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基于变分正则化的混合泊松-高斯噪声图像去噪方法综述 被引量:4
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作者 常慧宾 张婕 《天津师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第4期1-10,共10页
对基于变分正则化的混合泊松-高斯噪声图像的去噪模型及算法进行综述.首先,简要介绍了2个针对单一类型噪声的去噪模型,包括处理高斯噪声的ROF模型和处理泊松噪声的TV-KL模型;然后,在此基础上重点介绍基于变分正则化方法的混合泊松-高斯... 对基于变分正则化的混合泊松-高斯噪声图像的去噪模型及算法进行综述.首先,简要介绍了2个针对单一类型噪声的去噪模型,包括处理高斯噪声的ROF模型和处理泊松噪声的TV-KL模型;然后,在此基础上重点介绍基于变分正则化方法的混合泊松-高斯噪声去噪模型,包括通过最大后验估计推导的精确泊松-高斯噪声去除模型、Shifted-Poisson模型、TV-IC模型,以及广义的Anscombe变换模型和PURE模型等;相应地,总结了求解上述模型的常用高效数值算法,包括原始-对偶算法、交替方向乘子算法和半光滑牛顿算法等;在数值实验部分,对相关模型的噪声去除效果进行评估;最后,对该领域未来的研究方向进行了展望,指出了在模型改进、具有收敛性保证的算法设计、自动调参策略以及高维非线性等几个方面存在的问题和未来的发展方向. 展开更多
关键词 变分正则化方法 混合泊松-高斯噪声 最大后验估计 原始-对偶算法 交替方向乘子算法 半光滑牛顿算法
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优化STR模型的实证研究 被引量:4
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作者 昌春艳 王沁 +1 位作者 田锟 刘娟 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2013年第4期565-569,共5页
采用平滑转换回归(smooth transition regression,STR)模型对GDP与工资总额之间的非线性关系进行了研究。通过各种检验后选择LSTR模型进行回归分析,得到了GDP与工资总额之间的非线性函数关系。在采用高斯-牛顿算法获得参数估计的基础上... 采用平滑转换回归(smooth transition regression,STR)模型对GDP与工资总额之间的非线性关系进行了研究。通过各种检验后选择LSTR模型进行回归分析,得到了GDP与工资总额之间的非线性函数关系。在采用高斯-牛顿算法获得参数估计的基础上,应用搜索法优化LSTR模型参数的估计。结果表明,用搜索法对参数进行估计,优化的STR更具有准确性,可提高模型的拟合程度。 展开更多
关键词 STR模型 高斯-牛顿算法 搜索法
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利用SAR图像匹配的弹体定位新方法 被引量:1
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作者 梁毅 李晴晴 +2 位作者 孙昆 党彦锋 丁金闪 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1-6,共6页
在导引头末制导阶段,常采用景象匹配技术修正弹体飞行轨迹的位置偏差,而传统基于多普勒信息的定位方法对误差敏感,无法满足精确制导的需求.针对上述问题,提出一种新的弹体定位方法,通过构建以场景中任意点为北天东坐标系原点的定位几何... 在导引头末制导阶段,常采用景象匹配技术修正弹体飞行轨迹的位置偏差,而传统基于多普勒信息的定位方法对误差敏感,无法满足精确制导的需求.针对上述问题,提出一种新的弹体定位方法,通过构建以场景中任意点为北天东坐标系原点的定位几何模型,获取景象匹配后弹载合成孔径雷达图像中多特征点的位置信息;然后以对应的斜距信息构造非线性方程组,运用高斯牛顿-遗传混合算法解算出弹体实际位置,从而准确地对弹道修偏. 展开更多
关键词 弹载合成孔径雷达 高斯牛顿-遗传混合算法 多特征点 定位
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非线性最小二乘的遗传算法与常规算法的比较
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作者 范辉辉 孙罗庆 《地理空间信息》 2013年第4期150-151,190,共2页
为克服线性经典平差的不足,对非线性最小二乘进行了研究,主要将遗传算法应用于非线性模型参数估计领域,并采用阻尼最小二乘法和高斯-牛顿法对同一观测数据进行了处理,且对解算结果进行了比较。
关键词 非线性最小二乘 遗传算法 阻尼最小二乘法 高斯-牛顿法
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基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法 被引量:3
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作者 梁恺彬 管一弘 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期196-203,共8页
针对传统的高斯混合模型的抗噪性能和鲁棒性较差的缺点,提出一种基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法。传统的高斯混合模型由于忽略了空间信息和未考虑分割结果的分布情况导致模型不完整。针对这些缺点,把分割结果的概率密度函数作为... 针对传统的高斯混合模型的抗噪性能和鲁棒性较差的缺点,提出一种基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法。传统的高斯混合模型由于忽略了空间信息和未考虑分割结果的分布情况导致模型不完整。针对这些缺点,把分割结果的概率密度函数作为隐含数据引入到高斯混合模型,建立了非线性加权的隐高斯混合模型;同时引入了含空间信息与平滑系数的高斯权重置指数;运用期望最大化算法与牛顿迭代法对类均值,类方差以及平滑系数进行求解,最后根据最大后验概率准则得到人脑MRI的最终分割结果。经实验表明,提出的方法对人脑MRI具有很好的鲁棒性与抗噪性能。 展开更多
关键词 人脑MRI 空间信息 隐高斯混合模型 牛顿迭代法 期望最大化(EM)算法
