用卷积运算实现反卷积 被引量：8

1

作者 刘明亮 蔡永泉 +1 位作者 饶敏 刘弟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期111-112,共2页

本文首先简介了用卷积运算实现反卷积的原理、方法和实例 ;其次 ,提出了该方法的病态问题 ,并给出了解决的办法 ;最后 。

关键词 反卷积 病态问题 误差 卷积运算 数字信号处理

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二维可分解算子对图象的卷积运算

2

作者 姜杭毅 蔡元龙 《电信科学》 1988年第7期32-35,共4页

图象处理中的许多二维卷积算子往往可以表示成为两个独立变量的函数之积,利用这一特点,可将二维卷积分解为两次一维卷积运算,使运算效率大大提高。本文讨论了这种分解方法,并同采用频域方法的计算量进行了比较。经合理安排计算步骤,又... 图象处理中的许多二维卷积算子往往可以表示成为两个独立变量的函数之积,利用这一特点,可将二维卷积分解为两次一维卷积运算,使运算效率大大提高。本文讨论了这种分解方法,并同采用频域方法的计算量进行了比较。经合理安排计算步骤,又可使内存缓冲区需要量大大减少。作为例子,把这种方法应用于实现图象边缘检测的V^2G算子上。 展开更多

关键词 卷积算子 图象处理 边缘检测 卷积运算 可分解算子 分解方法 高斯函数 特征提取 分解算法 计算机视觉

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一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法 被引量：6

3

作者 呼亚萍 孔韦韦 +1 位作者 黄翠玲 李萌 《电讯技术》 北大核心 2020年第10期1194-1199,共6页

梯度模值较易受到外界影响,导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声,从而产生阶梯效应。针对该问题,提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先,针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算,利用滤波去噪降... 梯度模值较易受到外界影响,导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声,从而产生阶梯效应。针对该问题,提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先,针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算,利用滤波去噪降低大噪声点的灰度值;其次,以能量泛函形式构建图像全变分模型,并求解泛函对应的拉格朗日方程极小值来实现图像去噪;最后,将去噪后图像作为双边滤波算法的引导图像进行二次去噪,从而进一步提升图像去噪质量。仿真实验结果表明,与经典方法相比,该模型对去噪过程中的阶梯效应问题具有较好的处理效果。 展开更多

关键词 图像去噪 卷积运算 全变分模型 双边滤波

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基于卷积运算法分析非等宽光栅衍射 被引量：1

4

作者 孙宝 李宏宁 杨卫平 《大学物理实验》 2020年第5期85-88,共4页

应用惠更斯-菲涅尔衍射理论模型计算周期相等但衍射狭缝宽度不相等的光栅的衍射规律。首先应用卷积运算方法对等周期非等宽光栅衍射狭缝进行量化分析,然后结合基尔霍夫和夫琅禾费衍射理论,应用傅里叶变换法计算出这种周期相等但衍射狭... 应用惠更斯-菲涅尔衍射理论模型计算周期相等但衍射狭缝宽度不相等的光栅的衍射规律。首先应用卷积运算方法对等周期非等宽光栅衍射狭缝进行量化分析,然后结合基尔霍夫和夫琅禾费衍射理论,应用傅里叶变换法计算出这种周期相等但衍射狭缝宽度不相等的光栅经过平面光照射之后的在空间中产生的衍射光强的分布规律,最后,应用MATLAB对其光强的分布规律进行仿真,分别控制缝宽大小和周期数量得出此光栅的光强分布规律与缝宽大小和周期数之间存在的关系。 展开更多

关键词 卷积运算 非等宽光栅 惠更斯-菲涅尔衍射理论 夫琅禾费衍射 MATLAB

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离散信号卷积的简便运算方法 被引量：1

5

作者 崔彩霞 胡学文 张帆 《兰州工业高等专科学校学报》 2005年第1期48-51,共4页

通过对信号与线性系统中离散卷积及其运算方法的分析,研究序列形式的离散信号的卷积运算过程,在图解法基础上提出了较为简便的运算方法———列表法.此列表法与图解法所得结果完全相同,却使运算过程大为简化.

