基于隐树模型和聚类搜索的低压配电网拓扑辨识

1

作者 张恒超 曹骏 沈秋英 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第2期170-178,195,共10页

拓扑结构信息是潮流计算、状态估计和故障诊断等配电网高级分析功能的基础。由于低压配电网中部分节点无法上传自身的运行状态,因此这些隐式节点的存在给拓扑辨识带来了巨大挑战。提出一种基于隐树模型和聚类搜索的低压配电网拓扑辨识... 拓扑结构信息是潮流计算、状态估计和故障诊断等配电网高级分析功能的基础。由于低压配电网中部分节点无法上传自身的运行状态,因此这些隐式节点的存在给拓扑辨识带来了巨大挑战。提出一种基于隐树模型和聚类搜索的低压配电网拓扑辨识方法。首先,提出一种嵌入隐式节点的贝叶斯网络,定义为隐树模型,为所有可能的低压配电网拓扑结构提供概率表示。其次,提出一种基于聚类搜索的算法来生成候选拓扑结构,并通过贝叶斯信息准则评估候选拓扑结构的准确性。最后,利用仿真和实验证明所提方法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 低压配电网 拓扑辨识 贝叶斯网络 隐树模型 聚类搜索

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一种基于隐树模型的满足差分隐私的高维数据发布算法 被引量：4

2

作者 苏炜航 程祥 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第4期681-685,共5页

针对满足差分隐私的高维数据发布问题,我们提出一种基于隐树模型的满足差分隐私的高维数据发布算法.该算法由隐变量生成、隐树结构学习、隐树参数学习和数据生成四个阶段组成.特别地,在该算法中,为了在对显变量进行分组并生成隐变量的... 针对满足差分隐私的高维数据发布问题,我们提出一种基于隐树模型的满足差分隐私的高维数据发布算法.该算法由隐变量生成、隐树结构学习、隐树参数学习和数据生成四个阶段组成.特别地,在该算法中,为了在对显变量进行分组并生成隐变量的过程中保护隐私,我们提出一种满足差分隐私的隐变量生成方法.此外,为了在构建隐树的过程中保护隐私,我们提出了一种满足差分隐私的隐树模型结构学习方法.分析结果表明本文提出的算法满足ε-差分隐私.实验结果表明,与现有算法相比,所提出的算法可以获得更好的数据效用. 展开更多

关键词 隐树模型 高维数据发布 差分隐私 隐私保护

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基于模糊多特征递归分组算法的隐树结构图模型学习 被引量：1

3

作者 李宏伟 文成林 徐晓滨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1312-1320,共9页

隐树结构图模型通过引入了隐藏节点来描述变量之间的潜在关系,因而可以更好地对变量之间的相关性进行建模。树模型学习过程中,从变量观测数据所提取的有用特征数量,决定了该模型对变量间深层关系的建模能力;而现有学习算法都是对观测数... 隐树结构图模型通过引入了隐藏节点来描述变量之间的潜在关系,因而可以更好地对变量之间的相关性进行建模。树模型学习过程中,从变量观测数据所提取的有用特征数量,决定了该模型对变量间深层关系的建模能力;而现有学习算法都是对观测数据直接计算统计量来进行模型学习,未能按观测数据中的特征分类处理。针对现有算法对观测数据中信息利用不充分的不足,该文提出基于模糊多特征递归分组算法的隐树模型学习方法。首先,将变量的原始观测数据通过反映其特征的模糊隶属度函数转化成多个模糊特征,并构造多维模糊特征向量;其次,计算两两变量模糊特征向量之间的距离,并将其综合得到所有变量之间的模糊特征向量距离矩阵;最后,基于该距离矩阵,利用递归分组算法学习隐树模型。该文还将所提算法应用于股票收益数据和气温数据建模,验证了该文算法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 信息处理 图模型 隐树模型 信息距离 模糊多特征

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双树复小波域隐Markov树模型降噪及在机械故障诊断中的应用 被引量：13

4

作者 苏文胜 王奉涛 +3 位作者 朱泓 张志新 李宏坤 郭正刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期47-52,共6页

提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免地存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐... 提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免地存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐Markov树模型能有效刻画小波系数间的相关性和非高斯性,两种优势的结合可以获得比常规软、硬阈值小波降噪法和小波域隐Markov树模型降噪法更好的降噪效果。它不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除异常冲击干扰,仿真信号验证了这一点。对于实际滚动轴承信号,使用该方法同样可以获得满意的结果。 展开更多