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LM算法在稀疏矩阵光束法区域网平差中的应用 被引量:3
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作者 刘排英 贺少帅 《地理空间信息》 2019年第2期96-99,125,共5页
通过介绍光束法区域网平差的误差方程和法方程的建立,针对解算法方程的算法进行了对比分析。针对高斯牛顿法在解算非线性模型最小化中存在的问题,提出将LM算法应用于非线性模型的最小化解算,并通过算例验证了LM算法的优越性。为了提高... 通过介绍光束法区域网平差的误差方程和法方程的建立,针对解算法方程的算法进行了对比分析。针对高斯牛顿法在解算非线性模型最小化中存在的问题,提出将LM算法应用于非线性模型的最小化解算,并通过算例验证了LM算法的优越性。为了提高区域网平差的效率和实用性,相对于传统LM算法解算的稠密性,提出了在LM算法中采用稀疏矩阵的方法来解算光束法区域网平差的法方程,验证了将LM算法应用于稀疏矩阵光束法区域网平差的可行性。 展开更多
关键词 光束法平差 LM算法 高斯牛顿法 稀疏矩阵 非线性最小二乘平差
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基于改进平滑L0算法的图像重构 被引量:2
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作者 赵东波 李辉 《信息技术》 2023年第9期103-107,113,共6页
零范数平滑算法(SL0算法)中采用的最速下降法存在“锯齿现象”,在迭代后期步长减小、收敛速度慢,针对此问题文中提出一种改进SL0算法的压缩感知重构算法。该算法首先采用优化的高斯函数作为平滑函数提高重构精度,然后引入拟牛顿法以提... 零范数平滑算法(SL0算法)中采用的最速下降法存在“锯齿现象”,在迭代后期步长减小、收敛速度慢,针对此问题文中提出一种改进SL0算法的压缩感知重构算法。该算法首先采用优化的高斯函数作为平滑函数提高重构精度,然后引入拟牛顿法以提高收敛速度。在对图像的重构实验中,通过不同算法对图像的重构误差、峰值信噪比、迭代时间等参数之间的对比结果表明,相比较标准的SL0算法和其他同类算法,改进的ONSL0算法在重构精度和收敛速度方面均有所提高,也证明了该算法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏重构 零范数平滑算法 高斯函数 拟牛顿法
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基于高斯混合模型的感知域音频编码方法
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作者 吕亚平 高戈 +1 位作者 陈怡 张康 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期265-269,共5页
传统感知音频编码方案采用心理声学掩蔽降低编码码率,其声道模型+信号激励的方式难以同时实现高质量的中低码率语音和音频信号编码。为此,提出一种基于高斯混合模型的感知域音频编码方法,利用Gammatone滤波器组模拟人耳听觉系统,采用... 传统感知音频编码方案采用心理声学掩蔽降低编码码率,其声道模型+信号激励的方式难以同时实现高质量的中低码率语音和音频信号编码。为此,提出一种基于高斯混合模型的感知域音频编码方法,利用Gammatone滤波器组模拟人耳听觉系统,采用多路复用掩蔽模型替换降低包络脉冲的数量,对结构化模型进行拟合,使用高斯-牛顿算法对听觉包络进行高斯混合模型参数的拟合,将高斯混合模型参数替代音频信号特征。实验结果表明,与基于稀疏包络表示重构的音频编码方法相比,该方法的主观测试高0.5分-0.8分,客观测试高5分-10分,解码得到的语音和大部分音乐信号都能还原到原始音频信号,可用于实现高质量的中低码率语音和音频编码。 展开更多
关键词 人耳听觉系统 感知域音频编码 高斯混合模型 Gammatone滤波器组 高斯-牛顿算法
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基于非线性参数估计的永磁移相器安装校正
9
作者 陈刚 文春梅 李煜辉 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期122-127,共6页
介绍了永磁移相器的控制精度对X射线自由电子激光(FEL)的影响,分析其误差来源。针对传统运动控制系统检测过程复杂、手动操作精度低等缺点,提出了基于改进高斯牛顿非线性参数估计法的自动校正系统,阐述了校正理论与过程。利用该方法对欧... 介绍了永磁移相器的控制精度对X射线自由电子激光(FEL)的影响,分析其误差来源。针对传统运动控制系统检测过程复杂、手动操作精度低等缺点,提出了基于改进高斯牛顿非线性参数估计法的自动校正系统,阐述了校正理论与过程。利用该方法对欧洲X射线自由电子激光装置中的移相器做安装校正应用,使得每台移相器在高磁场应力的环境下间隙位移达到μm级控制精度,满足工程设计要求。 展开更多
关键词 移相器 控制精度 高斯牛顿算法 非线性 误差补偿
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基于特征匹配的数字图像相关法在变形测量中的初值估计 被引量:11
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作者 朱天天 付中男 +2 位作者 张梅 叶沛 李桂华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第18期139-146,共8页
数字图像相关(DIC)法中初值选取的好坏对图像亚像素位移的搜索效率、算法的收敛速度有着很大的影响。提出了一种基于KAZE特征匹配的数字图像相关法,即KAZE算法。KAZE算法与传统的特征检测算法的区别在于其是通过建立非线性尺度空间来消... 数字图像相关(DIC)法中初值选取的好坏对图像亚像素位移的搜索效率、算法的收敛速度有着很大的影响。提出了一种基于KAZE特征匹配的数字图像相关法,即KAZE算法。KAZE算法与传统的特征检测算法的区别在于其是通过建立非线性尺度空间来消除噪声与提取特征点,可以有效地避免边界模糊和细节丢失。通过KAZE算法匹配出图像变形前后特征点对坐标,使用仿射变换估计初始变形参数;使用反向组合高斯牛顿法对估计初值进行迭代优化。结果表明,在不损失精度的情况下,该方法相对于传统方法具有更高的搜索效率。 展开更多
关键词 图像处理 数字图像相关 光学测量 反向组合高斯牛顿法 特征匹配 KAZE算法
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