基于改进的期望值最大化自适应光学图像多帧迭代去卷积算法 被引量：4

1

作者 张丽娟 杨进华 +3 位作者 苏伟 姜成昊 王晓坤 谭芳 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1765-1773,共9页

为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,... 为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,根据图像功率谱密度及约束图像支持域的方法对AO图像进行去噪处理。应用AO成像系统参数与正则化技术相结合对EM算法进行改进,建立多帧AO图像联合去卷积的代价函数及其参数估计的优化模型。利用所建模型对模拟图像和实际观测的AO图像进行图像复原实验验证文中算法的复原效果。实验结果表明,与Wiener迭代盲去卷积、Richardson-Lucy迭代盲去卷积算法相比,文中算法迭代次数减少14.3%,估算精度有了明显提高,辨识出了AO图像的PSF,复原出了清晰的观测目标图像。研究结果对实际AO图像复原有一定的应用价值。 展开更多

关键词 光学 自适应光学图像 大气湍流 最大似然函数 功率谱密度 点扩散函数 期望值最大化

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改进的最大似然期望最大化超声CT重建方法 被引量：1

2

作者 赵子健 常发亮 李冰清 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第9期1327-1332,共6页

针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化... 针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化算法更加精确。所采用的非最小最优化方法能够减少迭代次数,有利于提高重建质量和计算效率。为了检验新算法,对三维温度场进行了仿真重建实验,结果表明,改进后的最大似然期望最大化算法具有更小的平均误差,能够得到更精确的重建图像。 展开更多

关键词 超声波CT 重建算法 温度场 TOF 最大似然期望最大化方法 非最小最优化

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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法 被引量：3

3

作者 陈超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期124-131,共8页

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的... 鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset 对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Like-lihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。 展开更多

关键词 改进高斯混合模型 分数阶导数学习率 目标跟踪算法 加权似然跟踪 期望值最大化

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求解多模概率分布Gamma混合模型的半EM算法

4

作者 陈佳琪 何玉林 +1 位作者 成英超 黄哲学 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2153-2161,共9页

期望最大化(EM)算法在混合模型参数估计中发挥着重要作用,然而现有的EM算法在求解Gamma混合模型(GaMM)参数时存在局限性,主要体现在因近似计算导致的低质量参数估计,以及由于大量数值计算造成的计算效率低下问题。为了克服这些局限,并... 期望最大化(EM)算法在混合模型参数估计中发挥着重要作用,然而现有的EM算法在求解Gamma混合模型(GaMM)参数时存在局限性,主要体现在因近似计算导致的低质量参数估计,以及由于大量数值计算造成的计算效率低下问题。为了克服这些局限,并充分利用数据的多模性质,提出一种半EM(Semi-EM)算法求解用于估计多模概率分布的GaMM。首先,通过聚类探测数据的空间分布特性,以初始化GaMM参数,进而更准确地刻画数据的多模性;其次,在EM算法框架的基础上,对于缺乏封闭更新表达式而导致的参数更新困难问题,采用自定义的启发式策略对GaMM形状参数进行更新,使它们朝着最大化对数似然值的方向逐步调整,同时以封闭形式更新其他参数。经过一系列具有说服力的实验,验证了Semi-EM算法的可行性、合理性和有效性。实验结果表明,Semi-EM算法在精确估计多模概率分布方面优于对比的4种算法,具有更低的误差指标以及更高的对数似然值,表明该算法能提供更准确的模型参数估计,从而更精确地刻画数据的多模性质。 展开更多

关键词 多模概率密度函数 Gamma混合模型 期望最大化算法 聚类 对数似然函数

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基于最大伪似然准则估计的故障链路诊断 被引量：2

5

作者 陈清 张志勇 胡光岷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1514-1517,共4页

识别网络内部的故障链路对提升网络性能具有重要参考价值。研究了树型拓扑下基于端到端测量的故障链路诊断问题,提出一种最大伪似然估计方法估计链路先验故障概率,把树型拓扑划分为一系列具有两个叶节点的子树,并使用期望最大化(EM)算... 识别网络内部的故障链路对提升网络性能具有重要参考价值。研究了树型拓扑下基于端到端测量的故障链路诊断问题,提出一种最大伪似然估计方法估计链路先验故障概率,把树型拓扑划分为一系列具有两个叶节点的子树,并使用期望最大化(EM)算法最大化每个子树的似然函数,求出链路先验概率。仿真实验表明,该方法与现有的联立方程组求解方法估计精度相当,但是大大降低了算法时间复杂度,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 故障链路诊断 端到端测量 最大伪似然估计 期望最大化算法

