Z变换在常系数线性差分方程求解中的应用--以“网络工程”专业为例

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作者 董姗姗 齐雪 宫原野 《南方农机》 2022年第5期176-178,共3页

差分方程是解决离散型数学问题的有力工具,可以建立离散型随机变量产生的数学模型。Z变换是处理工程数学问题的重要工具,在工程技术中有着广泛应用。求解差分方程常采用数值法和Z变换法,但是在实际的教学过程中学生对Z变换的方法不熟悉... 差分方程是解决离散型数学问题的有力工具,可以建立离散型随机变量产生的数学模型。Z变换是处理工程数学问题的重要工具,在工程技术中有着广泛应用。求解差分方程常采用数值法和Z变换法,但是在实际的教学过程中学生对Z变换的方法不熟悉,理解困难。笔者通过分析不同函数作为激励的条件下具体的计算实例,给出不同离散函数的Z变换,对Z变换在差分方程求解方法进行了归纳总结。 展开更多

关键词 Z变换 差分方程 工程数学

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基于卷积神经网络的农作物病虫害识别研究综述 被引量：3

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作者 周善良 李锐 《智慧农业导刊》 2024年第17期39-45,共7页

农业不仅是国民经济建设与发展的基础,也是社会有序运行的保障。然而每年由于农作物病虫害造成的损失巨大,因此及时精准地检测农作物病虫害情况并采取相应措施,对于农业发展有着重要意义。近年来,深度学习在图像识别方面取得巨大进展,... 农业不仅是国民经济建设与发展的基础,也是社会有序运行的保障。然而每年由于农作物病虫害造成的损失巨大,因此及时精准地检测农作物病虫害情况并采取相应措施,对于农业发展有着重要意义。近年来,深度学习在图像识别方面取得巨大进展,其中卷积神经网络具有较好的图像识别能力,利用该技术可以准确地识别农作物病虫害,以便及时地进行防治。首先,该文分别综述农作物病虫害识别的传统方法、机器学习方法、深度学习方法,并分析比较3种方法的优缺点。其次,阐述国内外专家学者在农作物病虫害识别关键技术上的研究,分别分析总结数据集的获取途径和规模、数据集多种预处理技术的作用、数据集增强技术的多种方法、网络模型的迁移学习和预处理的作用、网络模型的种类和优缺点及网络模型多种优化技术的特点和优缺点。最后,指出目前基于卷积神经网络的农作物病虫害识别研究的热点难点,并对其应用前景进行展望。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 图像识别 关键技术 病虫害识别

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基于DCE-MRI的瘤内瘤周深度学习影像组学模型预测三阴性乳腺癌新辅助化疗疗效:一项多中心研究

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作者 张澳祺 朱秋扬 +6 位作者 刘梦玲 李冉 朱芸 汤晓敏 赵灿灿 何杰 谢宗玉 《磁共振成像》 北大核心 2025年第9期96-104,共9页