关键词 双树复小波变换 隐马尔可夫树模型 降噪 故障诊断

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应用Hopfield神经网络和小波域隐Markov树模型的图像复原 被引量：8

5

作者 娄帅 丁振良 +1 位作者 袁峰 李晶 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2828-2834,共7页

为了解决传统的Hopfield神经网络图像复原算法对噪声抑制和图像细节保护不能很好兼顾的问题,提出了一种基于改进的连续Hopfield神经网络和小波域隐Markov树(HMT)模型的复原算法。将小波域HMT模型作为图像小波系数统计关系的先验知识,并... 为了解决传统的Hopfield神经网络图像复原算法对噪声抑制和图像细节保护不能很好兼顾的问题,提出了一种基于改进的连续Hopfield神经网络和小波域隐Markov树(HMT)模型的复原算法。将小波域HMT模型作为图像小波系数统计关系的先验知识,并以正则化项的形式引入到神经网络模型中,最终利用Hopfield神经网络的能量收敛特性完成图像复原。同时提出了一种高度并行的网络权值矩阵计算方法,通过对模板图像进行算子操作,分批求取网络权值,避免了大型矩阵的乘法运算。实验结果表明,无论是对真实图像还是人工生成图像,算法复原的视觉效果均有明显改善,提高信噪比(ISNR)较传统同类算法增加了0.3dB以上,达到了同时抑制噪声和保护图像细节的目的。 展开更多

关键词 图像复原 HOPFIELD神经网络 小波域隐Markov树模型 权值矩阵

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基于小波域隐马尔可夫树模型的图像复原 被引量：23

6

作者 汪雪林 赵书斌 彭思龙 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期1006-1012,共7页

从图像复原的Bayesian方法出发,提出一种基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的线性图像复原算法.小波域HMT模型采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布,并通过小波系数隐状态在多个尺度之间的Markov依赖性来刻画自然图像小波系数随尺... 从图像复原的Bayesian方法出发,提出一种基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的线性图像复原算法.小波域HMT模型采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布,并通过小波系数隐状态在多个尺度之间的Markov依赖性来刻画自然图像小波系数随尺度减小而指数衰减的特性.由于小波域HMT模型准确刻画了自然图像小波变换的统计特性,该文算法以此作为自然图像的先验模型,将图像复原问题转化为一个约束优化问题并用最速下降法对其进行求解.同时,提出了一种规整化参数和HMT模型参数的自适应选择方法.实验结果表明,基于小波域HMT模型的图像复原算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉效果方面都有明显的提高. 展开更多

关键词 图像复原 小波变换 隐马尔可夫树模型 最速下降法

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一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的遥感影像融合方法 被引量：8

7

作者 邓磊 蒋卫国 +2 位作者 陈云浩 李京 崔保山 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期285-289,共5页

在多尺度通用传感器模型的框架下,通过结合Contourlet变换和隐马尔可夫树模型,对融合的Contourlet系数进行最大后验概率估计,建立了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的遥感影像融合方法.应用该方法和几种常用融合方法对SAR影像和... 在多尺度通用传感器模型的框架下,通过结合Contourlet变换和隐马尔可夫树模型,对融合的Contourlet系数进行最大后验概率估计,建立了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的遥感影像融合方法.应用该方法和几种常用融合方法对SAR影像和多光谱影像进行实验和对比,结果表明,该方法在提高融合影像空间细节信息的同时,可以有效地保持多光谱影像的光谱信息. 展开更多

关键词 图像融合 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型 合成孔径雷达图像 SPOT图像

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基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法 被引量：10

8

作者 刘坤 郭雷 陈敬松 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1383-1387,共5页

针对多尺度几何变换统计信号处理这一领域的优势,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法.由于Contourlet变换能克服小波变换在处理高维信号时的不足,它比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性... 针对多尺度几何变换统计信号处理这一领域的优势,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法.由于Contourlet变换能克服小波变换在处理高维信号时的不足,它比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能.而隐马尔可夫树模型能有效捕获尺度间、尺度内的Contourlet系数特性.因此将Contourlet域隐马尔可夫树模型应用于图像融合领域,能充分挖掘数据之间的相关性,更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.实验结果表明基于Contourlet域隐马尔可夫树图像融合算法获得的融合图像视觉效果良好,是一种有效且可行的融合算法. 展开更多