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基于PSO和MLEM混合算法的NDP测量反演算法研究

6

作者 李远辉 杨芮 +4 位作者 张庆贤 肖才锦 陈弘杰 肖鸿飞 程志强 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1152-1159,共8页

中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法... 中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法为最大似然期望最大化(MLEM)算法。针对MLEM算法计算结果易陷入局部最优解的情况,本文提出了粒子群(PSO)与MLEM混合(PSO-MLEM)算法,并通过动态加速因子提高了算法的收敛速度与计算精度。应用PSO-MLEM算法、PSO算法、MLEM算法、奇异值分解求解最小二乘(SVDLS)算法对锂电池中^(6)Li的NDP模拟能谱进行反演,并对反演计算结果进行了评价。结果表明:对比PSO算法,PSO-MLEM算法的收敛效率与计算精度明显提升;对比MLEM算法,PSO-MLEM算法的全局寻优能力有效提升了反演精度,避免了局部最优解的影响;对比SVDLS算法,PSO-MLEM算法的反演精度明显提升。 展开更多

关键词 中子深度剖面分析 粒子群算法 最大似然期望最大化算法 锂电池

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基于最大后验估计的编码孔图像重建算法

7

作者 秦玉瑞 朱巴邻 +2 位作者 王忠海 周荣 杨朝文 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期141-152,共12页

图像重建算法对编码孔伽马相机的成像性能有重要的影响,然而广泛使用的最大似然期望最大化(MLEM)算法无法在较强干扰背景下有效抑制图像中的噪声,当超过一定迭代次数后,图像信噪比会逐渐降低。针对MLEM算法的这一“病态性”问题开展了... 图像重建算法对编码孔伽马相机的成像性能有重要的影响,然而广泛使用的最大似然期望最大化(MLEM)算法无法在较强干扰背景下有效抑制图像中的噪声,当超过一定迭代次数后,图像信噪比会逐渐降低。针对MLEM算法的这一“病态性”问题开展了研究。首先将最大后验估计(MAP)算法应用于编码孔图像重建,接着分析了算法中Gibbs先验函数的邻域大小和权值系数等关键参数的选取方法。然后使用编码孔相机开展了成像实验,对比了MLEM算法与MAP算法对22Na点源的图像重建结果。结果表明,在300~1 200次迭代下,MLEM重建图像中出现了明显的噪点,且随着迭代深入图像质量逐渐变差;而MAP重建图像没有出现明显噪点,重建图像的平均梯度相较于MLEM降低了26.45%~49.16%,对比度噪声比(CNR)提升了42.32%~351.07%。另外,对比了3×3和5×5邻域大小时的多点源图像重建结果,结果显示,邻域过小会导致重建图像的热点亮度降低,与理论分析结果一致。最后,分别对比了MLEM与MAP算法在较远距离和较强干扰两种场景下的成像结果,MAP算法均表现出更好的信噪比性能。 展开更多

关键词 编码孔成像 最大似然期望最大化算法 最大后验估计 贝叶斯定理 马尔科夫随机场

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有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法 被引量：5

8

作者 冯杭 王胜兵 《兵工自动化》 2017年第1期80-82,共3页

为解决EM算法易于陷入局部最优的问题,提出一种有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法。建立混合泊松分布模型,利用EM算法求解模型中的参数向量,并结合算例指出该算法对初值敏感的缺陷,引入智能优化算法对算例进行改进。分析结果表明:... 为解决EM算法易于陷入局部最优的问题,提出一种有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法。建立混合泊松分布模型,利用EM算法求解模型中的参数向量,并结合算例指出该算法对初值敏感的缺陷,引入智能优化算法对算例进行改进。分析结果表明:使用优化算法后,对数似然度的增大十分明显,增加了求得最优解的概率。 展开更多

