基于分数阶全变差和自适应正则化参数的图像去模糊 被引量：9

1

作者 杨晓梅 向雨晴 +1 位作者 刘亚男 郑秀娟 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期205-211,共7页

为更好地复原图像的纹理细节,避免求解图像去模糊模型时面临正则化参数难以选择的问题,提出了一种基于分数阶全变差(FOTV)模型和自适应更新正则化参数的非盲去模糊图像重建方法。首先,在分析不同分数阶下FOTV的幅频响应特性的基础上,采... 为更好地复原图像的纹理细节,避免求解图像去模糊模型时面临正则化参数难以选择的问题,提出了一种基于分数阶全变差(FOTV)模型和自适应更新正则化参数的非盲去模糊图像重建方法。首先,在分析不同分数阶下FOTV的幅频响应特性的基础上,采用不同分数阶次的FOTV模型约束图像的平滑(低频)部分和纹理细节(高频)部分,从而建立图像非盲去模糊重建模型。其次,为了有效地求解重建模型和实现两个正则化参数的自适应更新,采用交替方向乘子法(ADMM)将原本含有两个正则化参数的复杂问题分解成两个相对容易的子问题进行求解,每个子问题只含一个正则化参数。最后,根据偏差准则,在迭代求解过程中实现了两个正则化参数的自适应更新。将所提算法应用于包含平滑、边缘和纹理细节的多幅图像中,测试4种不同模糊核下的去模糊效果;与传统的4种去模糊算法相比,实验结果表明所提算法能自适应地更新两个正则化参数,对于纹理细节适中的图像具有较好的去模糊效果。 展开更多

关键词 非盲图像去模糊 分数阶全变差模型 自适应正则化参数更新 纹理细节

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正则化参数自适应选取的声学CT温度场重建 被引量：20

2

作者 颜华 王善辉 周英钢 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1301-1307,共7页

声学CT温度场重建为不适定逆问题。正则化参数的选取对重建精度有重要影响。提出一种正则化参数自适应选取的温度场重建算法——ARPSM(adaptive regularization parameter selection by minimum change criterion)算法。该算法采用一种... 声学CT温度场重建为不适定逆问题。正则化参数的选取对重建精度有重要影响。提出一种正则化参数自适应选取的温度场重建算法——ARPSM(adaptive regularization parameter selection by minimum change criterion)算法。该算法采用一种新的、称为最小变化法的正则化参数选取法,自适应地选取正则化参数,兼顾温度场细节重建和噪声抑制。模型温度场和实验室内均匀温度场的重建结果表明,与常用的L曲线法相比,最小变化法确定的正则化参数对应着更小的温度场重建误差。ARPSM算法具有较高的重建精度和较强的噪声抑制能力,可望用于仓储粮食温度分布监测等对重建质量有较高要求的应用场合。 展开更多

关键词 声学CT 重建算法 温度场 自适应正则化参数

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RCTLS图像恢复中局部线化的优化算法以及正则化参数的自适应选择 被引量：2

3

作者 周杰 陈明 陈武凡 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第S1期341-346,共6页

关于模糊图像的恢复问题，可采用DFT域中的正则化约束总体最小二乘法（RCTLS）有效地加以解决．该方法的实现是对非凸函数进行求解，尽管采取了一些经典优化迭代算法，仍难以获得高质量的恢复图像，并需要较多的机时．为此，本文对DFT... 关于模糊图像的恢复问题，可采用DFT域中的正则化约束总体最小二乘法（RCTLS）有效地加以解决．该方法的实现是对非凸函数进行求解，尽管采取了一些经典优化迭代算法，仍难以获得高质量的恢复图像，并需要较多的机时．为此，本文对DFT域中的RCTLS算法提出两个具有创新性的解决方案：首先提出了局部线化优化算法进行求解；在此基础上，我们还对正则化参数进行自适应选择，以进一步提高恢复图像的质量．实验证明，采用局部线化方法可以成倍地提高计算速度，明显改善了图像恢复质量；同时，对正则化参数进行了自适应选代选择不仅提高了工作效率，并且能使恢复图像的质量得到进一步改善． 展开更多

关键词 正则化约束总体最小二乘法(RCTLS) 局部线化方法 正则化参数 自适应选择

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一种自适应正则化参数和模数的图像去卷积方法 被引量：1

4

作者 吕国豪 黄雅平 +1 位作者 罗四维 蒋欣兰 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期84-88,共5页