关键词 图像处理 图像融合 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型

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基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法 被引量：12

9

作者 宋锦萍 侯玉华 +1 位作者 杨晓艺 唐远炎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期118-122,共5页

本文针对文本图像首先提出了一种基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法(Context-Adapted wavelet-domain Hidden Markov Tree,简称为CAHMT),该算法具有较高的分割质量和较低的计算复杂度.其次,为了进一步提高CAHM... 本文针对文本图像首先提出了一种基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法(Context-Adapted wavelet-domain Hidden Markov Tree,简称为CAHMT),该算法具有较高的分割质量和较低的计算复杂度.其次,为了进一步提高CAHMT算法分割的效果,将该算法与微分算子、尺度系数相结合提出了两种新的文本图像分割算法.最后通过实例阐明了这些算法的有效性. 展开更多

关键词 文本分割 小波变换 隐马尔科夫树模型 自适应 微分算子 尺度系数

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基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割 被引量：5

10

作者 侯彪 刘凤 +1 位作者 焦李成 包慧东 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期156-160,共5页

改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图... 改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图的特点.因此,本文在粗分割阶段首先处理了训练时参数设置的问题,并选取了更能表征纹理的特征,能直接得到像素级分割结果;在多尺度融合阶段,充分利用不同尺度上类标志图的特性,不仅考虑粗尺度信息对融合结果的影响也考虑了细尺度信息对结果的影响.实验表明本文算法的视觉效果好于与本文进行比较的Choi提出的HMTseg以及孙强提出的WD-HMTseg遥感图像分割算法. 展开更多

关键词 图像分割 小波变换 隐马尔科夫树模型(HMT) 多尺度融合 EM算法

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基于隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号重构方法 被引量：13

11

作者 赵贻玖 王厚军 戴志坚 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第4期314-318,共5页

压缩传感理论利用信号的稀疏性,对其非自适应线性投影进行压缩采样,通过最优化问题准确重构原始信号。传统重构算法仅利用了信号的稀疏性,而未对转换后的信号结构进行分析。提出了一种基于4状态的隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号... 压缩传感理论利用信号的稀疏性,对其非自适应线性投影进行压缩采样,通过最优化问题准确重构原始信号。传统重构算法仅利用了信号的稀疏性,而未对转换后的信号结构进行分析。提出了一种基于4状态的隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号的重构方法,相对2状态的隐马尔科夫树模型,该模型能够获取相邻尺度小波系数的更多相关特性,通过仿真结果表明,该算法具有更高的重构精度。 展开更多

关键词 压缩采样 非自适应线性投影 小波变换 隐马尔科夫树模型

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小波域隐Markov树模型的图像去噪快速算法 被引量：2

12

作者 郭小卫 田铮 刘保利 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期457-462,共6页

小波域隐Markov树模型(HiddenMarkovTreeModel,简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征,但模型训练算法计算量大。文中以图像去噪为应用背景,提出了基于HMT粗分类的多树训练算法。该算法通过对不同类型的纹理建立不同的HMT,对小波系数进... 小波域隐Markov树模型(HiddenMarkovTreeModel,简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征,但模型训练算法计算量大。文中以图像去噪为应用背景,提出了基于HMT粗分类的多树训练算法。该算法通过对不同类型的纹理建立不同的HMT,对小波系数进行粗分类,在此基础上,不同类别的小波系数被分别建模,并将粗分类HMT的参数作为最终模型训练的初始化参数,从而提高了模型的精度,同时减小了训练算法的计算量。对于含复杂场景或纹理的图像,提出了基于方差粗分类的训练算法,也能有效地提高模型精度。对自然图像和SAR图像的去噪实验表明,采用粗分类训练算法的HMT去噪模型的去噪效果在客观指标上优于现有的HMT去噪模型。 展开更多

关键词 小波域隐Markov树模型(HMT) 小波变换 图像去噪 粗分类

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基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合 被引量：4

