混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建 被引量：10

1

作者 郑蓉珍 赵芳 +1 位作者 李波 田昕 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期457-464,共8页

如何在复杂噪声条件下提升锥形束计算机断层扫描成像(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像重建质量,对于CBCT系统而言是非常重要的。本文提出了一种混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建方法。首先研究了适宜于描述混合高斯... 如何在复杂噪声条件下提升锥形束计算机断层扫描成像(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像重建质量,对于CBCT系统而言是非常重要的。本文提出了一种混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建方法。首先研究了适宜于描述混合高斯/泊松噪声环境下的CBCT图像重建模型,它包含一个基于混合高斯/泊松最大似然函数的保真项和一个基于三维全变分正则化方法的约束项。保真项用于约束在混合噪声模型下重建结果与观测值尽可能的相近,约束项用于噪声去除并要求尽可能较好地保留图像的边缘与细节信息。进一步通过可分离近似方法和扩展拉格朗日方法对上述模型进行求解。最后通过仿真数据和真实数据对算法的有效性进行了验证,实验结果表明:仿真结果相对于其他方法而言,PSNR最高可以提升2.1 dB;从主观视觉而言,本文方法在噪声环境下具有较好的图像重建质量。因此,本文方法可以被广泛应用于各种低剂量条件下的CBCT图像重建中。 展开更多

关键词 CBCT 混合高斯/泊松最大似然函数 全变分正则化 图像重建

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基于泊松-高斯混合噪声的最大似然改进算法 被引量：2

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作者 魏小峰 耿则勋 +2 位作者 宋向 王洛飞 唐橙 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第1期222-224,共3页

传统的图像复原算法仅针对高斯噪声进行处理,没有考虑高斯及泊松混合噪声污染。为此,引入泊松-高斯混合分布的成像模型,对基于混合模型的最大似然算法进行有效近似,在此基础上提出基于泊松-高斯混合噪声的最大似然改进算法,避免对噪声... 传统的图像复原算法仅针对高斯噪声进行处理,没有考虑高斯及泊松混合噪声污染。为此,引入泊松-高斯混合分布的成像模型,对基于混合模型的最大似然算法进行有效近似,在此基础上提出基于泊松-高斯混合噪声的最大似然改进算法,避免对噪声敏感性和PSF初始估计的依赖。实验结果表明,与原有算法相比,改进算法复原效果明显,且稳健性较好。 展开更多

关键词 图像复原 泊松-高斯混合噪声 最大似然算法 TV去噪 自适应参数估计

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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

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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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用蒙特卡罗方法求取广义线性混合模型之最大似然估计:应用于求取乳癌死亡率之小区域估计（英文） 被引量：1

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作者 陈永成 Stephen W.Raudenbush 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2006年第1期69-80,共12页

本文使用蒙特卡罗方法,求得广义线性混合模型之最大似然估计,并提供用来评估统计参数之收敛和精确度之实用方法．仿真研究显示无偏之固定效应参数估计,而方差分量估计之误差则相近于前人结果．应用举例为使用泊松分布求取乳癌死亡率之... 本文使用蒙特卡罗方法,求得广义线性混合模型之最大似然估计,并提供用来评估统计参数之收敛和精确度之实用方法．仿真研究显示无偏之固定效应参数估计,而方差分量估计之误差则相近于前人结果．应用举例为使用泊松分布求取乳癌死亡率之小区域估计． 展开更多

