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综述补充版

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稀疏编码综述 一、图像特征提取综述 1 引言

在数字图像处理中,图像最原始的表示是基于像素的矩阵形式。以灰度图像为例,它是对连续图像信号进行采样、量化得到的2维灰度矩阵。每个采样点对应一个像素,像素灰度值表示这一点的明暗程度,对于量化等级为0~255的8位灰度图像而言,0~255是一个由黑(0)到白(255)的灰度渐变过程(也可反过来)。如下图，显示了1幅灰度图像中的1个子区域的像素灰度矩阵。

至于彩色图像,可认为其每个像素处不是只有一个灰度值,而是颜色空间多个颜色通道灰度值的组合。如,RGB空间图像的每个像素包含红、绿、蓝(R、G、B)三种颜色分量,针对各颜色分量的多少,可划分为0～255共256个等级,0表示不含某种颜色分量,255表示含有100%的该颜色分量。这样,红、绿、蓝分量就能组合出256×256×256种颜色,例如某像素红、绿、蓝分量分别为255、0、255时显示为紫色。 特征提取可以是全局性的,即针对整幅图像进行处理和统计分析,最终用一个向量来描述图像,形成图像的全局表示(Holistic Representation),常用的颜色、形状、纹理特征就属于此类,如颜色直方图、轮廓矩、纹理能量等,这类特征常常被称为 全局特征(global feature);特征提取也可以是局部的,即针对图像中的特定子区域,这些子区域通常通过精心设计的检测算法获取[67],也可以简单地进行密集采样(Dense Sampling)或随机采样(Random Sampling)而得到[68],每个子区域均用一个相同维度的向量来描述,即局部特征(local features)。 2、图像局部特征及性质 图像局部特征是指图像中某个微小区域所表现出的区别于其邻域的信号模式。图像局部特征提取包含特征检测(Feature Detection)和特征描述(Feature Description)两个步骤。相应的算法习惯上称为检测算子(Detector,简称检测子)和描述算子(Descriptor,简称描述子)。 二、基于稀疏编码模型的图像稀疏表示方法 1、引言 从“信号重构”的角度对图像局部特征的编码，并在此基础上采用新的局部特征编码集成（融合）方法，形成图像的最终全局表示。这种“重构”是有条件的，即重构系数要满足“稀疏性”约束条件，即：用较少的系数捕获感兴趣目标的重要信息，最终用一个高维稀疏向量来表示图像。稀疏编码（SC）技术可以实现这一思想。 稀疏编码模型中的特征编码则是利用视觉词典中较少数量的视觉单词来重构局部特征向量,其数学意义是用稀疏线性组合的基向量(这里是视觉单词)来恢复原始信号(这里是局部特征向量),换句话说,原始信号可分解为少数基向量的线性组合。 2、稀疏编码的基本概念和关键技术 稀疏编码的概念最初来源于科学家们对视觉神经网络的研究。该研究表明,视觉皮层处理外界刺激的过程采用了 神经稀疏表示 的原则,即:视觉皮层在处理外界刺激时,只有相当少的一部分视觉神经元处于被激活的状态,而与此同时大量的视觉神经元处于未被激活的状态。 稀疏编码使得一个目标向量可以由少量的基向量来线性逼近，要实现信号（或图像）的稀疏表示，就要求基向量之间不仅具有完备性，而且还应具备一定程度的冗余性，形成所谓的“超完备基”，这可以通过使基向量个数远大于基向量维数（即在构造B时使K>>d ）来达到。 2.1 基本概念 Bsx B中的列向量ib成为原子，B称为字典（或词典），由于B的行数小于列数，B是超完备字典(词典），或称之为冗余字典（或词典）。 该方程组是欠定的，即方程个数少于未知数个数，通常解向量s 有无穷多个，构成了一个解空间。而稀疏编码的目标是要在该解空间汇总寻找一个最稀疏解，即：要使得系数向量s中的非零元素个数最少。 如果用 表示向量 中所含非零元素的个数(这里, 就是所谓的 L0-范数 ),上述稀疏表示问题的数学描述为如下优化问题: ,minarg0*sss Bsxts.. (1)