自适应正则化方法是解决图像去卷积问题中平滑噪声和保持边缘矛盾的一种方法,传统的自适应正则化方法只考虑到图像的整体信息而忽略了图像内部不同区域的细节信息,本文提出的自适应正则化方法,利用Katsaggelos自适应正则化参数,自适应... 自适应正则化方法是解决图像去卷积问题中平滑噪声和保持边缘矛盾的一种方法,传统的自适应正则化方法只考虑到图像的整体信息而忽略了图像内部不同区域的细节信息,本文提出的自适应正则化方法,利用Katsaggelos自适应正则化参数,自适应的改变正则化参数,并通过图像内部不同区域的信息自适应改变正则化模数矩阵.从而实现了平滑噪声和保持边缘的平衡,既保持了边缘又抑制了噪声,取得了更好的去卷积效果. 展开更多

关键词 自适应正则化 正则化模数 正则化参数

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基于自适应步长双参数正则化算法的超声波过程层析成像图像重建 被引量：2

5

作者 张琳 邵富群 周明 《计量学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期48-53,共6页

提出了一种新的自适应步长双参数正则化算法，对超声波层析成像系统检测浆体浓度分布进行图像重建。该算法利用转换矩阵将超定解作为先验信息，嵌入到正则化泛函中，避免重建图像被过度平滑，不仅成像速度较快且重建图像具有较高分辨率... 提出了一种新的自适应步长双参数正则化算法，对超声波层析成像系统检测浆体浓度分布进行图像重建。该算法利用转换矩阵将超定解作为先验信息，嵌入到正则化泛函中，避免重建图像被过度平滑，不仅成像速度较快且重建图像具有较高分辨率。仿真实验结果表明，相比于Tikhonov正则化算法以及Landweber算法，自适应步长双参数正则化算法重建图像的相关系数有明显提高并且边界信息更加可靠。 展开更多

关键词 计量学 超声波过程 自适应步长 双参数正则化算法 先验信息 层析成像 图像重建

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一种参数自适应正则化超分辨率图像重建算法 被引量：2

6

作者 林玉明 赵勋杰 沈琪琪 《红外技术》 CSCD 北大核心 2016年第7期592-596,共5页

在正则化超分辨率重建算法中,正则化参数自适应对于抑制噪声和保持边缘非常重要。参数自适应通常是通过建立空间信息与参数的关系来实现的。在近期文献中,提出了一些空间信息自适应超分辨率重建方法,取得了较好的实验结果。然而在这些... 在正则化超分辨率重建算法中,正则化参数自适应对于抑制噪声和保持边缘非常重要。参数自适应通常是通过建立空间信息与参数的关系来实现的。在近期文献中,提出了一些空间信息自适应超分辨率重建方法,取得了较好的实验结果。然而在这些方法中,提取空间信息方法的计算量大,导致重建速度慢,限制了算法的应用。提出一种快速空间信息提取方法,并构建自适应参数模型,实验结果显示,该方法在大幅提高重建速度的同时,获得了更好的重建效果。 展开更多

关键词 正则化 超分辨率重建 参数自适应 纹理保持

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基于正则化参数自适应估计的运动目标提取

7

作者 杨瑞锋 黄山 《电光与控制》 北大核心 2018年第11期79-83,88,共6页

针对在基于迭代张量高阶奇异值分解(HOSVD)实现运动目标提取过程中面临的正则化参数的手动选择问题,采用Morozov's偏差准则的方法实现基于HOSVD的运动目标检测的正则化参数自适应估计。正则化参数根据误差水平进行选择和调整,在算... 针对在基于迭代张量高阶奇异值分解(HOSVD)实现运动目标提取过程中面临的正则化参数的手动选择问题,采用Morozov's偏差准则的方法实现基于HOSVD的运动目标检测的正则化参数自适应估计。正则化参数根据误差水平进行选择和调整,在算法迭代中实现收敛。实验证明,所提方法减少了调试时间,并且能较准确完整地提取运动目标。 展开更多

关键词 运动目标提取 目标检测 Morozov's偏差准则 正则化参数 自适应估计

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自适应加权的总变分正则化图像超分辨率重建 被引量：3

8

作者 蒋晓慧 赵勋杰 +1 位作者 李成金 张雪松 《红外技术》 CSCD 北大核心 2014年第4期290-293,共4页

在Farsiu提出的双边总变分正则化方法中,尺度加权系数和正则化参数为定值,在边缘、纹理区域,重建图像效果不理想。针对这个问题,提出了一种自适应加权正则化函数和正则化参数的重建算法,该方法利用图像局部结构信息控制权函数形状、带... 在Farsiu提出的双边总变分正则化方法中,尺度加权系数和正则化参数为定值,在边缘、纹理区域,重建图像效果不理想。针对这个问题,提出了一种自适应加权正则化函数和正则化参数的重建算法,该方法利用图像局部结构信息控制权函数形状、带宽和正则化参数,使这些参数根据图像局部结构信息自适应地调整。对所提出的算法进行了仿真实验,实验结果表明,与传统的总变分重建方法相比较,该算法能更好地重建图像的纹理细节,重建图像的对比度高。 展开更多