关键词 泊松混合分布 最大似然估计 期望最大化 智能优化算法

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编码成像MLEM互补算法的参数优化 被引量：3

9

作者 侯英伟 宋玉收 +4 位作者 孙世杰 柳若琦 黄丽萍 胡力元 刘辉兰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1799-1804,共6页

为了提高编码近场成像质量,本文对最大似然期望最大化法互补算法的参数进行优化选择。采用最大似然期望最大化互补算法消除近场成像伪像的原理,利用Geant4程序模拟研究了不同位置^(137)Cs单点源通过修正均匀冗余阵列(19×19)嵌套编... 为了提高编码近场成像质量,本文对最大似然期望最大化法互补算法的参数进行优化选择。采用最大似然期望最大化互补算法消除近场成像伪像的原理,利用Geant4程序模拟研究了不同位置^(137)Cs单点源通过修正均匀冗余阵列(19×19)嵌套编码孔的成像结果,并利用参数选取对成像质量的影响。选取合理的修正参数进行理想迭代次数与源项位置关系式的拟合并验证。结果显示:伪像主要由源项在探测器上投影的不均匀性造成的,相关成像性能明显优于传统δ解码成像法,相比于源项所在极角,极径对于迭代参数的选取影响更大。 展开更多

关键词 编码孔成像法 修正均匀冗余阵列 最大似然期望最大化法 互补成像算法 近场伪影 优化参数 信噪比 蒙特卡罗模拟

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OSEM算法在编码板成像中的应用

10

作者 李汉平 王锋 艾宪芸 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2016年第9期903-907,共5页

为提高γ辐射编码成像中MLEM算法在图像重建时的速度及质量,论文基于核医学ECT图像重建中的OSEM算法思想在图像重建时对编码成像所得投影数据进行分组,并采用精细采样平衡相关法的重建结果作为初值进行迭代。通过实验对该算法进行验证... 为提高γ辐射编码成像中MLEM算法在图像重建时的速度及质量,论文基于核医学ECT图像重建中的OSEM算法思想在图像重建时对编码成像所得投影数据进行分组,并采用精细采样平衡相关法的重建结果作为初值进行迭代。通过实验对该算法进行验证。实验表明:OSEM算法可以有效提高收敛速度,改善重建图像质量。在γ辐射编码成像中采用OSEM算法是有效且可行的。 展开更多

关键词 编码板 辐射成像 图像重建 最大似然期望最大化算法 有序子集期望最大化算法 MC模拟

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稀疏角度数据下非视域物体三维重建方法研究 被引量：6

11

作者 王雪峰 张自豪 +1 位作者 陈兴稣 王元庆 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期451-457,共7页

非视域成像技术是一种新型的针对观测视线外目标进行三维成像的技术,主要是通过激光照射中介面,利用探测器对隐藏物体光强的时空分布信息进行采集,再使用重建算法进行图像重建。由于其仅能在稀疏或部分角度下进行探测,不能获取隐藏物体... 非视域成像技术是一种新型的针对观测视线外目标进行三维成像的技术,主要是通过激光照射中介面,利用探测器对隐藏物体光强的时空分布信息进行采集,再使用重建算法进行图像重建。由于其仅能在稀疏或部分角度下进行探测,不能获取隐藏物体的全方位信息,获取数据信息不足从而使图像重建精度不高。本文针对稀疏角度数据问题,提出了反投影最大似然期望值最大化(BP-MLEM)算法,能够有效提高非视域物体三维重建的精度;通过结构相似度(SSIM)进行分析,对比滤波反投影算法,经过第3、4、9和20次迭代后,重建结果图的SSIM值分别提高了0.147、0.1607、0.22和0.2906;对比MLEM算法,经过多次迭代后,SSIM值均得到了提高;当迭代次数不断增加时,使用MLEM算法得到重建结果图的SSIM趋于稳定,而提出算法的SSIM值则不断增加,表明该算法具有更好的稳定性,不易造成过收敛问题。 展开更多

关键词 稀疏角度数据 非视域成像 反投影最大似然期望值最大化算法 三维重建

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一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法 被引量：16

12

作者 黄玉龙 张勇刚 +1 位作者 李宁 赵琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1877-1892,共16页

