基于高斯-拉普拉斯滤波的增强局部对比度红外小目标检测算法 被引量：3

1

作者 马鹏阁 魏宏光 +5 位作者 孙俊灵 陶然 庞栋栋 单涛 蔡志勇 刘兆瑜 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1041-1049,共9页

针对单帧图像红外小目标检测算法在低空复杂背景下虚警率高的问题,提出一种基于高斯-拉普拉斯(LOG)滤波的增强局部对比度算法来检测低空复杂背景下的红外小目标。通过LOG滤波运算快速提取候选目标像素,同时通过像素灰度指数运算增强目... 针对单帧图像红外小目标检测算法在低空复杂背景下虚警率高的问题,提出一种基于高斯-拉普拉斯(LOG)滤波的增强局部对比度算法来检测低空复杂背景下的红外小目标。通过LOG滤波运算快速提取候选目标像素,同时通过像素灰度指数运算增强目标。根据局部区域目标与背景的灰度特征计算目标显著图,通过自适应阈值分割提取目标。针对不同的低空复杂场景,构建了测试数据集,从信噪比增益、背景抑制因子、检测率、虚警率及算法计算效率方面将所提算法与Top-Hat算法、Max-median算法、RLCM算法、IPI算法及MPCM算法进行对比分析。实验结果表明,在不同场景中,所提算法相较于对比算法不仅具有较高的信噪比增益和背景抑制因子,而且具有较高的检测率、较低的虚警率和较高计算效率,验证了该算法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 目标检测 红外小目标 高斯-拉普拉斯滤波 局部对比度

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高斯-拉普拉斯金字塔法重建多分辨率锥束CT三维图像 被引量：1

2

作者 李蒙胜 安冬 +3 位作者 叶井启 须颖 邵萌 李新然 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2022年第1期50-56,共7页

为解决锥束CT重建不同分辨率三维图像需求,提出一种高斯-拉普拉斯金字塔法重建多分辨率锥束CT三维图像方法.该方法对锥束CT采集到的投影数据进行高斯金字塔分解,将分解后的低频图像集进行FDK重建得到低分辨率三维图像;构造拉普拉斯金字... 为解决锥束CT重建不同分辨率三维图像需求,提出一种高斯-拉普拉斯金字塔法重建多分辨率锥束CT三维图像方法.该方法对锥束CT采集到的投影数据进行高斯金字塔分解,将分解后的低频图像集进行FDK重建得到低分辨率三维图像;构造拉普拉斯金字塔获得对应分解图像的残差图像集,均值滤波后与低频图像集融合,对融合数据重建后的三维数据双线性插值进而得到高分辨率三维图像且在重建高分辨率三维图像过程中耗费时间与传统FDK算法相比能够缩短1/2以上. 展开更多

关键词 FDK重建 多分辨率 高斯-拉普拉斯金字塔

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基于改进高斯—拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法 被引量：44

3

作者 代文征 杨勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第8期2544-2547,2555,共5页

针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题,提出了一种改进的高斯—拉普拉斯算子的边缘检测方法。噪声图像中的边缘检测是一项关键任务,然而目前常用的几种梯度算子,包括已经提出的高斯—拉普拉斯算子都没能取得理... 针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题,提出了一种改进的高斯—拉普拉斯算子的边缘检测方法。噪声图像中的边缘检测是一项关键任务,然而目前常用的几种梯度算子,包括已经提出的高斯—拉普拉斯算子都没能取得理想效果。提出的方法对传统的拉普拉斯边缘检测算子作了改进,并与高斯滤波器相结合,应用高斯滤波器平滑图像,抑制噪声,再基于拉普拉斯梯度边缘检测器进行边缘检测。最后,在imagenet数据集中选取了10幅图像进行实验,将提出的高斯梯度边缘检测器与传统的边缘检测器进行比较。评估结果显示,提出的方法所获得的峰值信噪比(PSNR)高于对比算法,而均方误差(MSE)更小。实验结果表明,提出的方法在实际应用中能够有效提高噪声图像边缘检测的质量。 展开更多

关键词 边缘检测 高斯-拉普拉斯 高斯滤波器 噪声图像 峰值信噪比 均方误差

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融合三角函数的高斯滤波器在信号检测中应用

4

作者 娄海洋 郝如江 薛强 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第7期114-120,共7页