关键词 广义线性混合模型 最大似然估计 泊松分布 蒙特卡罗 EM算法

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结合参数估计的天文图像极大似然恢复 被引量：2

5

作者 耿则勋 魏小峰 沈忱 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2943-2950,共8页

分析了Benvenuto等针对天文图像恢复提出的基于极大似然(ML)代价函数的有效逼近模型,由此提出了一种比传统ML收敛更快的图像恢复算法。该算法在未知点扩散函数(PSF)条件下,通过观测模糊图像,自适应估计湍流PSF,使PSF估计更符合成像环境... 分析了Benvenuto等针对天文图像恢复提出的基于极大似然(ML)代价函数的有效逼近模型,由此提出了一种比传统ML收敛更快的图像恢复算法。该算法在未知点扩散函数(PSF)条件下,通过观测模糊图像,自适应估计湍流PSF,使PSF估计更符合成像环境;然后,将该算法与混合高斯泊松噪声的ML算法相结合,形成增强ML迭代算法。在迭代过程中动态更新PSF,交替执行恢复图像、去除噪声等策略。结果显示:对于点源目标图像,本文算法恢复图像的质量在峰值信噪比、均方误差以及平均对比度3个指标上分别提高了96.64%,69.26%和25.6%;对于真实湍流退化图像,恢复质量也有一定改善。结论表明:该方法可以使迭代过程收敛更稳定,图像恢复质量得到明显提高,非常适用于天文观测图像的高清晰恢复与重建。 展开更多

关键词 图像恢复 天文图像 极大似然原理 点扩散函数估计 混合高斯泊松噪声

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截断删失数据下泊松分布参数的点估计 被引量：3

6

作者 何朝兵 柴士改 刘华文 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第4期141-145,共5页

利用EM算法和MCMC方法对截断删失数据下泊松分布寿命参数的点估计进行了研究.利用逆变换法和舍选法对缺损数据进行了填充,获得了产品的完全数据,得到了参数的EM迭代公式.对满条件分布进行了抽样,把Gibbs样本的算术平均值作为参数的MCMC... 利用EM算法和MCMC方法对截断删失数据下泊松分布寿命参数的点估计进行了研究.利用逆变换法和舍选法对缺损数据进行了填充,获得了产品的完全数据,得到了参数的EM迭代公式.对满条件分布进行了抽样,把Gibbs样本的算术平均值作为参数的MCMC估计.随机模拟的估计效果较好,估计值比较稳定,且精度较高. 展开更多

关键词 截断删失数据 泊松分布 似然函数 EM迭代公式 MCEM方法

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基于方差稳定化和PPB加权最大似然估计的中子图像复原方法研究 被引量：3

7

作者 刘娜 乔双 孙佳宁 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期75-78,共4页

由于微观量子特性和随机性以及中子束注量率在时间和空间分布上都存在着一定的统计涨落,致使中子图像存在比较强的噪声.由于这种噪声的统计分布符合泊松-高斯混合模型,因此,提出了一种新的中子图像去噪方法.该方法结合了PPB加权最大似... 由于微观量子特性和随机性以及中子束注量率在时间和空间分布上都存在着一定的统计涨落,致使中子图像存在比较强的噪声.由于这种噪声的统计分布符合泊松-高斯混合模型,因此,提出了一种新的中子图像去噪方法.该方法结合了PPB加权最大似然估计算法与非线性方差稳定化变换,实现了中子图像的去噪复原,能够有效地抑制传统算法中的伪影现象并保证结果不失真.实验结果表明,该方法能够提供稳健的复原结果. 展开更多

关键词 中子成像 泊松-高斯混合噪声 PPB加权最大似然估计 方差稳定化变换

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在小波域中进行图像噪声方差估计的EM方法 被引量：21

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作者 林哲民 康学雷 张立明 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期199-202,共4页

提出一种估计图像噪声的方法 ,该方法用混合高斯概率密度模型拟合图像的小波系数中最高频率子带的直方图 ,用 EM算法估计模型的参数 ,选取其中最小的标准方差作为图像噪声标准方差 .用该方法能准确地估计图像高斯噪声的标准方差 ,尤其... 提出一种估计图像噪声的方法 ,该方法用混合高斯概率密度模型拟合图像的小波系数中最高频率子带的直方图 ,用 EM算法估计模型的参数 ,选取其中最小的标准方差作为图像噪声标准方差 .用该方法能准确地估计图像高斯噪声的标准方差 ,尤其当图像的噪声比较弱时 ,该方法比传统方法更准确 . 展开更多

