《基於小波域的紋理圖像稀疏表示》是依託華中科技大學，由尤新革擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於小波域的紋理圖像稀疏表示
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：尤新革
- 依託單位：華中科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
本項目研究小波域紋理圖像稀疏表示理論及相關方法，通過探討小波構造與小波域上稀疏表示的關係，把分析具體紋理圖像的矢量小波的構造條件作為約束項與圖像稀疏表示模型中目標函式結合，研究適合具體紋理圖像分析的矢量小波濾波器構造方法，解決適合紋理圖像稀疏表示的自適應小波濾波器構造，建立基於矢量小波構造的小波域紋理圖像稀疏表示模型，重點研究基於小波域稀疏表示模型的字典求解及快速算法，通過提出小波域稀疏表示方法解決不同尺度下紋理圖像奇異結構的稀疏表示及不同結構紋理分離這些關鍵問題，突破傳統小波變換和稀疏表示方法中對圖像中不同結構紋理表示定位模糊、識別率低、模型求解複雜等局限，為不同結構紋理圖像的表示與分析探討新的理論工具和方法，形成新的基於小波域稀疏表示的紋理圖像表示與分析理論體系。
結題摘要
本項目深入研究了稀疏表示以及最優矢量小波的構造理論，在此基礎上探討根據圖像不同紋理與不同結構的奇異性分析與提取需要，在考慮緊支撐性、正交性、對稱性前提下，結合紋理圖像的內容，把尺度函式選擇與圖像紋理之間的相關性與統計特性結合起來，自適應地構造最優矢量小波。本項目重點研究了將稀疏學習有關理論和方法引入到紋理圖像表示，利用小波具有的多尺度奇異信息檢測的能力，研究小波域上的圖像紋理表示理論和方法，進一步解決紋理圖像表示及不同結構紋理分離，同時本項目也探討小波構造與小波域上稀疏表示的關係。研究基於具體紋理圖像分析的小波濾波器構造等熱點問題是理圖像表示與分析的一個熱門課題，本項目的研究內容一方面有利於基於紋理分析的計算機視覺技術的發展，使傳統紋理圖像表示方法得到突破和創新,另一方面也將極大地促進稀疏表示理論和小波理論的自身發展和完善，為圖像分析、信號處理及模式識別等相關學科研究提供新的理論工具和方法。
