiang university of science and technology, hangzhou zhejiang 310023, chinaabstract:methods for manifold embedding exists in the following issues: on one hand, neighborhood graph is constructed in such thehigh-dimensionality of original space that it tends to work poorly; on the other hand, appropriate values for the neighborhood size and heat kernel parameter involved in graph construction is generally difficult to be assigned. to address these problems, a novel semi-supervised dimensionality reduction algorithm called sparse discriminant analysis (seda) is proposed. firstly, seda sets up a sparse graph to preserve the global information and geometric structure of the data based on sparse representation. secondly, it applies both sparse graph and fisher criterion to seek the optimal projection. experiments on a broad range of data sets show that seda is superior to many popular dimensionality reduction methods.methods for manifold embedding have the following issues: on one hand, neighborhood graph is constructed in suchhigh.dimensionality of original space that it tends to work poorly; on the other hand, appropriate values for the neighborhood size and heat kernel parameter involved in graph construction are generally difficult to be assigned. to address these problems, a new semi.supervised dimensionality reduction algorithm called sparse discriminant analysis (seda) was proposed. firstly, seda set up a sparse graph topreserve the global information and geometric structure of the data based on sparse representation. secondly, it applied both sparse graph and fisher criterion to seek the optimal projection. the experimental results on a broad range of data sets show that seda is superior to many popular dimensionality reduction methods.key words:discriminant analysis; sparse representation; neighborhood graph; sparse graph0 引言在信息检索、文本分类、图像处理和生物计算等应用中，所面临的数据都是高维的。