实际中，通常更多的是进行稀疏逼近，即允许稀疏表示有一定的重构误差，也就有如下的形势： ,minarg0*sssBsxts.. （2）

稀疏编码一般分为两个过程：（1）词典构造。通过无监督学习方法学习得到一组冗余的基向量，构成超完备词典。该过程为“词典学习”（2）稀疏分解。将目标向量在词典所长成的空间分解，求得分解稀疏，在保证重构精度的前提下，尽量提高系数向量的稀疏性。 2.2 SC模型表示图像的关键技术 基本流程如下：

利用SC模型表示图像，获得图像的全局稀疏向量表示形式，基本步骤包括： （1）图像局部特征提取；利用局部特征提取算法，从图像中提取局部特征。 （2）视觉词典学习。包括稀疏分解和词典更新两个过程。 （3）局部特征稀疏编码。 （4）局部特征编码集成（融合）。 基于稀疏编码模型表示图像的问题可以表示成下面的优化问题：

)(21,mininiiiBssBsx

kkbtsk,,2,1,1..

2



其中,2iiBsx表示重构误差,)(is 是稀疏性的惩罚函数,一般取 L0-范数或 L1-

范数,即)(is =0is(表示非零元素的个数)或)(is=iiss1(表示非零元素的绝对和), 为正则化参数,用于权衡重构误差项和稀疏约束项 2.3 二维Gabor函数 为了更精确分析神经元的功能，需要建立刻画其响应特性的可计算模型即感受野函数。工程上可将感受野函数看作神经元的脉冲响应函数，将二维Gabor函数作为简单细胞的感受野函数，刻画其响应特性。 作为原子的产生函数，二维Gabor具有七个自由参数，其模型如下所示



cos)(sin)(sin)(cos)()2cos()2exp()(00002222yyxxyyyxxxxyxKg







其中，0,0,,,,,yx，)(K为归一化常数，使Gabor原子具有单位范数。参数),(yx表示图像中像素点的位置；)(0,0yx确定原子的中心位置；标准差决定了原子支

撑区域的大小，类似于神经元的感受野。变换参数，可以使原子匹配图像中不同空间尺度的结构。参数确定了高斯因子的离心率，从而决定了原子支撑区域的宽度与长度的比率(纵横比)，也称参数为纵横比因子．为了匹配边缘轮廓结构，要求<1使原子各向异性．角度参数(),0)定义为法线与平行条纹之间的夹角。变换参数，可以使原子具有不同的最优响应方向，匹配图像中不同方向的结构．参数,为余弦调和因子

))(2cos(x的偏移相位，确定了原子9的对称性：当与0时，函数关于支撑区

域中心位置对称；当5.0时，函数g是反对称的；其他取值情况函数是非对称的．最后，参数为波形调制因子))(2cos(x的波长，相应地1为余弦因子的空间频率，表征原子的最优相应频率。比率确定了原子的空间频率带宽，因而也确定了原子支撑域平行相间的兴奋与抑制条纹形区域个数。 变换空间频率带宽可以使原子的感受野中呈现不同的条纹个数。含有不同条纹个数的Gabor原子能够最优匹配图像中不同结构成份，隶属于相应的子成份字典。