关键词 超分辨率重建 自适应加权 总变分 正则化参数

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基于低秩正则联合稀疏建模的图像去噪算法

9

作者 查志远 袁鑫 +1 位作者 张嘉超 朱策 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第2期561-572,共12页

非局部稀疏表示模型,如联合稀疏(JS)模型、低秩(LR)模型和组稀疏表示(GSR)模型,通过有效利用图像的非局部自相似(NSS)属性,在图像去噪研究中展现出巨大的潜力。流行的基于字典的JS算法在其目标函数中利用松驰的凸惩罚,避免了NP-hard稀... 非局部稀疏表示模型,如联合稀疏(JS)模型、低秩(LR)模型和组稀疏表示(GSR)模型,通过有效利用图像的非局部自相似(NSS)属性,在图像去噪研究中展现出巨大的潜力。流行的基于字典的JS算法在其目标函数中利用松驰的凸惩罚,避免了NP-hard稀疏编码,但只能得到近似的稀疏表示。这种近似的JS模型未能对潜在的图像数据施加低秩性,从而导致图像去噪质量降低。该文提出一种新颖的低秩正则联合稀疏(LRJS)模型,用于求解图像去噪问题。提出的LRJS模型同时利用非局部相似块的LR和JS先验信息,可以增强非局部相似块之间的相关性(即低秩性),从而可以更好地抑制噪声,提升去噪图像的质量。为了提高优化过程的可处理性和鲁棒性,该文设计了一种具有自适应参数调整策略的交替最小化算法来求解目标函数。在两个图像去噪问题(包括高斯噪声去除和泊松噪声去除)上的实验结果表明,提出的LRJS方法在客观度量和视觉感知上均优于许多现有的流行或先进的图像去噪算法,特别是在处理具有高度自相似性的图像数据时表现更为出色。提出的LRJS图像去噪算法的源代码通过以下链接下载:https://pan.baidu.com/s/14bt6u94NBTZXxhWjBHxn6A?pwd=1234,提取码:1234。 展开更多

关键词 图像去噪 泊松去噪 非局部稀疏表示 低秩正则联合稀疏 交替最小化算法 自适应参数

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小波构造变正则参数变分模型在带噪图像恢复中的应用 被引量：5

10

作者 杨朝霞 逯峰 田芊 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1645-1650,共6页

在利用正则化方法构造变分模型进行图像去噪时 ,其正则参数往往选择为恒定值 文中利用小波分解的层次性和带噪图像中噪声所具有的时频特点 ,构造出变正则参数的变分模型 在不同的小波分解层 。

关键词 正则化方法 变分 小波构造 参数 定值 小波分解 自适应 带噪图像 模型 恢复

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品位估值的自适应径向基神经网络构建技术 被引量：3

11

作者 贾明涛 叶加冕 +1 位作者 寇向宇 王李管 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1524-1530,共7页

在简要分析常用储量计算方法与BP神经网络预测方法存在缺陷的基础上,分析了径向基神经网络隐层节点参数在映射机理上与地质统计学方法理论上的一致性,以及其权系数能解析方式求解、可避免网络训练过程陷入局部最优乃至不收敛现象的特征... 在简要分析常用储量计算方法与BP神经网络预测方法存在缺陷的基础上,分析了径向基神经网络隐层节点参数在映射机理上与地质统计学方法理论上的一致性,以及其权系数能解析方式求解、可避免网络训练过程陷入局部最优乃至不收敛现象的特征,提出了构建径向基函数神经网络进行矿床品位估值模型的研究思路。通过多方案分析,得出了待估点三维坐标及周围样品点个数是影响径向基函数神经网络模型估值精度的主要因素,给出了输入节点变量空间的基本配置方式——3个坐标加周边8个样品点品位。针对实际工程中样品空间较大的特征,分析了隐层中心、宽度等参数需根据输入变量自适应构造的必要性,以及利用正则化正交最小二乘的前向选择法的可行性。利用开发的具备用户自定义和交互式输入参数的计算机软件,构造了两种不同的品位估计模型。验证试验表明:基于样本空间自适应构建的径向基函数神经网络,建模速度快、可靠性强,平均估值误差最大为3.09%,且正则化参数对模型的估值精度影响较大,考虑了该参数的模型估值效果更好。 展开更多

关键词 品位估值 自适应建模 径向基函数神经网络 正则化参数

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改进子带自适应滤波算法及其在回波抵消中的应用 被引量：1

12

作者 刘小蒙 邵高平 戚晓慧 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第8期973-981,共9页