关键词 简便运算 列表法 运算方法 过程 简化 形式 图解法 卷积运算 线性系统 离散

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分数阶余弦变换的卷积定理

6

作者 卓智海 汪毓铎 可飞龙 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2016年第5期30-35,共6页

在现有基础上,给出了分数阶余弦变换的卷积定义,并得到了分数阶余弦变换的卷积定理,结果可以看作是经典结果的进一步推广,并分析了所得结果应用于信号滤波方面的优越性。

关键词 分数阶FOURIER变换 分数阶余弦变换 卷积定理 卷积运算

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加细函数的卷积构造算法

7

作者 谢长珍 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期305-307,共3页

通过两个加细函数的卷积运算,给出构造加细函数的新方法.讨论了由卷积运算产生的加细函数的性质,特殊地当伸缩因子为2时,得到任意两个B 样条尺度函数Ni(x)和Nj(x)的卷积仍是一个Ni+j(x)B 样条尺度函数.最后给出构造算例.

关键词 加细 构造算法 卷积运算 尺度函数 B-样条 伸缩因子 NI 算例

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分段卷积的两种新方法

8

作者 郝重阳 《电子科学学刊》 CSCD 1991年第5期538-543,共6页

本文提出了将待卷积两序列均进行分段的两种分段卷积新方法,使运算等待(运算辅助)时间和运算周期减小为原值的几分之一,从而大大减小(输出)延迟——尽快开始输出过滤点,也使整个处理时间大大缩短;能大大节省存储空间。上述时间和空间利... 本文提出了将待卷积两序列均进行分段的两种分段卷积新方法,使运算等待(运算辅助)时间和运算周期减小为原值的几分之一,从而大大减小(输出)延迟——尽快开始输出过滤点,也使整个处理时间大大缩短;能大大节省存储空间。上述时间和空间利用上的高效率,对于长冲激响应(高阶)滤波器过滤长信号尤显突出。此外,不再有原重叠保留法的方法性截尾误差。 展开更多

关键词 信息处理 分段卷积 卷积运算

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线性正则正余弦变换卷积及其性质

9

作者 王小霞 冯强 《延安大学学报（自然科学版）》 2023年第4期94-98,共5页

卷积是一种重要的积分变换,它在信号处理领域有着非常重要的作用。基于线性正则正余弦变换,定义了两类新的线性正则正余弦变换的卷积运算,给出了线性正则正余弦变换卷积与已有卷积之间的关系,并推导出线性正则正余弦卷积定理。研究结果... 卷积是一种重要的积分变换,它在信号处理领域有着非常重要的作用。基于线性正则正余弦变换,定义了两类新的线性正则正余弦变换的卷积运算,给出了线性正则正余弦变换卷积与已有卷积之间的关系,并推导出线性正则正余弦卷积定理。研究结果是经典傅里叶正余弦卷积理论在线性正则域内的进一步拓展。 展开更多

关键词 线性正则变换 线性正则正余弦变换 卷积定理 卷积运算

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离散Radon变换卷积分配性及在从投影直接提取CT图像边缘的应用 被引量：1

10

作者 王璟 李政 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期359-362,共4页

研究了离散Radon变换(DRT)在二维卷积运算方面的分配性。通过对这一性质离散条件下的计算方法的研究,提出了在CT重建过程之前直接对投影数据进行处理的方法,并对图像边缘提取这一具体工作进行了应用研究,给出了计算机模拟计算的结果。... 研究了离散Radon变换(DRT)在二维卷积运算方面的分配性。通过对这一性质离散条件下的计算方法的研究,提出了在CT重建过程之前直接对投影数据进行处理的方法,并对图像边缘提取这一具体工作进行了应用研究,给出了计算机模拟计算的结果。通过对传统图像边缘提取与从投影进行图像边缘提取这两种方式进行比较,分析了二者的运算时间的影响参数,论证了该方法在运算时间上的优越性,以及在CT图像处理中的应用前景。 展开更多