目的探讨基于动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)瘤内瘤周深度学习影像组学(deep learning radiomics,DLR)融合模型预测三阴性乳腺癌(triple-negative breast cancer,TNBC)新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,N... 目的探讨基于动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)瘤内瘤周深度学习影像组学(deep learning radiomics,DLR)融合模型预测三阴性乳腺癌(triple-negative breast cancer,TNBC)新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)疗效响应的价值。材料与方法回顾性收集两个医学中心接受NAC的161名TNBC患者资料及每位患者NAC前的DCE-MRI图像,将来自中心一的数据作为训练集(n=112),中心二的数据作为外部验证集(n=49)。公开数据集TICA数据(n=74)构成外部测试集。研究分为三个部分:传统影像组学、深度学习和DLR融合模型。基于PyRadiomics提取瘤内及瘤周3、5、7 mm区域影像组学特征,在不同的特征模型下测试了7个分类器的性能,分别为支持向量机(support vector machine,SVM)、K近邻(k nearest neighbors,KNN)、极端梯度提升决策树(extreme gradient boosting,XGBoost)、极端随机树(extra trees,ET)、逻辑回归(logistic regression,LR)、随机森林(random forest,RF)、朴素贝叶斯(naive bayes,NB),获得最佳分类器,以构建影像组学模型。深度学习基于3D DenseNet-121架构。在完成深度学习模型训练和预测后,将模型产生的深度学习评分(DL_score)与组学特征进行融合,选择最优分类器XGBoost构建DLR融合模型。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及曲线下面积(area under the curve,AUC)评价模型的诊断效能,利用校准曲线评价模型的拟合能力,决策曲线评估预测模型的临床实用性。结果最佳影像组学模型为基于ET构建的瘤内联合瘤周3 mm区域模型,在训练集、外部验证集及外部测试集中AUC值分别为0.847、0.780、0.720。与影像组学模型相比,深度学习模型在识别TNBC患者NAC疗效方面更好:训练集、外部验证集及外部测试集中AUC值分别为0.865、0.810、0.820。与单一模型相比,DLR融合模型进一步提高了区分能力:训练集、外部验证集及外部测试集的AUC及准确度分别为0.917、0.898、0.886及90.1%、87.9%、86.5%,具有更好的临床效益和良好的校准性。结论基于DCE-MRI的瘤内瘤周特征的DLR融合模型在预测TNBC患者NAC疗效方面具有潜在的临床应用价值。 展开更多

关键词 三阴性乳腺癌 影像组学 深度学习 新辅助治疗 磁共振成像

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基于非抽样双树复小波变换幅值相位信息的图像去噪算法 被引量：3

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作者 吴建宁 石满红 兴志 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第7期647-653,共7页

提出了一种非抽样双树复小波变换域结合幅值阈值化和相位正则化的自适应图像去噪算法。首先将非抽样双树复小波变换系数进行幅值相位表示,在分析了幅值分布特点后,使用瑞利分布模型作为系数幅值的先验分布,然后在贝叶斯去噪框架下推导... 提出了一种非抽样双树复小波变换域结合幅值阈值化和相位正则化的自适应图像去噪算法。首先将非抽样双树复小波变换系数进行幅值相位表示,在分析了幅值分布特点后,使用瑞利分布模型作为系数幅值的先验分布,然后在贝叶斯去噪框架下推导出闭式形式的阈值函数,为了更好地抑制噪声,我们亦对相位信息进行平滑处理,最后通过逆非抽样双树复小波变换得到去噪图像。由于同时对幅值和相位信息进行处理,实验显示所提算法抑制噪声效果明显,与一些经典算法相比,本文方法在主、客观上皆获得了有竞争力的结果。 展开更多

关键词 图像去噪 非抽样双树复小波变换 瑞利分布模型 相位正则化

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基于Mask R-CNN模型的砀山酥梨目标检测

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作者 王永惠 曹浩 《青岛农业大学学报(自然科学版)》 2024年第4期301-305,共5页

目标识别对实现水果产业采摘自动化至关重要,但在自然环境下传统检测算法对酥梨果实识别效果不好。基于Mask R-CNN(mask region-convolutional neural network)神经网络模型,结合砀山酥梨图像的样本数据库,通过特征金字塔网络提取图像特... 目标识别对实现水果产业采摘自动化至关重要,但在自然环境下传统检测算法对酥梨果实识别效果不好。基于Mask R-CNN(mask region-convolutional neural network)神经网络模型,结合砀山酥梨图像的样本数据库,通过特征金字塔网络提取图像特征,运用RPN(region proposal network)网络处理特征图,对砀山酥梨目标检测效果进行分析。结果表明:采用Mask R-CNN模型检测的准确率为95.54%,召回率为92.79%,误检率为4.45%;Mask R-CNN模型能够在果实被枝叶遮挡、未被枝叶遮挡、果实重叠等场景下精准检测出酥梨图像的完整轮廓。为采摘机器人检测酥梨目标提供了技术支持。 展开更多

