[发明专利]基于Ridgelet冗余字典的遗传进化图像重构方法有效

专利信息
申请号: 201210011613.6 申请日: 2012-01-13
公开(公告)号: CN102609910A 公开(公告)日: 2012-07-25
发明(设计)人: 刘芳;焦李成;郝红侠;杨丽;戚玉涛;周确;侯彪;王爽;杨淑媛;马文萍;尚荣华 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T5/50;G06N3/12
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 程晓霞;王品华
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 ridgelet 冗余 字典 遗传 进化 图像 方法
【权利要求书】:

1.一种基于Ridgelet冗余字典的遗传进化图像重构方法,其特征在于:采用的Ridgelet冗余字典对图像稀疏表示,包括如下步骤:

步骤1对观测向量聚类,发送方首先将图像在空域中进行分块处理,对处理结果观测后得到观测向量进行发送,接收方接收后对观测向量按照欧氏距离相似度用仿射传播AP算法进行聚类,得到聚类Y1,Y2,...,YL

步骤2构建种群,设定所有图像块在字典D下稀疏度为k,k为一个与图像大小有关的常数,对Ridgelet冗余字典D的所有基原子用正整数进行编号,随机选取k个Ridgelet冗余字典基原子的编号构建一个个体,构造多个按上述方式构建的个体,为每一类观测向量对应的图像块构建一个初始种群,设置进化代数t=0、最大进化代数为T;

步骤3对种群进行共同遗传进化操作,在适应度函数1下对每一类观测向量对应图像块的初始种群进行共同遗传进化操作,更新每个种群中的个体,然后选择出每个种群的共同最优个体,选择出所有种群的最优个体后,使进化代数t=t+1,转向步骤4,其中,适应度函数1为它定义的是第i类观测向量对应图像块的初始种群中每个个体对该类所有图像块的适应度,式中,Yij为第i类中第j个观测向量,Φ为高斯观测矩阵,Dm为该类中第m个个体中的编号对应的Ridgelet冗余字典中基原子构成的子字典,θj为该类别中第j个观测向量对应图像块的稀疏表示系数向量,它是由感知矩阵的广义逆矩阵乘上该观测向量所求得的,感知矩阵由Φ和Dm相乘得到,n为该类别中的相似观测向量的个数;

步骤4对初始图像进行重构,使用共同遗传进化操作得到的每个种群的共同最优个体对初始图像进行重构,该图像称为共同遗传进化重构图像;

步骤5滤波、凸集投影更新操作以及判断算法是否终止,用BM3D滤波器对重构图像进行滤波操作,再对滤波后的重构图像进行凸集投影更新操作,在重构图像滤波、凸集投影更新操作后,判断算法是否终止,若进化代数达到最大进化代数T,则终止进化,并输出重构图像,否则转向步骤6;

步骤6更新稀疏度k,更新每个类别中的每个观测向量对应图像块的稀疏度k;

步骤7更新种群,根据每个类别中每个观测向量对应图像块新的稀疏度值更新种群,包括改变个体的长度,且把新个体替代该类别对应种群中适应度最小个体,得到更新后种群;

步骤8对图像块进行独立遗传进化操作,在适应度函数2下对经过步骤7更新后的每个种群采用独立遗传进化,对每个种群进行更新并获得每个种群对应的每个图像块的最优个体,获得所有所有种群对应图像块的最优个体后,使进化代数t=t+1,其中,适应度函数2为它定义的是第i个种群中的个体对图像块的适应度,式中,Yij为第i类中第j个观测向量,Φ为高斯观测矩阵,Dm为该类中第m个个体中的编号对应的Ridgelet冗余字典中基原子构成的子字典,θj为该类别中第j个观测向量对应图像块的稀疏表示系数向量,它是由感知矩阵的广义逆矩阵乘上该观测向量所求得的,感知矩阵由Φ和Dm相乘得到;

步骤9重构图像,用每一个图像块对应的最优个体重构获得整幅图像,图像称为第t代独立遗传重构图像,转向步骤5,直到算法达到终止条件。

2.根据权利要求1所述的基于Ridgelet冗余字典的遗传进化图像重构方法,其特征在于:其中步骤1所述的仿射传播AP算法,按如下步骤进行:

(2a)设置仿射传播AP算法最大迭代次数,初始化归属度为0;

(2b)计算观测向量之间的欧式距离,用欧式距离的负值作为相似性度量,得到相似性矩阵;

(2c)利用相似性矩阵计算观测向量之间的吸引度和归属度;

(2d)设置每代的衰减系数,并更新吸引度和归属度;

(2e)将每个观测向量的吸引度和归属度相加,将相加结果最大的观测向量做为聚类中心;

(2f)若每个观测向量的归属类别不再变化时或达到最大迭代次数,则迭代终止,则由(2e)得到的聚类中心作为最终的聚类中心,否则,转(2c)。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学,未经西安电子科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201210011613.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top