关键词 离散Radon变换 卷积运算 CT投影数据 图像边缘提取

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基于Matlab的离散卷积 被引量：6

11

作者 刘国良 《现代电子技术》 2009年第5期125-126,138,共3页

卷积运算广泛用于通讯、电子、自动化等领域的线性系统的仿真、分析及数字信号处理等方面。在Matlab中可以使用线性卷积、圆周卷积和快速傅里叶运算实现离散卷积。线性卷积是工程应用的基础,但圆周卷积和快速傅里叶运算实现线性离散卷... 卷积运算广泛用于通讯、电子、自动化等领域的线性系统的仿真、分析及数字信号处理等方面。在Matlab中可以使用线性卷积、圆周卷积和快速傅里叶运算实现离散卷积。线性卷积是工程应用的基础,但圆周卷积和快速傅里叶运算实现线性离散卷积具有速度快等优势,圆周卷积采用循环移位,在Matlab中没有专用函数,需要根据圆周卷积的运算过程编制程序代码;快速傅里叶运算(FFT)是DSP的核心算法,在序列比较长时FFT是一种最合适的方法,运算速度快、程序简单,序列越长其优势越明显。以同一个例子介绍了进行离散卷积仿真运算的两种方法与特点。 展开更多

关键词 MATLAB 数字信号处理 离散卷积运算 快速傅里叶运算

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面向大规模卷积计算的多忆阻器阵列互连结构设计 被引量：1

12

作者 唐励勤 刁节涛 +5 位作者 陈长林 骆畅航 刘彪 刘思彤 张宇飞 王琴 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期222-230,共9页

针对现有多忆阻器阵列集成架构中存在的数据加载、读出效率低以及阵列协同灵活性差等问题,提出一种高效率、高灵活度的阵列互连架构。该架构所采用的数据加载策略支持多种权重映射模式下的数据复用,减少了片外数据访存需求;所采用的计... 针对现有多忆阻器阵列集成架构中存在的数据加载、读出效率低以及阵列协同灵活性差等问题,提出一种高效率、高灵活度的阵列互连架构。该架构所采用的数据加载策略支持多种权重映射模式下的数据复用,减少了片外数据访存需求;所采用的计算结果读出网络支持多个处理单元灵活组合实现不同规模卷积运算,以及计算结果的快速累加读出,进而提升了芯片灵活性和整体算力。在NeuroSim仿真平台上运行VGG-8网络进行的仿真实验表明,与MAX 2神经网络加速器相比,在仅增加6%面积开销的情况下,取得了146%的处理速度提升。 展开更多

关键词 忆阻器 多阵列互连 卷积运算 神经网络加速器

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迭加积分的直接积分运算法

13

作者 唐兴吉 《大连水产学院学报》 1987年第1期70-72,共3页

迭加积分作为时域分析的基本方法，广泛地应用于求解线性非时变系统的0状态响应。它在具体运算上大都是借助几何作图进行的，我们称这种运算方法为图解法。图解法能帮助我们理解卷积的概念，把一些抽象的关系形象化，无疑，这是一种好... 迭加积分作为时域分析的基本方法，广泛地应用于求解线性非时变系统的0状态响应。它在具体运算上大都是借助几何作图进行的，我们称这种运算方法为图解法。图解法能帮助我们理解卷积的概念，把一些抽象的关系形象化，无疑，这是一种好的运算方法。 展开更多

关键词 迭加积分 直接积分法 时域分析 卷积运算 图解法

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基于多尺度特征融合的钢材表面缺陷分类方法

14

作者 田志新 徐震 +2 位作者 茅健 林彬彬 廖薇 《电子科技》 2024年第2期87-94,共8页

针对钢材表面缺陷分类检测率低的问题,文中采用一种基于纹理多尺度特征融合的表面缺陷分类方法。利用Gabor滤波器与灰度共生矩阵建立纹理图像的多尺度特征向量,同时利用卷积运算对纹理图像进行特征提取,并引入混合膨胀卷积模块以增加感... 针对钢材表面缺陷分类检测率低的问题,文中采用一种基于纹理多尺度特征融合的表面缺陷分类方法。利用Gabor滤波器与灰度共生矩阵建立纹理图像的多尺度特征向量,同时利用卷积运算对纹理图像进行特征提取,并引入混合膨胀卷积模块以增加感受野,将两种特征向量进行融合得到加强后的融合纹理特征向量。融合后的特征以序列方式输入长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)构建分类模型,利用混淆矩阵将分类结果进行指标评判。结果表明该方法在NEU(Northeastern University)数据集上的分类准确率达到97.5%。文中搭建LSTM网络、BP(Back Propagation)神经网络、SVM(Support Vector Machine)、KNN(K-Nearest Neighbor)以及CART(Classification And Regression Tree)等分类方法进行了对比实验。结果显示,在多尺度下LSTM分类方法表现最好,F1指标最高。结合BP网络、LSTM网络、SVM、KNN、CART、CNN以及AlexNet等方法进行了消融实验,验证了该方法的普适性。该方法充分挖掘了纹理图像的多尺度特征信息,对钢材表面缺陷分类方法的研究具有积极意义。 展开更多