关键词 砀山酥梨 目标检测 深度学习 Mask R-CNN

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给定点二部度的图的极大增强Zagreb指数（英文） 被引量：1

6

作者 高芳 查淑萍 +2 位作者 王贞 赵舵舵 方炜 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期195-198,共4页

图的增强Zagreb指数在化学中被广泛地用于研究庚烷和辛烷的热量信息.研究给定点二部度的图,得到了达到极大增强Zagreb指数的极图,并分析了这类极图与完全二部图的关系.

关键词 增强Zagreb指数 完全二部图 点二部度

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具有最优代数免疫阶平衡布尔函数的递归构造

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作者 曹浩 卓泽朋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期133-135,140,共4页

针对密码学中布尔函数的代数免疫性和构造需求,通过选取适当次数的布尔函数,利用布尔函数的级联性质,提出了一种提高布尔函数代数免疫阶的递归构造法;同时证明了该构造法中所构造的布尔函数比原布尔函数的代数免疫阶高,利用该方法可以... 针对密码学中布尔函数的代数免疫性和构造需求,通过选取适当次数的布尔函数,利用布尔函数的级联性质,提出了一种提高布尔函数代数免疫阶的递归构造法;同时证明了该构造法中所构造的布尔函数比原布尔函数的代数免疫阶高,利用该方法可以递归构造具有最优代数免疫阶平衡布尔函数,最后给出了一个具体实例。 展开更多

关键词 布尔函数 代数标准型 代数免疫阶

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一种新的平移不变Shearlet变换域图像去噪算法 被引量：3

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作者 石满红 刘卫 《红外技术》 CSCD 北大核心 2016年第1期33-40,共8页

提出了一种基于双边滤波和正态逆高斯模型的平移不变Shearlet变换域图像去噪算法。对图像进行平移不变Shearlet变换分解,低频子带采用快速双边滤波算法处理,高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推... 提出了一种基于双边滤波和正态逆高斯模型的平移不变Shearlet变换域图像去噪算法。对图像进行平移不变Shearlet变换分解,低频子带采用快速双边滤波算法处理,高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导出与正态逆高斯模型相对应的阈值函数表达式,从而达到去除图像噪声的目的。在对不同类型的图像进行仿真实验,其结果表明了本文方法不仅具有良好的视觉效果,而且具有较高的峰值信噪比和平均结构相似性。 展开更多

关键词 图像去噪 平移不变Shearlet变换 双边滤波 正态逆高斯模型 贝叶斯估计

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警觉与疾病的传播次序性对动力学的影响 被引量：1

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作者 阚佳倩 马闯 张海峰 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期431-437,共7页

近年来,基于双层网络研究疾病传播与警觉传播的相互作用已引起广泛关注。在该模型框架下,疾病通过物理接触网络传播,而有关疾病的警觉信息则通过虚拟接触网络传播,两个网络具有相同的节点,但对应的连边不同。已有的模型在进行理论分析时... 近年来,基于双层网络研究疾病传播与警觉传播的相互作用已引起广泛关注。在该模型框架下,疾病通过物理接触网络传播,而有关疾病的警觉信息则通过虚拟接触网络传播,两个网络具有相同的节点,但对应的连边不同。已有的模型在进行理论分析时,多假设警觉意识的传播先于疾病的传播(ordered model),考虑到在真实情况下,疾病传播和警觉意识的传播难以区分先后顺序,因此该文提出了一种不考虑传播次序的模型(concurrent model)。通过研究发现,两种模型给出相同的疾病爆发阈值,但却给出不同的传播范围,当警觉意识传播率较小的时候,无序模型对应的感染范围会小于有序模型对应的感染范围,但是随着警觉意识传播率的增加,结果会发生反转,即无序性模型会导致疾病的感染范围大于有序性模型。 展开更多