传统高斯滤波器在信号处理领域因其平滑性和噪声抑制能力广受关注。然而,在处理复杂噪声背景下的特征信号时,其性能受到了限制。为应对这一问题,提出了一种基于双曲正切函数(tanh)和正弦函数修正的改进型高斯滤波器,旨在提升其在复杂信... 传统高斯滤波器在信号处理领域因其平滑性和噪声抑制能力广受关注。然而,在处理复杂噪声背景下的特征信号时,其性能受到了限制。为应对这一问题,提出了一种基于双曲正切函数(tanh)和正弦函数修正的改进型高斯滤波器,旨在提升其在复杂信号处理任务中的适应性和鲁棒性。理论分析和实验证明,改进型高斯滤波器能够在信号去噪和弱信号增强检测中显著提高信噪比,优于传统高斯滤波器,尤其在高噪声干扰环境下展现了更强的信号恢复能力。改进型高斯滤波器为滤波器设计与复杂信号处理提供了新的技术支持。 展开更多

关键词 双曲正切函数 高斯-正弦滤波器 信号提取

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高斯-厄米特粒子滤波器 被引量：77

5

作者 袁泽剑 郑南宁 贾新春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期970-973,共4页

针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观... 针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观测数据 ,因此更接近于系统状态的后验概率 .理论分析与实验结果表明 :在观测模型具有高精度的场合或似然函数位于系统状态转移概率的尾部时 ,用GHF产生重要性概率密度函数的粒子滤波即高斯 厄米特粒子滤波 (GHPF)的性能要明显地优于标准的粒子滤波、扩展的卡尔曼滤波、GHF . 展开更多

关键词 状态估计 粒子滤波器 高斯-厄米特滤波 序贯重要性抽样 重要性概率密度函数

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基于高斯-牛顿四元数描述符滤波器的姿态估计算法 被引量：4

6

作者 全闻捷 周绍磊 +2 位作者 戴洪德 王瑞 贾临生 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1627-1636,共10页

姿态解算是进行导航解算的基础,姿态的估计精度会直接影响最终的导航精度,在惯性行人导航中,足部的运动加速度变化剧烈,导致常见的姿态估计算法精度下降,针对这一问题,本文提出了一种改进型四元数描述符滤波器。算法采用高斯-牛顿迭代... 姿态解算是进行导航解算的基础,姿态的估计精度会直接影响最终的导航精度,在惯性行人导航中,足部的运动加速度变化剧烈,导致常见的姿态估计算法精度下降,针对这一问题,本文提出了一种改进型四元数描述符滤波器。算法采用高斯-牛顿迭代法对姿态四元数和载体运动加速度进行估计,取代了原四元数描述符滤波器中的加权最小二乘法,避免了计算加权矩阵及其求逆运算。该算法通过简化量测方程,减小状态量和状态转移矩阵的维数,使结构更加简单,运算量更小,经过实验验证,算法在计算机上运行的时间开销减小31.3%。由于该算法保留了非线性项,避免了运动加速度噪声干扰,使得姿态解算精度提高了12%。在行人导航系统中对该算法的有效性进行了实验验证。 展开更多

关键词 惯性导航 姿态估计 四元数描述符滤波器 高斯-牛顿迭代法 行人导航

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机动目标跟踪的高斯-厄米特粒子滤波算法 被引量：3

7

作者 朱志宇 姜长生 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1596-1599,共4页

闪烁噪声环境下的机动目标跟踪实质上是一个非线性非高斯系统滤波问题,为了提高跟踪精度,应用高斯-厄米特滤波方法来产生粒子滤波器(PF)的重要密度函数,解决了PF算法的粒子退化问题,并给出了基于高斯-厄米特粒子滤波器(GHPF)的闪烁噪声... 闪烁噪声环境下的机动目标跟踪实质上是一个非线性非高斯系统滤波问题,为了提高跟踪精度,应用高斯-厄米特滤波方法来产生粒子滤波器(PF)的重要密度函数,解决了PF算法的粒子退化问题,并给出了基于高斯-厄米特粒子滤波器(GHPF)的闪烁噪声机动目标跟踪算法。仿真结果表明,各种PF算法对闪烁噪声机动目标的跟踪精度远远好于卡尔曼滤波方法;同时GHPF不仅提高了估计精度,而且减少了粒子数目,降低了算法的复杂度,因此其综合性能要好于其他PF算法,具有较高的跟踪精度和较好的实时性。 展开更多

