基於分塊動態壓縮感知的視覺處理方法研究

《基於分塊動態壓縮感知的視覺處理方法研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由項鳳濤擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於分塊動態壓縮感知的視覺處理方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：項鳳濤
• 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學

中文摘要

針對目前圖像恢復質量和目標識別準確率的瓶頸問題，本項目擬提出分塊動態壓縮感知方法，利用凸最佳化和貪婪算法等組合方法對稀疏約束進行最佳化求解，研究基於動態稀疏表示和最佳化理論的視覺感知方法。首先，項目根據信號稀疏表示模型研究基於分塊線上字典學習（BODL）方法，學習到的冗餘字典為視覺感知套用奠定基礎；然後，利用前面學習得到的字典，結合局部和非局部模型對視覺場景進行恢復；其次，對不同模式的待融合圖像進行先對稀疏表示係數融合，後根據字典恢復，在融合的同時也有去噪的效果；最後針對高維的圖像數據，研究更加穩定的基於非相似度稀疏保留投影，進而套用在實時線上的目標檢測、識別和跟蹤方面。本項目的研究將為視覺感知系統的研製，和在無人駕駛車輛、機器人等視覺導航套用方面提供新思路。

結題摘要

針對訓練樣本不足、圖像恢復質量和目標識別準確率的瓶頸問題，本項目著重面向分塊的動態壓縮感知方法，利用凸最佳化和貪婪算法等組合方法對稀疏約束進行最佳化求解，研究基於動態稀疏表示和最佳化理論的視覺感知方法。首先，項目根據信號稀疏表示模型研究基於分塊線上字典學習（BODL）方法，學習到的冗餘字典為視覺感知套用奠定基礎；然後，利用前面學習得到的字典，結合局部和非局部模型對視覺場景進行恢復；其次，對不同模式的待融合圖像進行先對稀疏表示係數融合，後根據字典恢復，在融合的同時也有去噪的效果；最後針對高維的圖像數據，研究更加穩定的基於非相似度稀疏保留投影，進而套用在目標檢測、識別和跟蹤方面。本項目的研究為視覺感知系統的研製，和在無人駕駛車輛、機器人等視覺導航套用方面提供新思路。