相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模
相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模摘要：在计算机科学领域中，相关矩阵组是一种重要的数据结构，广泛应用于图像处理、模式识别、机器学习等领域。
本文将探讨如何通过低复杂度的计算和存储方法来建模相关矩阵组，以提高计算效率和节省存储空间。
引言：相关矩阵组是一种由相关矩阵构成的集合，其中每个相关矩阵表示不同数据对象之间的关联程度。
在实际应用中，相关矩阵组往往具有较大的规模，因此如何高效地计算和存储相关矩阵组成为一个重要的问题。
一、低复杂度计算方法1. 基于稀疏性的计算方法相关矩阵组往往具有稀疏性，即矩阵中大部分元素为零。
基于稀疏性的计算方法可以减少无效计算，提高计算效率。
常见的稀疏矩阵存储格式有压缩稀疏行（CSR）和压缩稀疏列（CSC）等，可以有效地存储和计算相关矩阵组。
2. 基于分块计算的方法相关矩阵组的计算可以采用分块计算的方法，将矩阵划分成多个子块，分别计算每个子块的相关程度，然后合并得到整个矩阵的相关程度。
这种方法可以降低计算复杂度，提高计算效率。
3. 基于近似计算的方法相关矩阵组的计算可以采用近似计算的方法，通过近似推导或采样估计等技术，得到相关矩阵的近似值。
这种方法可以降低计算复杂度，同时保证计算结果的准确性。
二、低复杂度存储方法1. 基于压缩存储的方法相关矩阵组往往具有稀疏性，可以采用压缩存储的方法来降低存储空间。
常见的压缩存储格式有行压缩存储（CSR）、列压缩存储（CSC）等，可以有效地存储相关矩阵组，并支持高效的矩阵运算。
2. 基于分块存储的方法相关矩阵组的存储可以采用分块存储的方法，将矩阵划分成多个子块，分别存储每个子块的相关程度。
这种方法可以降低存储空间，提高存储效率。
3. 基于压缩近似存储的方法相关矩阵组的存储可以采用压缩近似存储的方法，通过近似计算得到相关矩阵的近似值，并使用压缩存储格式存储近似值。
这种方法可以在保证存储空间的同时，降低计算复杂度。
三、案例应用以图像处理为例，相关矩阵组可以用于图像的特征提取和相似度匹配。
如何利用深度学习模型解决网络推荐系统中的稀疏性问题(一)
基于深度学习模型的网络推荐系统解决稀疏性问题引言：在信息爆炸的时代，网络推荐系统扮演着重要的角色，为用户提供个性化的服务和内容。
然而，面对海量的用户和物品，推荐系统中的稀疏性问题成为了一个挑战。
本文将介绍如何利用深度学习模型来解决网络推荐系统中的稀疏性问题。
一、稀疏性问题的挑战网络推荐系统面临的最大挑战之一就是稀疏性问题。
稀疏性问题主要体现在两个方面，即用户行为和物品属性的稀疏性。
首先，用户行为的稀疏性表现在用户的行为数据往往只覆盖了少数几个物品，而大部分物品没有被用户评价。
其次，物品属性的稀疏性指的是物品的属性信息很少，不足以精确描述物品的特征。
二、深度学习模型的应用通过利用深度学习模型，可以更好地解决网络推荐系统中的稀疏性问题。
深度学习模型具备强大的拟合能力和非线性建模能力，可以从大规模的数据中学习用户和物品之间的复杂关系。
下面将分别介绍如何利用深度学习模型解决用户行为稀疏性和物品属性稀疏性问题。
三、解决用户行为稀疏性问题针对用户行为的稀疏性问题，一种解决方法是基于协同过滤的深度学习模型。
传统的协同过滤方法往往会忽略用户行为的演化特征，而深度学习模型则可以捕捉用户行为的演化特征，并将其融入推荐模型中。
这样，即使在用户行为数据稀疏的情况下，深度学习模型也能够根据用户的历史行为进行精准推荐。
四、解决物品属性稀疏性问题对于物品属性的稀疏性问题，可以利用深度学习模型从物品的内容信息中提取特征。
通过使用深度神经网络对物品的文本、图像等内容进行学习，得到物品的高维表示，从而解决物品属性稀疏性的问题。
同时，可以结合协同过滤方法，将用户行为数据和物品内容信息进行融合，提高推荐的精确度和个性化程度。
五、深度学习模型的优势和挑战深度学习模型在解决网络推荐系统中的稀疏性问题方面具有重要的优势。
首先，深度学习模型可以自动学习特征，不需要人工提取特征，减轻了特征工程的负担。
其次，深度学习模型可以建模复杂的非线性关系，对于推荐系统中的复杂问题有更好的建模能力。
基于稀疏编码的信号分解方法研究综述