13

作者 李晖晖 刘坤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期1-3,33,共4页

基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数... 基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数的后验概率;利用该后验概率指导高频系数融合的规则,对边缘和背景区域进行不同的融合处理,以尽可能保留原始图像的重要特征;进行Contourlet反变换得到最终融合结果。针对多聚焦图像进行了融合实验,采用联合熵、熵、相关系数、清晰度等指标对融合效果进行评价,实验表明了该算法优于基于Contourlet域的常规融合算法以及小波域隐马尔可夫树融合算法。 展开更多

关键词 图像融合 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型 混合高斯模型

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基于树状分解隐马尔可夫树的纹理分类模型研究 被引量：3

14

作者 彭玲 赵忠明 马江林 《武汉科技大学学报》 CAS 2004年第4期399-402,共4页

遥感图像纹理信息丰富,要准确地进行纹理特征描述,必须尽可能地抓住其本质特征和属性。以小波域隐马尔可夫树模型为基础,并结合遥感图像特点,提出在全树状小波分解的基础上建立隐马尔可夫树模型,在子图选择上用图像熵作为判据,使分解更... 遥感图像纹理信息丰富,要准确地进行纹理特征描述,必须尽可能地抓住其本质特征和属性。以小波域隐马尔可夫树模型为基础,并结合遥感图像特点,提出在全树状小波分解的基础上建立隐马尔可夫树模型,在子图选择上用图像熵作为判据,使分解更有针对性,并使计算效率得以提高。 展开更多

关键词 纹理特征提取 隐马尔可夫树模型(HMT) 树状分解 图像熵

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基于小波域分类隐马尔可夫树模型的图像恢复 被引量：2

15

作者 朱亚平 沈庭芝 王心一 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期447-450,共4页

针对自然图像的非平稳特性和图像恢复中计算困难的问题,提出了一种基于小波域分类隐马尔可夫树(CHMT)模型的图像恢复算法.从图像恢复的贝叶斯框架出发,将CHMT模型作为自然图像小波域的先验知识,构造正则化约束进行图像恢复.该模型具有... 针对自然图像的非平稳特性和图像恢复中计算困难的问题,提出了一种基于小波域分类隐马尔可夫树(CHMT)模型的图像恢复算法.从图像恢复的贝叶斯框架出发,将CHMT模型作为自然图像小波域的先验知识,构造正则化约束进行图像恢复.该模型具有空间适应性,使建模更加精确.对恢复方程的求解,采用了分类简化的共轭梯度算法.实验结果表明,该算法具有较低的计算复杂度,能提高图像恢复峰值信噪比(PSNR). 展开更多

关键词 图像恢复 分类隐马尔可夫树模型 小波域 最大后验估计

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基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的SAR图像滤波方法 被引量：1

16

作者 邓磊 李家存 +1 位作者 朱佳文 孙萍 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期629-634,共6页

为了获得更好的合成孔径雷达(SAR)图像滤波效果,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树(CHMT)模型的SAR图像滤波算法.提出基于粗分类的系数绑定方法,提高了CHMT模型参数的解算速度;综合应用对数变换、循环平移和均值校正等方法,建立了针... 为了获得更好的合成孔径雷达(SAR)图像滤波效果,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树(CHMT)模型的SAR图像滤波算法.提出基于粗分类的系数绑定方法,提高了CHMT模型参数的解算速度;综合应用对数变换、循环平移和均值校正等方法,建立了针对SAR图像乘性斑点噪声模型的统一滤波处理框架,并将基于CHMT模型的滤波算法融入该框架之中;通过对SAR影像进行滤波实验,并将该滤波算法与Lee滤波、小波软阈值滤波等方法进行了比较.可视效果和统计指标显示:基于粗分类的系数绑定方法在改善滤波效果的同时,对CHMT模型解算的速度有很大的提高;在统一滤波框架下,基于CHMT方法的滤波效果优于其他的几种滤波方法. 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型 斑点噪声

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基于小波变换及隐式马尔科夫树模型的图像信号去噪 被引量：3

17

作者 陈静 范文兵 甄姬娜 《现代电子技术》 2006年第2期21-23,共3页

研究基于小波变换的隐式马尔科夫模型树(HMT)方法,用于去除图像信号中的白噪声。该方法利用了小波变换域系数间的相关性和自相似信息,并在Lenna图像中验证了方法的有效性。对不同程度污染的高斯白噪声图像的去噪效果与传统方法进行比较... 研究基于小波变换的隐式马尔科夫模型树(HMT)方法,用于去除图像信号中的白噪声。该方法利用了小波变换域系数间的相关性和自相似信息,并在Lenna图像中验证了方法的有效性。对不同程度污染的高斯白噪声图像的去噪效果与传统方法进行比较;结果表明,基于小波变换的HMT方法有更好的去噪效果,所建立的HMT模型更能体现图像的特征。 展开更多