关键词 滤波器 机动目标跟踪 高斯-厄米特滤波 非线性系统 噪声

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高速宽带取样—滤波数字化系统中高斯滤波器的设计 被引量：3

8

作者 林茂六 刘治宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期121-123,共3页

本文基于频域逼近的方法提出了高斯滤波器的设计理论 ,得出了带宽归一化的各阶高斯滤波器的通用计算公式。并对高斯滤波器的数字化时间窗口。

关键词 高速宽带取样-滤波数字化系统 取样-滤波 高斯滤波器 回复时间 雅可比矩阵

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基于高斯—施密特粒子滤波器的多机器人协同定位 被引量：2

9

作者 邵金鑫 王玲 魏星 《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第6期117-120,共4页

多机器人协同定位需对各个机器人的运动模型和观测模型精确建模,需要运用非线性、非高斯系统。已经应用于本领域的各种非线性算法主要有两种:一种是扩展卡尔曼滤波算法(EKF),它对非线性系统进行局部线性化,从而间接利用卡尔曼算法进行... 多机器人协同定位需对各个机器人的运动模型和观测模型精确建模,需要运用非线性、非高斯系统。已经应用于本领域的各种非线性算法主要有两种:一种是扩展卡尔曼滤波算法(EKF),它对非线性系统进行局部线性化,从而间接利用卡尔曼算法进行滤波与估算;另一种是序列蒙特卡罗算法,即粒子滤波器(PF)。本文介绍了一种改进的粒子滤波器,即高斯-施密特粒子滤波器(GHPF),重点比较这三种算法在多机器人协同定位领域的应用效果。 展开更多

关键词 协同定位 扩展卡尔曼滤波器(EKF) 粒子滤波器(PF) 高斯-施密特粒子滤波器(GHPF)

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条件线性高斯状态空间模型的GSF-KF滤波算法

10

作者 尹建君 张建秋 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第18期4949-4951,4955,共4页

算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,再与非线性状态方程联立,由高斯和滤波器(Gaussian sum filter,GSF)获得非线性状态的估计;然后将估计值代入线性状态方程与观测方程,由卡尔曼滤波器(Ka... 算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,再与非线性状态方程联立,由高斯和滤波器(Gaussian sum filter,GSF)获得非线性状态的估计;然后将估计值代入线性状态方程与观测方程,由卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)获得线性状态的估计。此外,获得的非线性状态估计的方差还用于修正线性状态的估计。将GSF-KF算法应用于目标跟踪的仿真结果表明,与现有Rao-Blackwellized粒子滤波器(Rao-Blackwellized Particle Filter,RBPF)相比,新方法在保证精度的同时,明显提高了实时性,计算时间仅约为RBPF的7%。 展开更多

关键词 信息处理技术 高斯和滤波-卡尔曼滤波(GSF-KF) Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF) 条件线性高斯 目标跟踪

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稀疏网格平方根求积分非线性滤波器 被引量：7

11

作者 伍宗伟 姚敏立 +2 位作者 马红光 贾维敏 田方浩 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1298-1303,共6页

针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种新的基于稀疏网格法的平方根求积分滤波器(SSRQF),该滤波器通过稀疏网格取点来近似计算多维积分并进行平方根滤波.与常规QF的积分点数随着维数呈指数增长相比,该方法... 针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种新的基于稀疏网格法的平方根求积分滤波器(SSRQF),该滤波器通过稀疏网格取点来近似计算多维积分并进行平方根滤波.与常规QF的积分点数随着维数呈指数增长相比,该方法的积分点数随着维数呈多项式增长,减少了计算量;理论分析表明,无味卡尔曼滤波器(UKF)只是稀疏网格求积分滤波器(SQF)的一个特例,因此SSRQF在精度和取点上比UKF更为灵活.仿真实验表明,SSRQF的滤波精度均高于UKF和扩展卡尔曼滤波器(EKF),是一种效率较高的高精度非线性滤波算法. 展开更多