关键词 信息传播 感染阈值 疾病传播 双层网络

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基于PDTDFB变换域各向异性双变量模型和非局部均值滤波的图像去噪方法 被引量：1

10

作者 吴建宁 石满红 兴志 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第8期798-804,共7页

为了有效去除图像噪声并保留更多图像细节信息,提出一种结合PDTDFB变换域各项异性双变量拉普拉斯模型和非局部均值滤波的自适应图像去噪算法。首先分析了PDTDFB变换系数的分布特点,使用各项异性双变量拉普拉斯模型作为其父子系数相关性... 为了有效去除图像噪声并保留更多图像细节信息,提出一种结合PDTDFB变换域各项异性双变量拉普拉斯模型和非局部均值滤波的自适应图像去噪算法。首先分析了PDTDFB变换系数的分布特点,使用各项异性双变量拉普拉斯模型作为其父子系数相关性的先验分布,在贝叶斯去噪框架下推导出闭式形式的各项异性双变量阈值函数,然后对估计的变换系数进行逆PDTDFB变换得到初步去噪图像,最后使用非局部均值滤波对其进行平滑处理。实验结果显示:本文所提算法去噪效果明显,与一些经典算法相比,本文方法在主客观上皆取得了有竞争力的结果。 展开更多

关键词 图像去噪 PDTDFB变换 双变量拉普拉斯模型 非局部均值滤波

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仙人掌图的最大Balaban指数和sum-Balaban指数（英文） 被引量：1

11

作者 方炜 余宏杰 +2 位作者 高玉斌 井光明 李小新 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期368-376,389,共10页

Balaban指数与sum-Balaban指数被广泛地应用于定量结构性质和定量活性性质的研究.确定了仙人掌图Balaban指数与sum-Balaban指数的上界,并刻画了所有取得上界的极图.

关键词 仙人掌图 Balaban指数 sum-Balaban指数 极大值

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超混沌Tang系统的分析及其线性反馈同步与其电路实现 被引量：9

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作者 高智中 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期15-23,共9页

为产生复杂的超混沌吸引子,基于Tang系统构造了一个新的四维超混沌Tang系统。用数值模拟方法分析了该系统的相图、分岔图和Lyapunov指数谱等基本动力学特性。数值结果表明新系统随着新引入的参数变化呈现周期、混沌及超混沌动力学行为,... 为产生复杂的超混沌吸引子,基于Tang系统构造了一个新的四维超混沌Tang系统。用数值模拟方法分析了该系统的相图、分岔图和Lyapunov指数谱等基本动力学特性。数值结果表明新系统随着新引入的参数变化呈现周期、混沌及超混沌动力学行为,与以往的超混沌相比,新系统的参数k具有更大的变化范围,并且系统随k与p变化表现出相同的动力学行为且成一定的比例。设计了一种线性控制器实现了该超混沌系统的同步,结果表明了该方法的正确性和有效性。最后设计了相应的实验电路,并在示波器中观察到电路系统的超混沌动力学行为和驱动系统与响应系统的同步结果,这些结果与数值仿真结果基本吻合。 展开更多

关键词 新超混沌系统 相图 分岔图 Lyapunov指数谱图 线性反馈同步 实验电路

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基于有效迭代算法的鲁棒L1范数非平行近似支持向量机 被引量：11

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作者 赵彩云 吴长勤 葛华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3069-3074,3079,共7页