1)平滑成份子字典smoothD 如果原子波形调制冈子的振荡频率为0，Gabor函数退化为高斯函数，表现出尺度函数特性，能够有效地逼近图像中的平滑成份(见图1(a))，组成平滑成份子字典． 2)边缘成份子字典edgeD 当支撑区域中包含条纹个数较少(本文选取为小于等于3)时，原子能够最优匹配图像中的边缘 轮廓成份，构成边缘成份子字典edgeD。此时，如果与0，则原子是对称的，沿波形调制因子的传播方向具有类似墨西哥帽小波(高斯函数的二阶导数)的特性，能够捕获图像中的屋顶型边缘(见图1(b))．如果5.0时，原子则是反对称的，沿波形调制因子的传播方向具有类似高斯小波(高斯函数的一阶导数)的特性，能够捕获图像中的阶跃型边缘(见图1(c))．同时，在垂直于波形调制因子传播的方向，原子呈现平滑特性．因此Gabor原子过边缘方向是奇异的，沿边缘方向则是光滑的，较好地匹配了图像边缘轮廓的局部儿何正则性，能够有 效地表示幽像中的边缘轮廓结构． 3)纹理成份子字典 当原子支撑区域中包含条纹个数较多(本文选取为大于等于4)时，原子表现为强烈的振荡样式，最优匹配图像中振荡的纹理结构(见图1(d))，对应 纹理成份子字典textureD。

3、稀疏分解算法

稀疏分解是从超完备词典中选择具有最佳线性组合的若干基 信号(原子)来重构原始信号的过程,它实际上是一种逼近过程，其典型的算法有松弛算法和贪婪算法。 松弛算法是用凸函数或更容易处理的稀疏性惩罚函数代替L0-范数，将组合优化问题转化为凸优化问题，代表算法有基追踪（BP）算法。贪婪算法则力求通过迭代选择最优原子以达到对信号稀疏分解的全局优化，代表算法有匹配追踪（MP）算法。 3.1 匹配追踪（MP）算法的具体描述

假定被表示的信号为y，其长度为n。假定H表示Hilbert空间，在这个空间H里，由一组向量nxxx,,,21构成字典矩阵D，其中每个向量可以称为原子(atom)，其长度与被表示

信号 y 的长度n相同，而且这些向量已作为归一化处理，即1ix，也就是单位向量长度为

1。 MP算法的基本思想：从字典矩阵D（也称为过完备原子库中），选择一个与信号 y 最匹配的原子(也就是某列)，构建一个稀疏逼近，并求出信号残差，然后继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代，信号y可以由这些原子来线性和，再加上最后的残差值来表示。很显然，如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y就是这些原子的线性组合。 4、视觉词典学习方法 超完备词典是实现信号稀疏表示的重要前提，词典的学习过程包括“稀疏分解”和“词典更新”两个过程，是一个闭环过程，具体实现过程为：首先,给定训练样本集和一个初始词典,采用某种稀疏求解方法(如BP、MP、OMP、FSS 等)求出稀疏系数;然后,根据某种确定的标准(学习规则)对已存在的词典进行更新;重复上述过程,直至得到想要的词典。

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文献综述参考

文献综述参考

文献综述一、前言杜邦分析法是由美国杜邦公司经理创造的一种利用各个主要的财务比率之间的内在联系，建立财务比率分析的综合模型，来综合地分析和评价企业财务状况和经营业绩的方法。

它就像是一座金字塔，以权益净利率为核心，往下逐层分解，层层深入，构建起来的一个财务指标分析系统，能清楚、直观的反映企业的获利能力，营运能力，偿债能力。

当指标发生与预期设定的目标不一致，甚至差别很大的时候，能够及时的查明原因并且加以修正，能够解释指标变动原因金额变动趋势以及采取措施指明方向，能够方便管理者更好、更科学的管理，能够使债权人和投资者更好的做出正确的决策。