关键词 非线性滤波器 稀疏网格 高斯-厄米特积分 求积分滤波器 无味卡尔曼滤波器

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平方根求积分卡尔曼滤波器 被引量：20

12

作者 巫春玲 韩崇昭 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期987-992,共6页

针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种近似递归的高斯滤波器:平方根求积分卡尔曼滤波器(SRQKF).该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器(QKF)基础上的平方根实现形式,使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯... 针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种近似递归的高斯滤波器:平方根求积分卡尔曼滤波器(SRQKF).该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器(QKF)基础上的平方根实现形式,使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯密度的高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数的;滤波器采用平方根的实现方法,不仅增强了数值的鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的半正定性,而且在一定程度上提高了滤波精度.仿真实验表明,SRQKF的滤波精度比QKF提高约12%,且均高于无味滤波器(UF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF),但这二者的计算复杂度均比UF和EKF大.对滤波精度要求比较高的非线性场合,新滤波器是一种很有效的非线性滤波算法. 展开更多

关键词 高斯-厄米特积分点 统计线性回归 无味滤波器 求积分卡尔曼滤波器

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基于扩展卡尔曼滤波器的液压驱动器状态估计 被引量：5

13

作者 孙广彬 王宏 +1 位作者 佟琨 黄海龙 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1161-1165,共5页

本文的液压驱动器属于不可观测的非线性系统,普通的状态观测器难以胜任系统的状态估计,故采用扩展卡尔曼滤波器对液压缸活塞腔和杆腔压力进行估计.建立了液压系统的4阶非线性状态空间模型,用高斯-牛顿法拟合模型参数,用关节角度信号通... 本文的液压驱动器属于不可观测的非线性系统,普通的状态观测器难以胜任系统的状态估计,故采用扩展卡尔曼滤波器对液压缸活塞腔和杆腔压力进行估计.建立了液压系统的4阶非线性状态空间模型,用高斯-牛顿法拟合模型参数,用关节角度信号通过扩展卡尔曼滤波器估计液压驱动器状态.仿真结果表明该方法可以精确估计液压缸压力,实验结果显示该方法估计的关节扭矩接近测量值;从而验证了扩展卡尔曼滤波器估计液压系统状态的有效性,为基于状态的故障诊断和液压驱动器控制提供了一定的借鉴. 展开更多

关键词 液压驱动器 非线性系统 扩展卡尔曼滤波器 状态估计 高斯-牛顿法

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利用磁强计及微机械加速度计和陀螺的姿态估计扩展卡尔曼滤波器 被引量：32

14

作者 黄旭 王常虹 +1 位作者 伊国兴 王玉峰 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2005年第2期27-30,34,共5页

提出了一种用于惯性测量组合(IMU)姿态估计的扩展卡尔曼滤波器。此滤波器的状态转移阵利用基于四元数的等效旋转矢量来计算姿态。等效旋转矢量法可以避免欧拉角的奇异问题,并能有效抑制不可交换误差。测量四元数是利用高斯-牛顿迭代法... 提出了一种用于惯性测量组合(IMU)姿态估计的扩展卡尔曼滤波器。此滤波器的状态转移阵利用基于四元数的等效旋转矢量来计算姿态。等效旋转矢量法可以避免欧拉角的奇异问题,并能有效抑制不可交换误差。测量四元数是利用高斯-牛顿迭代法解算以加速度计和磁强计输出数据为变量的方程组得出的。用从实际IMU 采集的数据对滤波器进行测试,并比较了带有滤波器和没有滤波器的结果。 展开更多

关键词 扩展卡尔曼滤波器 姿态估计 微机械加速度计 磁强计 高斯-牛顿迭代法 陀螺 惯性测量组合 状态转移阵 旋转矢量法 奇异问题 四元数 欧拉角 可交换 方程组 数据为 IMU 等效

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基于现场可编程门阵列的高斯滤波算法优化实现 被引量：5

15

作者 陈超 罗小华 +1 位作者 陈淑群 俞国军 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期969-975,共7页