关键词 表面缺陷分类 多尺度特征融合 GABOR滤波器 灰度共生矩阵 混合膨胀卷积 卷积运算 LSTM网络 混淆矩阵 NEU数据集

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一种利用方向模板的遥感影像道路提取方法 被引量：5

15

作者 韦春桃 吕健刚 +1 位作者 杨先武 文鸿雁 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2010年第3期378-383,共6页

道路连接是自动提取道路信息的关键技术,设计了一种方向模板用于道路的自动搜索和连接,并给出基于该方向模板的道路提取方法。首先对原始遥感影像进行边缘信息增强处理,然后用增强处理后的图像作为线特征增强系数,与原图像对应相乘,增... 道路连接是自动提取道路信息的关键技术,设计了一种方向模板用于道路的自动搜索和连接,并给出基于该方向模板的道路提取方法。首先对原始遥感影像进行边缘信息增强处理,然后用增强处理后的图像作为线特征增强系数,与原图像对应相乘,增强道路线特征;再结合图像的8连通性,统计每个连通成分像素点的个数,设定阈值去除点噪声和短线段噪声,得到不连续的道路段;最后利用方向模板,在给出道路起始点和终止点的基础上,利用该模板的方向规则连接道路。实验结果表明,该方法具有很强的适应性,提取的道路精度高,效果好。 展开更多

关键词 遥感影像 道路提取 卷积运算 方向模板

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机器视觉中的激光智能识别技术 被引量：7

16

作者 朱超平 杨艺 《激光杂志》 北大核心 2018年第8期122-126,共5页

机器视觉在当代社会的应用极广,针对曾经提出的机器视觉智能识别方法计算代价过大、稳定性不强等缺点,基于激光图像色彩度高、清晰度好的特点,提出基于激光图像的机器视觉智能识别方法。所提方法采用线性扫描技术得到物体扫描信息,根据... 机器视觉在当代社会的应用极广,针对曾经提出的机器视觉智能识别方法计算代价过大、稳定性不强等缺点,基于激光图像色彩度高、清晰度好的特点,提出基于激光图像的机器视觉智能识别方法。所提方法采用线性扫描技术得到物体扫描信息,根据扫描信息结构特征将其聚类成激光图像。按照存储排列方式提取激光图像色彩向量,通过对其进行非线性卷积运算获取待识别物体边缘结构,实现激光图像边缘检测。最后讨论了机器视觉与激光图像信息点匹配方法,基于对称性特征检测原理将匹配到的虚假信息点排除,将剩余信息点作为识别结果输出。实验结果表明,所提方法具有计算代价小、形状匹配率高的优势。 展开更多

关键词 激光图像 机器视觉 智能识别技术 非线性卷积运算 匹配

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一种新型苹果果实特征提取算法 被引量：3

17

作者 陈乾辉 吴德刚 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2018年第2期124-128,共5页

针对当前苹果特征提取常用的Hough算法存在运算复杂、实时性差等缺陷,提出了一种新型苹果果实特征提取算法。该算法利用一个滑动的高斯模板和苹果图像进行卷积运算提取苹果的圆形。试验及仿真结果表明,该方法可以实现单一、相邻和重叠3... 针对当前苹果特征提取常用的Hough算法存在运算复杂、实时性差等缺陷,提出了一种新型苹果果实特征提取算法。该算法利用一个滑动的高斯模板和苹果图像进行卷积运算提取苹果的圆形。试验及仿真结果表明,该方法可以实现单一、相邻和重叠3种情况下,苹果果实检测的高准确率,且在相邻并重叠的复杂情况下,其识别准确率也能达到94.1%,而在单个苹果的情况下,苹果果实的检测准确率可达96.6%,完全满足苹果实时、高效分级的需要。 展开更多