杜邦分析法作为财务分析方法中的一种，随着经营的多元化，企业的动态发展，本身也是有缺陷的，例如缺乏考虑现金流量这个动态因素。

但由于杜邦分析法能够较好的帮助管理者发现企业财务和经营管理存在的问题，为提高企业管理效益指明方向，因而得到普遍的认可，在实际的工作中得到广泛的应用。

二、国外研究状况早在二十世纪初，美国就出现了财务分析。

当时，财务分析的重点仅是围绕企业提高盈利能力、增加投资、查明企业借贷情况等等，并未提出具体的概念。

直到1900年，报表分析这一概念在托马斯·乌都洛发表《铁道财务诸表分析》中被正式提出。

随后，人们在对企业进行财务分析的过程中，渐渐发觉单项财务指标分析的不足，开始向综合财务分析体系靠近。

1919年，美国杜邦公司创立并最先使用了杜邦财务分析体系。

该体系是一种综合分析方法，它从股东权益报酬率（Return On Equity,ROE）出发，以资产报酬率为龙头，将一个个综合的指标层层分解为简单的指标，最终分解为企业财务报告中的单个项目，在分解过程中可以清楚的反映企业在偿债能力、资产营运能力、盈利能力各方面财务状况之间的相互关系、杜邦财务分析体系和其他财务分析方法一样，关键不在于指标的计算，而在于对指标的理解和运用，其作用是解释指标变动的原因和趋势，为采取措施指明方向。

医学综述

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3、筛选、鉴别、归纳、整理资料
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题目选得过大，查阅文献花费的时间太多，影响实习，而且 归纳整理困难，最后写出的综述大题小作或是文不对题。 （肿瘤转移的分子生物学研究） 题目选得过小，内容过于简单，难以达到综述全面分析综 合科研情况的目的。 （趋化因子与Schilder弥漫性脑硬化 ）
某某县乡村振兴工作综述

某某县乡村振兴工作综述

某某县乡村振兴工作综述新年伊始，万象更新。

在广袤的某某大地上，处处都能看到群众安居乐业的美好景象。

过去一年，某某县紧紧把住乡村振兴战略开局之机，守正笃实，久久为功，善作善成，从脱贫攻坚向乡村振兴迈出了坚实一步，以奋进之姿态挺进新时代。

乡村振兴结对走访，严把防返贫致贫“底线关”某某某某年某某月某某日，某某县某某茶园，万亩茶树覆盖着厚厚的积雪，银装素裹，美不胜收。

茶园边的农家小院里，村民某某与妻子某某正忙着熏腊肉、做腊肠。

“趁着下雪把年货备下，天晴了就得去茶园上班J某某笑呵呵地告诉记者。

某某一家曾是脱贫不稳定户，被纳入某某县防返贫监测系统，享受到产业帮扶、教育帮扶、健康帮扶、就业帮扶等多项帮扶政策。

某某在茶园做事，月收入某某某某元；某某在外务工，每个月有某某某某元。

前段时间，某某家通过县里的评定，消除了返贫风险，退出监测系统。

某某县严把政策关、程序关、帮扶关“三个重要关口”、畅通农户自主申报、干部走访排查、部门筛查预警“三个发现渠道”、构建排查责任、数据预警、问题化解“三个责任体系”，并在某某省创新了防贫综合保险做法，在某某市进行了全市推广。

坚决守住了不发生规模性返贫的底线，为全面实施乡村振兴战略打下了坚实基础。

把防止返贫动态监测与帮扶工作，作为巩固拓展脱贫攻坚成果的头等大事，形成一套完善机制，对防返贫监测对象精准识别、精准施策，常态化动态清零，坚决守住不发生规模性返贫底线。

目前，某某某某名防返贫监测对象，全部处于“一对一”精准帮扶中，无一人出现新的返贫、致贫。

全国“十三五”美丽搬迁安置区某某县某某社区，做好易地搬迁后扶“大文章”冬日和煦。

穿行在全国“十三五”搬迁安置区一一某某县某某社区，超市、银行、幼儿园、垃圾转运站等不断掠过眼帘。

标准化篮球场上，三五成群的小孩在快乐地打篮球，欢声笑语不时传来。

各种健身娱乐设施掩映在葱葱郁郁的草木中，老人们在健身、拉家常。

围绕“搬得出、稳得住、有就业、逐步能致富”的目标。

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