针对传统高斯滤波算法硬件设计方法中关键路径较长、逻辑延时较大的问题,提出加数压缩的硬件优化实现方法.在高斯滤波算法优化实现过程中,采用移位操作来实现乘法与除法计算,避免使用乘法器与除法器.并引入保留进位加法器(CSA)、基于多... 针对传统高斯滤波算法硬件设计方法中关键路径较长、逻辑延时较大的问题,提出加数压缩的硬件优化实现方法.在高斯滤波算法优化实现过程中,采用移位操作来实现乘法与除法计算,避免使用乘法器与除法器.并引入保留进位加法器(CSA)、基于多路选择器(MUX)的4-2压缩器、加数压缩的树型结构,对9个加数进行3个层次的压缩.经过优化后,只需1个全加器便可得求和结果.结果表明,经过加数压缩设计可以达到缩短关键路径、减少逻辑延时的目标,使逻辑延时缩小32.48%,同时还极大节省所需加法器宏单元数,为后续图像处理模块提供更大的设计自由度. 展开更多

关键词 高斯滤波器 保留进位加法器 基于MUX的4-2压缩器 加数压缩的树型结构 全加器

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条件线性高斯模型的Gauss Hermite filter-Kalman filter算法 被引量：2

16

作者 尹建君 张建秋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期2312-2315,共4页

针对条件线性高斯状态空间模型,提出了高斯厄密特滤波-卡尔曼滤波(Gauss Hermite filter-Kalmanfilter,GHF-KF)滤波算法。算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,由GHF获得非线性状态的估计;... 针对条件线性高斯状态空间模型,提出了高斯厄密特滤波-卡尔曼滤波(Gauss Hermite filter-Kalmanfilter,GHF-KF)滤波算法。算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,由GHF获得非线性状态的估计;再将非线性状态的估计均值代入线性状态方程与观测方程,由KF获得线性状态的估计;获得的非线性状态估计方差还用于修正由KF估计的线性状态,以提高精度。将GHF-KF算法应用于目标跟踪的仿真结果表明,与现有Rao-Blackwellized粒子滤波器RBPF相比,新方法在保证估计精度的同时,明显提高了实时性,计算时间仅约为RBPF的5%。 展开更多

关键词 信息处理技术 高斯.厄密特滤波-卡尔曼滤波 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波器 条件线性高斯 目标跟踪

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非线性幂变换Gammachirp滤波器的鲁棒语音特征提取 被引量：3

17

作者 李聪 葛洪伟 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第8期1351-1359,共9页

针对归一化功率倒谱系数(PNCC)在较低信噪比噪声环境下说话人识别鲁棒性不佳的问题,提出了非线性幂函数变换伽马啁啾频率倒谱系数(NPGFCC)的抗噪语音特征提取算法。相比PNCC,NPGFCC的不同之处在于其采用符合人耳听觉特性的归一化压缩Gam... 针对归一化功率倒谱系数(PNCC)在较低信噪比噪声环境下说话人识别鲁棒性不佳的问题,提出了非线性幂函数变换伽马啁啾频率倒谱系数(NPGFCC)的抗噪语音特征提取算法。相比PNCC,NPGFCC的不同之处在于其采用符合人耳听觉特性的归一化压缩Gammachirp滤波器组代替Gammatone滤波器组进行滤波,并在特征参数中融合了分段式非线性幂函数变换的方式。另外,算法中利用了均值方差归一化和时间序列滤波等技术的方法,进一步提高了其在噪声环境下的鲁棒性,并在改进的i-vector+PLDA模型下进行了测试。实验结果表明,相较于目前常用的一些说话人语音特征提取算法,在不同噪声和不同信噪比下,NPGFCC特征具有最佳抗噪性能,特别是在信噪比较低的情况下,与其他语音特征相比,NPGFCC特征具有更大的优势。 展开更多

关键词 特征提取 说话人识别 伽马啁啾滤波器 高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM) 辨识向量(i-vector) 概率线性判别分析(PLDA)