关键词 小波变换 混合高斯模型 期望最大似然函数算法 图像噪声

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基于分组数据期望ML最大化的HErSRM软件故障预测 被引量：1

9

作者 张杰 朱明 覃遵跃 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第4期732-737,共6页

针对传统相型软件可靠性模型(PHSRM)无法处理软件故障分组数据,且数据拟合能力和计算效率不均衡的问题,提出基于混合Erlang分布软件可靠性模型(HEr SRM)期望最大化的软件故障分组数据诊断算法.对基于非齐次泊松过程(NHPP)的SRM模型进行... 针对传统相型软件可靠性模型(PHSRM)无法处理软件故障分组数据,且数据拟合能力和计算效率不均衡的问题,提出基于混合Erlang分布软件可靠性模型(HEr SRM)期望最大化的软件故障分组数据诊断算法.对基于非齐次泊松过程(NHPP)的SRM模型进行研究,并分析PHSRM模型各子类模型特点,提出采用HEr SRM模型进行故障数据诊断依据;针对HEr SRM模型特点,利用其泊松分布特征的独立向量分布特征,构建广义分组数据的期望最大化数学表达形式,模型估计的Estep和M-step过程,实现模型参数的对数似然函数(M L)最大化估计;通过实验对比,验证了算法在预测性能和预测稳定性上均要优于对比算法. 展开更多

关键词 软件故障 分组数据 HErSRM模型 泊松分布 对数似然函数

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基于约束正则化的生成聚类分析 被引量：1

10

作者 於跃成 生佳根 邹晓华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期777-783,共7页

基于现有的硬约束高斯混合模型不能处理约束违反情形,而软约束高斯混合模型又没有封闭的参数估计表达式,提出了一种基于约束正则化的生成聚类方法。该方法将约束一致正则化算子引入高斯混合模型,通过惩罚似然来处理约束违反,使满足正约... 基于现有的硬约束高斯混合模型不能处理约束违反情形,而软约束高斯混合模型又没有封闭的参数估计表达式,提出了一种基于约束正则化的生成聚类方法。该方法将约束一致正则化算子引入高斯混合模型,通过惩罚似然来处理约束违反,使满足正约束的成对样本的后验概率尽可能相似,满足负约束的成对样本的后验概率尽可能不相似;同时封闭的参数估计迭代公式降低了参数估计的计算复杂度。在一组真实数据集上的实验表明,与现有的相关方法相比,该方法能有效改善聚类性能,并对噪音约束有着更好的适应性。 展开更多

关键词 约束聚类 约束正则化 高斯混合模型 惩罚似然函数 聚类分析

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与文本无关的说话人辨认系统中一种新的使用基音周期方法研究 被引量：5

11

作者 段新 黄新宇 吴淑珍 《北京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期690-696,共7页

研究了与文本无关的说话人辨认系统中一种新的使用基音周期方法。在说话人辨认系统中将矢量量化 (VQ)、高斯混合模型 (GMM)分类器结合 ,使用升正弦窗函数加权的线性预测倒谱系数 (LPCC)。在训练时为训练集中的每个说话人估计一个一维高... 研究了与文本无关的说话人辨认系统中一种新的使用基音周期方法。在说话人辨认系统中将矢量量化 (VQ)、高斯混合模型 (GMM)分类器结合 ,使用升正弦窗函数加权的线性预测倒谱系数 (LPCC)。在训练时为训练集中的每个说话人估计一个一维高斯形式的基音周期概率密度函数 ;在识别时 ,将测试语音中提取的基音周期在训练集说话人基音周期概率模型中得到的基音周期概率密度对VQ、GMM分类器的似然测度加权 ,形成新的似然测度。实验结果表明 ,使用新的似然测度进行与文本无关的说话人辨认比VQ、GMM分类器的辨认率有较大的提高 ,码字个数为 8,测试时间为 8s时 ,辨认率相对VQ提高约 13%。 展开更多

关键词 矢量量化(VQ) 高斯混合模型(GMM) 升正弦窗函数 基音周期概率密度的高斯函数估计 加权的似然测度

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