[發(fā)明專利]一種基于加權(quán)L1范數(shù)的卷積稀疏編碼方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911105175.8
• 申請(qǐng)日: 2019-11-13
• 公開（公告）號(hào): CN111028301A
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊敏;仇佳樂
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T9/00
• 分類號(hào): G06T9/00
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責(zé)任公司 32102
• 代理人: 姚姣陽

一種基于加權(quán)L1范數(shù)的卷積稀疏編碼方法，包括如下步驟，對(duì)字典過濾器{d_m}和目標(biāo)圖像s進(jìn)行傅里葉變換，并計(jì)算L1范數(shù)的自適應(yīng)權(quán)重w_m；根據(jù)交替方向乘子法構(gòu)建卷積稀疏編碼優(yōu)化模型，將優(yōu)化問題分解為x子問題和y子問題；根據(jù)卷積定律將x子問題轉(zhuǎn)化為頻域；通過變量重排列將x子問題的求解分解為若干個(gè)獨(dú)立的線性問題進(jìn)行求解；通過軟閾值法對(duì)y子問題進(jìn)行求解；根據(jù)獲取的x子問題和y子問題的求解更新對(duì)偶變量u_m，計(jì)算出原始?xì)埐顁_p和對(duì)偶?xì)埐顁_d及計(jì)算原始停止條件∈_pri和對(duì)偶停止條件∈_dua，更新懲罰系數(shù)ρ，當(dāng)循環(huán)達(dá)到最大迭代次數(shù)或原始?xì)埐詈蛯?duì)偶?xì)埐顫M足停止條件r_p≤∈_pri且r_d≤∈_pri時(shí)，輸出卷積稀疏特征圖，否則循環(huán)上述步驟。本方法具有編碼效果好，計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于加權(quán)L1范數(shù)的卷積稀疏編碼方法。

背景技術(shù)

稀疏編碼是一種被廣泛應(yīng)用于信號(hào)和圖像處理應(yīng)用的技術(shù)，在稀疏編碼模型中，輸入元素可看作超完備字典中多個(gè)原子的線性組合，其中只有部分原子對(duì)應(yīng)的系數(shù)非零(當(dāng)字典中原子的個(gè)數(shù)大于輸入元素的維數(shù)時(shí)，則稱該字典為超完備或冗余字典)。對(duì)輸入元素的稀疏編碼就是要在超完備字典中尋找盡可能少的原子來線性表示輸入元素。

稀疏編碼問題符合人類感知系統(tǒng)中的稀疏編碼策略，能夠捕捉到數(shù)據(jù)內(nèi)在的特性，因此得到了眾多研究者的關(guān)注以及在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域廣泛的應(yīng)用。但是，在將稀疏表示用于二維圖像處理時(shí)，考慮到計(jì)算的復(fù)雜性，大多都是將圖像分塊后對(duì)圖像塊進(jìn)行單獨(dú)編碼，當(dāng)將其劃分為小塊時(shí)，圖像的潛在結(jié)構(gòu)信息可能會(huì)丟失。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于加權(quán)L1 范數(shù)的卷積稀疏編碼方法，將加權(quán)向量引入卷積稀疏編碼中，再將卷積問題轉(zhuǎn)化為頻域，通過Sherman-Morrison公式求解減少計(jì)算量，具有編碼效果好，計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明提供一種基于加權(quán)L1范數(shù)的卷積稀疏編碼方法，包括如下步驟，

步驟S1、對(duì)字典過濾器{d_m}和目標(biāo)圖像s進(jìn)行傅里葉變換，并計(jì)算L1范數(shù)的自適應(yīng)權(quán)重w_m；

步驟S2、根據(jù)交替方向乘子法構(gòu)建卷積稀疏編碼優(yōu)化模型，將優(yōu)化問題分解為x子問題和y子問題；

步驟S3、根據(jù)卷積定律將x子問題轉(zhuǎn)化為頻域；

步驟S4、通過變量重排列將x子問題的求解分解為若干個(gè)獨(dú)立的線性問題進(jìn)行求解；

步驟S5、通過軟閾值法對(duì)y子問題進(jìn)行求解；

步驟S6、根據(jù)獲取的x子問題和y子問題的求解更新對(duì)偶變量u_m，計(jì)算出原始?xì)埐顁_p和對(duì)偶?xì)埐顁_d及計(jì)算原始停止條件∈_pri和對(duì)偶停止條件∈_dua，更新懲罰系數(shù)ρ，當(dāng)循環(huán)達(dá)到最大迭代次數(shù)或原始?xì)埐詈蛯?duì)偶?xì)埐顫M足停止條件r_p≤∈_pri且r_d≤∈_pri時(shí)，輸出卷積稀疏特征圖，否則調(diào)轉(zhuǎn)到步驟S4。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，步驟S1中，對(duì)給定的m個(gè)字典過濾器{d_m} 和目標(biāo)圖像s做傅里葉變換，獲取和其中，目標(biāo)圖像s轉(zhuǎn)化為一個(gè)N 維向量，N是目標(biāo)圖像s的像素?cái)?shù)量；再對(duì)和的商做傅里葉反變換，獲取其中，表示傅里葉反變換；則可以計(jì)算出自適應(yīng)權(quán)重，其中，γ是給定的權(quán)重參數(shù)