基于稀疏编码的信号分解方法研究综述引言：信号分解是信号处理领域中的一项重要任务，它可以将复杂的信号分解成更简单的成分，从而便于进一步分析和处理。
稀疏编码作为一种有效的信号分解方法，近年来受到了广泛关注。
本文将对基于稀疏编码的信号分解方法进行综述，包括基本原理、常用算法和应用领域等方面的内容。
一、基本原理稀疏编码是一种信号表示和压缩的方法，其基本原理是假设信号可以用较少的基函数进行线性组合表示。
在稀疏编码中，信号被表示为一个稀疏向量，其中大部分元素为零。
通过寻找最优的稀疏表示，可以实现信号的分解和重构。
二、常用算法1. Orthogonal Matching Pursuit (OMP)OMP是一种常用的稀疏编码算法，其基本思想是通过逐步选择最相关的基函数来逼近原始信号。
具体而言，OMP首先选择与信号最相关的基函数，然后通过最小化残差来更新估计值，直到达到预设的稀疏度。
2. Basis Pursuit (BP)BP算法是另一种常用的稀疏编码算法，其目标是最小化信号的稀疏表示与原始信号之间的差异。
BP算法通过求解一个凸优化问题来获得最优的稀疏表示。
3. Sparse Bayesian Learning (SBL)SBL是一种基于贝叶斯理论的稀疏编码算法，它通过引入先验分布来对信号进行建模。
SBL算法可以自适应地估计信号的稀疏度，并且具有较好的鲁棒性。
三、应用领域1. 图像处理基于稀疏编码的信号分解方法在图像处理中得到了广泛应用。
通过将图像表示为稀疏向量，可以实现图像的去噪、超分辨率重建和图像压缩等任务。
2. 语音信号处理语音信号通常具有较高的稀疏性，因此基于稀疏编码的方法在语音信号处理中具有很好的效果。
例如，可以通过稀疏编码将语音信号分解成基音和谐波成分，从而实现语音信号的分析和合成。
3. 生物信号处理基于稀疏编码的信号分解方法在生物信号处理中也有广泛的应用。
例如，在脑电图（EEG）信号处理中，可以通过稀疏编码将脑电图信号分解成不同的脑电波形，从而实现脑电信号的分析和识别。
基于稀疏信号处理的雷达成像算法研究
58电子技术Electronic Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering1 引言由于雷达在现代战争中的大量使用，促使人们对雷达成像开始追求更高的分辨率。
随着宽带微波技术的出现，雷达在多维信息量的处理方面有了很大的改善。
要想实现成像高分辨，就必须在进行回波信号的脉冲压缩的同时利用合成天线孔径[1]。
根据雷达与目标间相对运动形成的合成孔径，成像雷达包含合成孔径雷达与逆合成孔径雷达。
二者的区别在于合成孔径的形成原因，以雷达的运动为准，雷达动为正，即SAR ，雷达不动为逆，即ISAR 。
Carl Wiley 提出的改善角分辨率方法，运用了频率的差异进行分析，标志着合成孔径开始出现[2]。
数字化处理SAR 的方法于1970年开始运用于实践中，不久，运用数字处理SAR 的系统问世[3]。
进入21世纪，国内的CS 理论应用于处理雷达信号的探索已经逐步开始，中科院电子学研究所携手空间科学与应用研究中心开始着手压缩感知基础理论、二维雷达成像算法、超宽带穿墙雷达、电磁逆散射和探地雷达等方面的研究。
谢晓春等人提起的CS 方法应用于距离向与传统成像算法[4]，是一种在对复基带雷达回波信号模型的稀疏性分析后建立了二维成像方案。
尽管CS 理论已处于相对完善水平，但应用于解决现实雷达问题的方法却不足以站稳脚跟，而且当下实时信号处理系统处理复杂的求解算法的能力有限。
为让基于CS 的雷达稀疏信号的处理技术真正能在现实中推广，其存在问题更要求我们不断进步发展。
针对目前雷达成像在高精度和多维度要求下，传统雷达成像算法图像采样效率低、图像恢复速度慢且图像恢复质量差的问题，本文提出一种改进幅度稀疏表示雷达成像算法。
以合成孔径雷达（SAR ）模型为基础，结合优化的幅度稀疏表示重建算法进行雷达成像算法建模，在此模型下对一维SAR 成像和二维SAR 成像进行了研究，提出了一些可能的解决方案并给出了实验结果。
透射式非视域激光成像三维重建算法
根据获取图像的方式，可以分为被动 式和主动式两类。被动式方法依赖于 自然光或环境光源，而主动式方法则 通过人工光源进行照明。
透射式非视域激光成像三维重建算法分类
基于结构光的透射式非视域激光成像
通过投射特定的光模式到物体表面，并利用相机捕捉光模式的变形，从而恢复物 体表面的三维结构。