利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问... 利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问题.其次,利用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法提出了一种新的基于最大似然估计的非线性系统辨识方法,该算法由期望步骤(Expectation step,E-step)和最大化步骤(Maximization step,M-step)两部分组成.在期望步骤中,基于当前估计的参数并利用带有色量测噪声的高斯近似滤波器和平滑器,近似计算完整的对数似然函数的期望.在最大化步骤中,近似计算的似然函数期望值被最大化,并且通过解析更新获得噪声参数估计,通过Newton更新方法获得模型参数的估计.最后,数值仿真验证了本文提出算法的有效性. 展开更多

关键词 非线性系统辨识 最大似然判据 有色量测噪声 期望最大化算法 量测差分方法 非线性状态估计器

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基于设计参数估计的产品变型设计 被引量：8

13

作者 徐新胜 方水良 顾新建 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期217-223,共7页

针对定制产品变型设计中设计参数不完全的问题,提出了基于已有产品数据资源进行设计参数估计的变型设计方法。在该方法中,每一个产品的设计方案对应一组完全的设计参数,并记为一个向量,定制产品中未知的设计参数可以根据已知设计参数和... 针对定制产品变型设计中设计参数不完全的问题,提出了基于已有产品数据资源进行设计参数估计的变型设计方法。在该方法中,每一个产品的设计方案对应一组完全的设计参数,并记为一个向量,定制产品中未知的设计参数可以根据已知设计参数和已有的产品数据资源,通过极大似然估计得到。通过运用期望最大化算法,简化了设计参数极大似然估计的运算,给出了运用期望最大化算法实现未知设计参数推断的迭代过程。设计了变型设计系统的框架结构,给出了变型设计的过程。最后,用一个实例对该方法进行了验证。 展开更多

关键词 大规模定制 极大似然估计 期望最大化算法 变型设计

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基于厚尾分布的异常信号检测方法 被引量：1

14

作者 王俐莉 刘力维 熊艳晔 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期16-20,共5页

为了检测具有厚尾分布信号的异常值,提出将基于EM算法的统计诊断方法应用于正态逆高斯信号的异常信号检测。为了避免计算贝塞尔函数的困难,考虑将正态逆高斯信号看作缺失变量,通过EM算法求解参数的极大似然估计,简化了计算过程;通过Q函... 为了检测具有厚尾分布信号的异常值,提出将基于EM算法的统计诊断方法应用于正态逆高斯信号的异常信号检测。为了避免计算贝塞尔函数的困难,考虑将正态逆高斯信号看作缺失变量,通过EM算法求解参数的极大似然估计,简化了计算过程;通过Q函数代替对数似然函数,提出了在正态逆高斯分布的信号中基于Q函数的影响度量方法,分别给出了数据删除模型与局部影响分析的诊断统计量,理论和实例计算结果表明:该文所提出的检测方法对于正态逆高斯信号的检测效果明显。 展开更多

关键词 期望最大化算法 极大似然估计 COOK距离 Q函数 异常信号

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分层线性模型的最大后验估计 被引量：3

15

作者 张璇 《统计与信息论坛》 CSSCI 2011年第1期10-15,共6页

最大后验估计(MAPE)和最大似然估计(MLE)都是重要的参数点估计方法。在介绍一般分层线性模型(HLM)MAPE方法的基础上,给出这种方法的期望最大化算法(EM)的具体步骤,运用对数似然函数的二阶导数推导了MAPE估计的方差估计量。同时运用数据... 最大后验估计(MAPE)和最大似然估计(MLE)都是重要的参数点估计方法。在介绍一般分层线性模型(HLM)MAPE方法的基础上,给出这种方法的期望最大化算法(EM)的具体步骤,运用对数似然函数的二阶导数推导了MAPE估计的方差估计量。同时运用数据模拟比较了EM算法下的MAPE和MLE。对于固定效应的估计,两种方法得到的估计量是一致的。当组数较少时,EM计算的MAPE的方差协方差成分比MLE的更靠近真实值,而且MAPE的迭代次数明显小于MLE。 展开更多

关键词 分层线性模型 最大后验估计 最大似然法 期望最大化算法

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