基于稀疏編碼理論的自然圖像處理研究.pdf

1、生物學(xué)實驗表明，視皮層對外界刺激的處理采用神經(jīng)稀疏表示原則。稀疏編碼源于視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，是對只有一小部分神經(jīng)元同時處于活躍狀態(tài)的多維數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示方法，在視神經(jīng)細胞的響應(yīng)特性和外部環(huán)境刺激的統(tǒng)計特性之間建立一種科學(xué)的數(shù)量聯(lián)系，逐漸成為一種有效理解人類神經(jīng)系統(tǒng)信息加工機制的理論工具，在盲源信號分離、語音信號處理、自然圖像特征提取、自然圖像去噪以及模式識別方面等方面取得了許多成果，具有重要的實用價值。 自然圖像的稀疏編碼模型

2、，是一種模擬哺乳動物視覺系統(tǒng)主視皮層V1區(qū)簡單細胞感受野的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，其編碼方式不依賴于輸入數(shù)據(jù)性質(zhì)，僅僅依靠外界感知信息的統(tǒng)計特性，是一種自適應(yīng)的信號統(tǒng)計方法。 本論文主要圍繞稀疏編碼理論及其在自然圖像處理方面的應(yīng)用展開，具體內(nèi)容包括以下幾個方面： 簡要概述了稀疏編碼理論的研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題，并介紹了與稀疏編碼理論研究密切相關(guān)的統(tǒng)計和信息論的基本知識。對自然圖像的線性稀疏編碼模型進行數(shù)學(xué)描述，分析自然

3、圖像的統(tǒng)計特性。 深入研究目前在稀疏編碼模型的研究領(lǐng)域中影響較大的算法模型，對相應(yīng)的算法進行實現(xiàn)。在Olshausen和Field的稀疏編碼模型的基礎(chǔ)上，先用Gabor小波初始化基函數(shù)，對自然圖像進行特征提?。豪锰崛〉降淖匀粓D像的特征和系數(shù)分量的稀疏性，結(jié)合稀疏編碼收縮法，能夠有效地去除自然圖像的高斯噪聲。所有實驗結(jié)果均表明，稀疏編碼方法能充分利用自然圖像數(shù)據(jù)中的高階統(tǒng)計信息，獲得好的分析處理效果。 實驗中，還進行了不