提高了重建精度和效率
该算法在保证重建精度的同时，提高了重建效率，为实际应用提供了有力支持。
为相关领域研究提供了新思路
本研究为透射式非视域激光成像三维重建领域的研究提供了新的思路和方法，为后续研究 奠定了基础。
研究不足与展望
算法复杂度有待进一步降低
目前算法的复杂度较高，未来可以进一步优化算法，降低计算复 杂度，提高算法的实时性。
02
透射式非视域激光成像原理
激光成像原理
01
02
03
激光发射
激光发射器发出激光束， 经过物体表面反射或透射 后，携带了物体表面的信 息。
接收器接收
接收器接收经过物体反射 或透射后的激光束，将其 转换为电信号。
成像处理
对接收到的电信号进行处 理，提取出物体表面的形 状、大小、位置等信息， 形成图像。
实验环境
在计算机上进行模拟实验，使用GPU加速计算，确保实验结果的准确性和高效 性。
实验结果展示与分析
实验结果展示
通过可视化界面展示重建的三维图像，包括不同角度、不同 距离的视图和细节展示。
实验结果分析
对重建的三维图像进行定量和定性分析，包括重建精度、细 节保留和计算效率等方面。
结果对比与讨论
结果对比
引言
背景与意义
透射式非视域激光成像技术
介绍透射式非视域激光成像技术的原理、应用和发展趋势，强调 其在三维重建领域的重要性。
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基于稀疏优化学习的图像建模方法
基于稀疏优化学习的图像建模方法
随着深度学习技术的发展和应用，图像建模成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。
图像建模的目的是通过对图像中的数据进行建模和分析，实现对图像内容的理解和表达。
稀疏优化学习作为一种重要的图像建模方法，在提高图像建模性能和效率方面表现出了很大优势。
稀疏优化学习是一种基于稀疏表示和优化技术的图像建模方法。
稀疏表示是指将输入数据表示为尽可能少的非零元素的线性组合。
在图像建模中，稀疏表示可以理解为对图像进行压缩和简化，提取出最重要的特征信息。
优化技术则是为了选择最优的非零元素和线性组合系数。
在稀疏优化学习中，首先需要建立一个稀疏表示模型。
常用的稀疏表示模型有基于字典的方法和基于图的方法。
其中，基于字典的方法使用一个字典来表示输入数据，通过字典中的一组基向量的线性组合来表示输入数据。
基于图的方法则利用图结构来表示输入数据，其中图的节点表示数据的特征，边表示特征之间的关系。
在稀疏表示模型建立之后，需要进行优化来选择最优的非零元素和线性组合系数。
常用的优化方法有L1范数正则化、L2范数正则化、稀疏图求解等。
L1范数正则化是指在优化过程中增加L1范数约束，使得非零元素的个数尽可能少，从而达到稀疏表示的目的。
L2范数正则化则是通过控制非零元素的平方和来实现稀疏表示。
稀疏图求解是一种基于图的稀疏表示方法，通过对输入数据的图结构进行建模和求解，选择最优的非零元素和线性组合系数。
基于稀疏优化学习的图像建模方法在图像处理、图像压缩和图像生成等方面具有广泛的应用。
在图像处理方面，稀疏优化学习可以用于图像去噪、图像恢复和图像分割等任务中，通过提取图像中的重要特征信息来改善图像质量和清晰度。
在图像压缩方面，稀疏优化学习可以用于图像压缩编码算法的设计，通过对图像进行稀疏表示和优化来实现高效的图像压缩。
在图像生成方面，稀疏优化学习可以用于图像生成模型的设计和训练，通过对图像进行稀疏表示和优化来生成具有一定属性和特征的图像。
总结来说，基于稀疏优化学习的图像建模方法通过稀疏表示和优化技术，提取出图像中的重要特征信息，实现对图像内容的理解和表达。
这种方法在图像处理、图像压缩和图像生成等应用中具有很大的潜力和优势。
随着深度学习技术的不断发展和优化，稀疏优化学习的图像建模方法有望在图像领域发挥更加重要的作用，推动图像建模和分析技术的进一步发展
基于稀疏优化学习的图像建模方法通过稀疏表示和优化技术，能够提取图像中的重要特征信息，并在图像处理、图像压缩和图像生成等方面发挥重要作用。
这种方法在提高图像质量和清晰度、设计高效的图像压缩编码算法以及生成具有特定属性和特征的图像方面具有潜力和优势。
随着深度学习技术的不断发展，稀疏优化学习的图像建模方法将在图像领域进一步推动技术发展，促进图像建模和分析的进一步进步。