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边缘增强的双密度双树复小波阈值滤波器

18

作者 顾牡丹 周辉奎 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第12期45-51,共7页

为更好地保持和恢复图像的边缘细节,进一步提高高斯噪声的去除效果,提出了一种拉普拉斯边缘增强的双密度双树复小波阈值滤波器。该滤波器充分利用双密度双树复小波变换的平移不变性和多方向选择性等优点,用其对图像进行小波分解;设计了... 为更好地保持和恢复图像的边缘细节,进一步提高高斯噪声的去除效果,提出了一种拉普拉斯边缘增强的双密度双树复小波阈值滤波器。该滤波器充分利用双密度双树复小波变换的平移不变性和多方向选择性等优点,用其对图像进行小波分解;设计了一种平滑可导的阈值函数以及自适应于分解尺度的自适应阈值,用其对含噪的小波系数进行量化处理,以去除噪声的小波系数,并经小波逆变换得到去噪图像;最后,用拉普拉斯算子对去噪图像进行边缘提取和边缘增强处理,以更好地恢复被噪声和去噪处理破坏的图像边缘。利用Matlab平台编程在相关数据集上进行了图像处理实验,其结果与比较分析表明,所提出的滤波器图像处理方法具有更好地去噪性能和边缘保持能力、以及更高的计算效率。 展开更多

关键词 高斯噪声 双密度双树复小波 阈值滤波器 拉普拉斯算子 边缘增强

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基于改进iTransformer的多维特征河流水质预测方法研究

19

作者 樊力震 董建刚 李俊俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期179-186,共8页

水质预测是水资源生态管理的重要组成部分。水质数据易受环境影响,随着时间、随机事件、自然条件变化等因素呈现出非平稳性和非线性的特性,使得水质时序依赖较为复杂,其规律难以捕捉。为更准确地提取水质时序规律,并使其具备一定的泛化... 水质预测是水资源生态管理的重要组成部分。水质数据易受环境影响,随着时间、随机事件、自然条件变化等因素呈现出非平稳性和非线性的特性,使得水质时序依赖较为复杂,其规律难以捕捉。为更准确地提取水质时序规律,并使其具备一定的泛化性,提出一种基于改进iTransformer的多维特征水质预测模型——GF-iTransformer。针对水质数据中的复杂噪声问题,引入一维高斯-拉普拉斯滤波器对水质时序数据进行降噪。为更好地挖掘水质数据中隐含的频域信息,加入频率增强通道注意力机制,利用基于离散余弦变换(DCT)的频率信息提取方法,从本质上避免了基于傅里叶变换(FT)造成的吉布斯现象,并相对减少了计算量,得到了更好的预测性能。在3个不同的公共数据集(ETTh1、ETTh2、ETTm2)和两个河流数据集(yihe、luohe)上进行验证,结果表明,相较于TimesNet、ETSformer、DLinear等6个现有主流时序预测模型,文中所提GF-iTransformer模型都展现出了较好的预测精度,证明了该模型的有效性。 展开更多

关键词 水质预测 多维特征 iTransformer模型 高斯-拉普拉斯滤波器 注意力机制 离散余弦变换

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一种快速鲁棒的LOG-FAST角点算法 被引量：10

20

作者 梁艳菊 李庆 +1 位作者 陈大鹏 颜学究 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第6期251-254,共4页

基于高时间效率的FAST算法,提出了一种快速鲁棒的FAST-LOG角点算法。使用直方图均衡化方法对图像进行增强,提高图像成分的清晰度并消除图像中光照强度的影响;运用拉普拉斯-高斯函数对图像进行卷积,实现图像的高斯平滑和增强边缘,及对噪... 基于高时间效率的FAST算法,提出了一种快速鲁棒的FAST-LOG角点算法。使用直方图均衡化方法对图像进行增强,提高图像成分的清晰度并消除图像中光照强度的影响;运用拉普拉斯-高斯函数对图像进行卷积,实现图像的高斯平滑和增强边缘,及对噪声最大化的抑制;最后使用FAST算子检测角点。对比实验证明,新算子对于添加高斯噪声的分辨率为640*480的图像,其检测时间可达到0.05s;对光照不同的图像具有相近的检测性能;角点重复率可达98%。该算子可应用于实时视频图像的处理,为开发基于视觉的实时智能车辆预警系统提供了新的研究思路。 展开更多

关键词 拉普拉斯-高斯 FAST 快速 角点检测 图像增强

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