关键词 HOUGH算法 卷积运算 果实 特征提取

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基于机器视觉的丝饼毛羽检测 被引量：13

18

作者 景军锋 郭根 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期147-152,共6页

为实现丝饼毛羽的自动检测,提出基于机器视觉的丝饼毛羽检测方法,通过寻找毛羽轮廓点中凸包位置实现丝饼毛羽检测。首先构建具有特定结构特征的卷积核,利用该卷积核对原始图像进行卷积运算,从而获取毛羽特征,并采用阈值处理对其进行二值... 为实现丝饼毛羽的自动检测,提出基于机器视觉的丝饼毛羽检测方法,通过寻找毛羽轮廓点中凸包位置实现丝饼毛羽检测。首先构建具有特定结构特征的卷积核,利用该卷积核对原始图像进行卷积运算,从而获取毛羽特征,并采用阈值处理对其进行二值化;然后对二值化后的毛羽进行轮廓检测,继而筛选轮廓点以减少运算时间;最后利用单方向凸包算法对满足条件的轮廓点进行检测,实现对丝饼毛羽的定位及计数。运用3类典型丝饼毛羽对检测方法进行验证,结果表明,该方法可有效地实现对丝饼毛羽准确定位并计数,且对不同背景的毛羽图片有较强的适应性。 展开更多

关键词 丝饼毛羽 凸包检测 卷积运算 轮廓检测 机器视觉

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改进型Faster R⁃CNN的AGV导航图案目标检测算法 被引量：3

19

作者 张洪涛 田星星 +1 位作者 周意入 秦宇 《现代电子技术》 2022年第13期51-56,共6页

AGV视觉导航定位技术目前大多是在AGV的预设轨道上铺设含目标对象的导航图案,在拍摄到导航图案后先利用目标检测算法检测其目标区域,然后用角点检测算法提取目标区域的参考角点,最后利用参考角点和工业相机的焦距等参数的几何关系计算出... AGV视觉导航定位技术目前大多是在AGV的预设轨道上铺设含目标对象的导航图案,在拍摄到导航图案后先利用目标检测算法检测其目标区域,然后用角点检测算法提取目标区域的参考角点,最后利用参考角点和工业相机的焦距等参数的几何关系计算出AGV的位姿。文中在目标检测算法中经典的Faster R⁃CNN网络模型基础上加以改进,在多层次的feature map上生成候选框且用两个3×3卷积核分别进行卷积运算,从而直接进行分类和回归。仿真测试结果显示:相比Faster R⁃CNN,改进型Faster R⁃CNN检测所设计导航图案的mAP值提高了0.032,FPS值提高了31。因此证明改进型Faster R⁃CNN的精确度和速度均提高了,应用到AGV视觉导航定位技术中可进一步提高该技术的精确度和速度。 展开更多

关键词 目标检测算法 AGV导航图案 改进型Faster R⁃CNN 视觉导航 角点提取 AGV位姿计算 候选框生成 卷积运算

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ECO跟踪算法中CNN分层插值及加权策略改进 被引量：2

20

作者 陈志旺 王昌蒙 +2 位作者 王莹 宋娟 彭勇 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第6期570-578,共9页

本文是在深度特征与相关滤波相结合的高效卷积运算符(ECO)目标跟踪算法基础上进行的改进。首先,为了提高跟踪速度,提出“浅层特征不插值,深层特征插值”的卷积神经网络(CNN)分层插值处理方法,对具有较高分辨率的浅层特征不插值,对分辨... 本文是在深度特征与相关滤波相结合的高效卷积运算符(ECO)目标跟踪算法基础上进行的改进。首先,为了提高跟踪速度,提出“浅层特征不插值,深层特征插值”的卷积神经网络(CNN)分层插值处理方法,对具有较高分辨率的浅层特征不插值,对分辨率低的深层特征进行插值计算来提高分辨率;其次,改进了样本空间分类策略,给CNN特征层分配不同的权重,突出不同特征层对样本间距离的影响,并且将所有样本信息都保留在训练样本集中;最后,应用判别尺度空间跟踪(DSST)算法提出的对目标尺度估计的方法,增加了目标尺度的候选数量,使尺度估计更加准确。实验结果验证了所设计算法的有效性。 展开更多

关键词 目标跟踪 高效卷积运算符(ECO) 卷积神经网络(CNN) 相关滤波 尺度估计

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