本文提出了两种基于多带结构的仿射投影符号子带自适应滤波器(Affine Projection Sign Subband Adaptive Filter,AP-SSAF)的改进方法。针对稀疏系统的系统识别,设计了两种子带自适应滤波器。首先给出了AP-SSAF的变正则化参数更新方程,... 本文提出了两种基于多带结构的仿射投影符号子带自适应滤波器(Affine Projection Sign Subband Adaptive Filter,AP-SSAF)的改进方法。针对稀疏系统的系统识别,设计了两种子带自适应滤波器。首先给出了AP-SSAF的变正则化参数更新方程,文中采用随机梯度下降法来更新正则化参数,来使系统的均方偏差最小化,该方法能同时兼顾快速收敛及低稳态失调。其次将权重分布矩阵引入AP-SSAF得到系数比例AP-SSAF,该方法能够利用系统的稀疏性提高AP-SSAF的收敛性能。仿真中将本文所提算法用于一般系统识别以及回波抵消,实验结果验证了本文的算法对脉冲噪声具有稳健性,具有较好的跟踪性能,并具有较快的收敛速度及低稳态失调。 展开更多

关键词 正则化参数 符号子带自适应滤波 仿射投影 系数比例自适应滤波 回波抵消

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各向异性带宽自适应水面运动目标跟踪算法 被引量：2

13

作者 金巧园 万磊 +1 位作者 盛明伟 唐松奇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期308-314,共7页

传统Mean-Shift跟踪算法缺少核函数带宽更新策略,故无法解决无人艇跟踪的水面运动目标轮廓变化各向异性问题,提出一种各向异性带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法。先用黎曼积分将特征子模型概率密度的归一化常数C_h近似为积分形式,从而获... 传统Mean-Shift跟踪算法缺少核函数带宽更新策略,故无法解决无人艇跟踪的水面运动目标轮廓变化各向异性问题,提出一种各向异性带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法。先用黎曼积分将特征子模型概率密度的归一化常数C_h近似为积分形式,从而获得不同尺度参数h对应的C_h间关系式。然后用梯度上升法使目标模型和目标候选模型之间的相似度函数达到局部最大,由此估计目标在下一帧的带宽与位置。最后为防止带宽更新时结果过小或过大,引入两个正则化参数修正尺度参数。实验结果表明,所提算法对外形轮廓非同比变化的水面运动目标跟踪具有各向异性的带宽自适应调节能力,型心位置准确率较传统Mean-Shift和各向同性带宽自适应Mean-Shift提高了约77.2%和31.1%,运行速度可达20.7 fps,显示了其鲁棒性和实时性。 展开更多

关键词 Mean-Shift跟踪 各向异性带宽自适应 梯度上升法 正则化参数

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基于二阶广义全变差的多帧图像超分辨率重建 被引量：5

14

作者 任福全 邱天爽 +1 位作者 韩军 金声 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1275-1280,共6页

图像超分辨率重建是图像处理领域的重要问题.本文将二阶广义全变差用于基于正则化的多帧图像超分辨率重建问题,构建了基于二阶广义全变差正则项的图像超分辨率模型.为了更好地保持重建图像的边缘和细节,采用图像空域自适应正则化参数,... 图像超分辨率重建是图像处理领域的重要问题.本文将二阶广义全变差用于基于正则化的多帧图像超分辨率重建问题,构建了基于二阶广义全变差正则项的图像超分辨率模型.为了更好地保持重建图像的边缘和细节,采用图像空域自适应正则化参数,并针对该重建模型的非光滑性,给出了基于半二次正则化和交替方向法的求解算法.实验结果表明该模型和数值算法能够较好地提高图像的分辨率,同时可以较好地保持图像的细节信息. 展开更多

关键词 超分辨率重建 二阶广义全变差 自适应正则化参数 半二次正则化 交替方向法

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一种改进的二维MT预条件非线性共轭梯度反演方法 被引量：5

15

作者 相鹏 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期42-49,共8页

在大地电磁反演方法中反演精度与计算效率问题是一对矛盾,高斯牛顿类方法反演精度高但计算效率低,非线性共轭梯度类方法计算效率高,但是反演精度不如高斯牛顿法高。在前人研究的基础上,提出一种改进的预条件非线性共轭梯度法,通过构建... 在大地电磁反演方法中反演精度与计算效率问题是一对矛盾,高斯牛顿类方法反演精度高但计算效率低,非线性共轭梯度类方法计算效率高,但是反演精度不如高斯牛顿法高。在前人研究的基础上,提出一种改进的预条件非线性共轭梯度法,通过构建性状更接近高斯牛顿Hessian矩阵的预条件算子提高反演精度和计算速度。同时采用正则化参数的自适应更新算法保证反演稳定性和反演精度的平衡。模型实验验证了该方法的正确性。与其他方法的对比结果表明,该方法在保证反演精度的同时,提高了计算效率。对中国西部某地的实测MT数据进行处理解释的结果表明,该方法在解决复杂构造问题方面具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 大地电磁 预条件非线性共轭梯度 正则化参数 自适应算法 反演

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