关键词 图像去噪 隐马尔科夫树模型 小波变换 高斯白噪声

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小波域隐Markov交叠树模型及块效应评价 被引量：1

18

作者 郭小卫 田铮 林伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第1期208-211,223,共5页

本文针对小波域隐Markov树模型(hidden Markov tree model,HMT)的块效应问题,分析了块效应的产生机理,给出了以图像去噪为基础的块效应评价准则,并提出小波域隐Markov交叠树模型(hidden Markov overlappingtree model,HMOLT)和基于该模... 本文针对小波域隐Markov树模型(hidden Markov tree model,HMT)的块效应问题,分析了块效应的产生机理,给出了以图像去噪为基础的块效应评价准则,并提出小波域隐Markov交叠树模型(hidden Markov overlappingtree model,HMOLT)和基于该模型的图像去噪算法。该模型通过对每个节点的数据扩展,使每个节点包括相邻的3个(1维)或9个(2维)小波系数,实现同一尺度相邻节点数据的交叠,有效地减轻HMT因树状结构而产生的块效应。实验表明,本文给出的模型和去噪算法,无论是在均方误差(MSE)、块效应指标,还是在主观视觉方面,都优于HMT和基于HMT的去噪算法。 展开更多

关键词 小波域隐Markov交叠树模型 块效应 图像去噪 模式识别

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基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油合成孔径雷达图像相干斑抑制 被引量：1

19

作者 吴一全 宋昱 +1 位作者 吴诗婳 张宇飞 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期168-177,共10页

海面溢油SAR图像中的相干斑噪声严重影响了后续的图像分割、特征提取和分类。为了更有效地抑制海面溢油SAR图像相干斑,文中提出了一种基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油SAR图像相干斑抑制方法。首先对观测图像取对数并进行... 海面溢油SAR图像中的相干斑噪声严重影响了后续的图像分割、特征提取和分类。为了更有效地抑制海面溢油SAR图像相干斑,文中提出了一种基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油SAR图像相干斑抑制方法。首先对观测图像取对数并进行复contourlet变换;然后在复contour-let域中用隐马尔科夫树模型对相邻尺度间的带通方向子带系数进行建模,并依据贝叶斯最小均方误差准则估计无噪系数;最后进行逆复contourlet变换和指数变换,得到相干斑抑制后的图像。大量实验结果表明,与Lee、Kuan、Frost及Gamma Map等4种经典滤波方法以及小波域和contourlet域隐马尔科夫树模型方法相比,文中方法从主观视觉和客观定量评价两方面来看综合性能更为优越,是一种行之有效的SAR遥感图像海面溢油检测的预处理方法。 展开更多

关键词 海面溢油检测 合成孔径雷达图像 相干斑抑制 复contourlet变换 隐马尔科夫树模型 贝叶斯估计

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基于小波隐马尔科夫树模型的遥测数据去噪

20

作者 邹益民 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期282-286,共5页

给出一种基于小波域隐马尔科夫树(HMT)模型的滚转弹遥测数据去噪算法。小波HMT模型能较好地把握小波系数的本质特性及其相互关系,从而可获得更为良好的去噪效果。HMT模型含有大量的待定参数,需通过期望最大值(EM)算法训练而定,此过程需... 给出一种基于小波域隐马尔科夫树(HMT)模型的滚转弹遥测数据去噪算法。小波HMT模型能较好地把握小波系数的本质特性及其相互关系,从而可获得更为良好的去噪效果。HMT模型含有大量的待定参数,需通过期望最大值(EM)算法训练而定,此过程需要大量数据,一般采用参数"绑定"的方法解决。由于滚转弹滚转产生的调制效果,遥测信号产生了极强的相似性,其小波系数同样具有类似的属性。若将上述属性引入HMT模型,即将多路信号的模型参数予以"绑定",以更好地反映信号之间的相关特征,则可获得更佳的去噪效果;使用一种改进的EM算法降低了数据下溢的风险。仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 信号去噪 小波变换 隐马尔科夫树模型 期望最大值算法

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