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基于最大后验估计的编码孔图像重建算法
1
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。
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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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职称材料
基于噪音受益的快速图像分割算法
2
作者
牛艺蓉
王士同
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第21期195-201,217,共8页
图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合。当用已有的改进高斯混合模型于图像分割时,如何加快其分割过程是一个有研究意义的课题。基于最新的噪音受益EM算法,通过人工加噪来加快已有的改进高斯混合模型的收敛速度,从而...
图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合。当用已有的改进高斯混合模型于图像分割时,如何加快其分割过程是一个有研究意义的课题。基于最新的噪音受益EM算法,通过人工加噪来加快已有的改进高斯混合模型的收敛速度,从而达到加快图像分割的目的。当添加的噪声满足噪音受益EM定理时,加性噪声加快了EM算法收敛到局部最大值的平均收敛速度。改进的高斯混合模型是EM算法的特例,因此,噪音受益EM定理同样适用于改进的高斯混合模型。实验表明,提出的算法进行图像分割时,其收敛速度明显加快,时间复杂度明显变小。
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关键词
噪声受益
新型
期望
最大化
算法
(
nem
)
定理
图像分割
空间邻域关系
改进的高斯混合模型
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职称材料
Bayesian Saliency Detection for RGB-D Images
被引量：
1
3
作者
Songtao Wang
Zhen Zhou
+1 位作者
Hanbing Qu
Bin Li
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期1810-1828,共19页
关键词
贝叶斯
定理
检测模型
显著性
图像
期望
最大化
算法
分布计算
特征映射
高斯分布
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职称材料
题名
基于最大后验估计的编码孔图像重建算法
1
作者
秦玉瑞
朱巴邻
王忠海
周荣
杨朝文
机构
四川大学物理学院
出处
《强激光与粒子束》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期141-152,共12页
文摘
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。
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
Keywords
coded-aperture imaging
maximum likelihood expectation maximization
maximum a posteriori
Bayesian theorem
Markov random field
分类号
TL812.1 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
基于噪音受益的快速图像分割算法
2
作者
牛艺蓉
王士同
机构
江南大学数字媒体学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第21期195-201,217,共8页
文摘
图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合。当用已有的改进高斯混合模型于图像分割时,如何加快其分割过程是一个有研究意义的课题。基于最新的噪音受益EM算法,通过人工加噪来加快已有的改进高斯混合模型的收敛速度,从而达到加快图像分割的目的。当添加的噪声满足噪音受益EM定理时,加性噪声加快了EM算法收敛到局部最大值的平均收敛速度。改进的高斯混合模型是EM算法的特例,因此,噪音受益EM定理同样适用于改进的高斯混合模型。实验表明,提出的算法进行图像分割时,其收敛速度明显加快,时间复杂度明显变小。
关键词
噪声受益
新型
期望
最大化
算法
(
nem
)
定理
图像分割
空间邻域关系
改进的高斯混合模型
Keywords
noise benefit
New Expectation Maximization(
nem
)theorem
image segmentation
spatial neighborhood relationships
improved Gaussian mixture model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
Bayesian Saliency Detection for RGB-D Images
被引量：
1
3
作者
Songtao Wang
Zhen Zhou
Hanbing Qu
Bin Li
机构
Higher Educational Key Laboratory for Measuring and Control Technology and Instrumentations of Heilongjiang Province
Key Laboratory of Pattern Recognition
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期1810-1828,共19页
关键词
贝叶斯
定理
检测模型
显著性
图像
期望
最大化
算法
分布计算
特征映射
高斯分布
Keywords
Multi-scale superpixels segmentation, discriminative mixed-membership naive Bayes （DMNB） model, saliency detection, depth feature map, RGB-D images
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最大后验估计的编码孔图像重建算法
秦玉瑞
朱巴邻
王忠海
周荣
杨朝文
《强激光与粒子束》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于噪音受益的快速图像分割算法
牛艺蓉
王士同
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
Bayesian Saliency Detection for RGB-D Images
Songtao Wang
Zhen Zhou
Hanbing Qu
Bin Li
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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