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航天湍流退化图像的极大似然估计规整化复原算法 被引量：24
1
作者 洪汉玉 张天序 余国亮 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期130-134,共5页
为了从有噪的湍流退化图像中有效地恢复出目标图像,提出了一种基于极大似然估计准则的规整化复原算法.根据图像随机场模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数,同时为了平滑噪声和保护图像边缘以及避免无价值的解,将一些合理的惩罚项... 为了从有噪的湍流退化图像中有效地恢复出目标图像,提出了一种基于极大似然估计准则的规整化复原算法.根据图像随机场模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数,同时为了平滑噪声和保护图像边缘以及避免无价值的解,将一些合理的惩罚项和辅助平滑项融合到该对数似然函数中.推导出了湍流点扩展函数和目标图像的交替迭代求解公式,通过迭代方式可将点扩展函数和目标图像同时估计出来,给出了算法的并行处理方案.在微机上对强噪声条件下的湍流退化图像进行了恢复实验,实验结果表明本算法具有较强的抗噪能力和实用价值. 展开更多
关键词 湍流退化图像 复原算法 极大似然估计 整化 点扩展函数 航天 目标图像 似然函数 随机场模型 图像数据 估计准则 图像边缘 求解公式 交替迭代 同时估计 处理方案 实用价值 抗噪能力 惩罚项 强噪声 恢复 对数 平滑 实验 微机 并行 帧
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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
2
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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基于快速SBL的双基地ISAR成像 被引量：6
3
作者 朱晓秀 胡文华 +1 位作者 郭宝锋 郭城 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第3期289-298,共10页
针对稀疏孔径条件下双基地ISAR成像分辨率低、运算时间长等问题,提出了一种基于快速稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。首先,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径回波模型,然后将整个二维回波数据进行分块处理,并假设目标图像各像元服... 针对稀疏孔径条件下双基地ISAR成像分辨率低、运算时间长等问题,提出了一种基于快速稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。首先,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径回波模型,然后将整个二维回波数据进行分块处理,并假设目标图像各像元服从高斯先验,建立稀疏贝叶斯模型,再利用快速边缘似然函数最大化方法求解得到高质量目标图像,最后将所求的每块回波对应的目标图像合成整个二维图像。由于采取了分块处理,在每块图像重构时减少了数据存储量和计算量。另外,相比于传统的稀疏贝叶斯学习求解方法,本文所提快速算法在保证重构质量的同时进一步缩短了运算时间,仿真实验验证了算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 双基地逆合成孔径雷达 稀疏孔径 稀疏贝叶斯学习 快速边缘似然函数最大化
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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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一种结合边缘检测的多基线InSAR高程反演方法
5
作者 梁小星 谢先明 孙玉铮 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第1期102-111,共10页
针对多基线InSAR高程重建算法鲁棒性差的问题,提出一种基于边缘检测与路径跟踪策略的多基线InSAR高程反演算法。该算法分为2个步骤。第1步是直接利用多基线最大似然估计算法从多幅不同基线的干涉相位图中获取粗略的地形高程,再用Sobel... 针对多基线InSAR高程重建算法鲁棒性差的问题,提出一种基于边缘检测与路径跟踪策略的多基线InSAR高程反演算法。该算法分为2个步骤。第1步是直接利用多基线最大似然估计算法从多幅不同基线的干涉相位图中获取粗略的地形高程,再用Sobel算子对滤波后的粗略地形高程进行边缘检测,获得地形的不连续边界;第2步则先构建优化的多基线InSAR高程反演模型,随后利用单通道InSAR相位解缠技术中的路径跟踪策略,引导构建的多基线InSAR高程反演模型沿高质量像元到低质量像元的路径进行高程重建,在连续区域引入邻域约束,在不连续区域则阻断邻域约束,既有利于提高算法在连续区域的抗噪性,又可避免邻域约束在不连续区域引起的误差传递现象,从而达到增强算法鲁棒性的目标。多组不同地形的高程反演结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 高程重建 边缘检测 能量函数 最大似然估计 最大后验估计
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一种新的贝叶斯调制分类算法 被引量：4
6
作者 柳征 王明阳 +1 位作者 姜文利 周一宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1233-1237,共5页
提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)的数字调制分类方法。针对存在未知残留载波相位和频率时贝叶斯分类难以实现的问题,采用Metropolis-Hastings(M-H)算法估计边缘似然概率密度,从而在分类性能上保持了贝叶斯分类的理论最优性和稳... 提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)的数字调制分类方法。针对存在未知残留载波相位和频率时贝叶斯分类难以实现的问题,采用Metropolis-Hastings(M-H)算法估计边缘似然概率密度,从而在分类性能上保持了贝叶斯分类的理论最优性和稳健性。利用对比实验验证了方法的性能。 展开更多
关键词 马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) 调制分类 贝叶斯分类器 Metropolis-Hastings(M-H)算法 边缘似然函数
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基于厚尾分布的异常信号检测方法 被引量：1
7
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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基于期权价格的Lévy过程参数估计研究 被引量：2
8
作者 柳向东 杨飞 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2014年第3期325-330,共6页
Lévy过程可准确描述某些复杂的分布特征,如:尖峰、厚尾及有偏等,也可将标的资产运动过程中所展现的非连续性体现出来,因此在金融过程中得到了广泛而有效的运用.本研究基于期权的定价公式,运用极大似然法以及快速傅里叶变换对方差伽... Lévy过程可准确描述某些复杂的分布特征,如:尖峰、厚尾及有偏等,也可将标的资产运动过程中所展现的非连续性体现出来,因此在金融过程中得到了广泛而有效的运用.本研究基于期权的定价公式,运用极大似然法以及快速傅里叶变换对方差伽马(Variance-Gamma,VG)模型、Carr-Geman-MadanYor(CGMY)模型及VGSA模型(VG和Cox-Ingersoll-Ross模型的复合指数模型)等几种典型Lévy过程的参数进行有效估计,并且通过香港恒生指数期权数据对该方法进行验证. 展开更多
关键词 应用统计数学 LÉVY过程 期权定价 极大似然参数估计 特征函数 快速傅里叶变换
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基于改进块贝叶斯学习的多通道心电信号重构
9
作者 凌振宝 单君娜 董冉 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第14期5700-5705,共6页
为提高可穿戴心电监护系统的重构精度,提出了一种结合多测向量模型的块稀疏贝叶斯学习心电信号重构算法,并在算法的求解过程中使用快速边缘似然最大化算法。对MIT-BIH心律失常数据库、MIT-BIH噪声测试数据库和PTB诊断数据库中心电信号... 为提高可穿戴心电监护系统的重构精度,提出了一种结合多测向量模型的块稀疏贝叶斯学习心电信号重构算法,并在算法的求解过程中使用快速边缘似然最大化算法。对MIT-BIH心律失常数据库、MIT-BIH噪声测试数据库和PTB诊断数据库中心电信号的实验表明,相比于其他传统的压缩感知重构算法,该算法具有重构精度高、运行时间短的优势;相比于基于单测向量模型的块稀疏贝叶斯算法,该算法的重构精度提高了35%,重构速度提高至原来的8倍;在重构含噪声心电信号的情况下,该算法获得比其他重构算法更好的重构效果。因此,本文算法在可穿戴心电监护系统中具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 块稀疏贝叶斯学习 多测向量 快速边缘似然最大化 重构 多通道心电信号
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