针对鲁棒L1范数非平行近似支持向量机(L1-NPSVM)求解算法无法保证获取可靠解的问题,提出一个新颖的迭代算法来解L1-NPSVM的目标问题。首先,根据L1-NPSVM原目标问题对解具有规模不变性,将其转换为一个等价的带等式约束的最大化问题。该... 针对鲁棒L1范数非平行近似支持向量机(L1-NPSVM)求解算法无法保证获取可靠解的问题,提出一个新颖的迭代算法来解L1-NPSVM的目标问题。首先,根据L1-NPSVM原目标问题对解具有规模不变性,将其转换为一个等价的带等式约束的最大化问题。该迭代算法在每次迭代中利用更新权机制获取每次迭代的更新解;每次迭代中,问题归结为解两个快速的线性方程问题。从理论上证明了算法的收敛性。在公共UCI数据集上,实验显示,所提算法不仅在分类性能上要远远好于L1-NPSVM,且具有相当的计算优势。 展开更多

关键词 L1-范数距离 L1范数非平行近似支持向量机 梯度上升 线性方程 分类

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结合密度峰值和切边权值的自训练算法 被引量：4

14

作者 卫丹妮 杨有龙 仇海全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期70-76,共7页

针对自训练迭代过程中错误标记样本对算法性能的影响,提出了基于密度峰值和切边权值的自训练算法。用密度聚类方法发现数据集的空间结构,选出具有代表性的未标记样本进行标签预测。用切边权值作为统计量进行假设检验,判断样本是否被正... 针对自训练迭代过程中错误标记样本对算法性能的影响,提出了基于密度峰值和切边权值的自训练算法。用密度聚类方法发现数据集的空间结构,选出具有代表性的未标记样本进行标签预测。用切边权值作为统计量进行假设检验,判断样本是否被正确标记,进而用正确标记样本逐步扩充有标记样本集合,直至所有未标记样本标签预测完成。新算法既充分利用了样本数据的空间结构信息,又解决了部分样本被标记错误的问题,提高了算法的分类准确率。通过在真实数据集上实验验证了新算法的有效性。 展开更多

关键词 自训练 密度峰值 切边权值 假设检验

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基于稀疏子空间的局部异常值检测算法 被引量：3

15

作者 覃凤婷 杨有龙 仇海全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第19期152-159,共8页

针对高维数据集中存在不相关的属性与冗余数据导致无法检测出异常值的问题,提出了一种新的基于稀疏子空间的局部异常值检测算法(SSLOD)。根据数据对象在每个维度上的局部密度定义了对象的异常因子;依据异常因子阈值约简数据集中与局部... 针对高维数据集中存在不相关的属性与冗余数据导致无法检测出异常值的问题,提出了一种新的基于稀疏子空间的局部异常值检测算法(SSLOD)。根据数据对象在每个维度上的局部密度定义了对象的异常因子;依据异常因子阈值约简数据集中与局部异常值不相关的属性以及冗余的数据对象;用改进的粒子群优化算法在约简后的数据集中搜索稀疏子空间,该子空间中的数据对象即为异常值。通过在仿真数据集和真实数据集上的综合实验验证了该算法的有效性和准确性。 展开更多

关键词 异常值检测 数据约简 粒子群算法 稀疏子空间

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一种基于嵌入式的弱标记分类算法 被引量：2

16

作者 李亚重 杨有龙 仇海全 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期549-560,共12页

对于高维标签的分类问题,标签嵌入法已经受到广泛关注.现有的嵌入方法大都需要完整的标签信息,也没有将特征空间考虑在内;同时,由于数据进行人工标注的成本高以及噪声干扰等原因,仅能获得数据的部分标签信息,使得含有缺失标签的高维标... 对于高维标签的分类问题,标签嵌入法已经受到广泛关注.现有的嵌入方法大都需要完整的标签信息,也没有将特征空间考虑在内;同时,由于数据进行人工标注的成本高以及噪声干扰等原因,仅能获得数据的部分标签信息,使得含有缺失标签的高维标签分类问题变得更加复杂.为解决这一问题,提出一种弱标记嵌入算法(Label Embedding for Weak Label Classification,LEWL).该算法利用矩阵的低秩分解模型,结合样本的流形结构恢复缺失标签;同时采用希尔伯特‐施密特独立标准技术(Hilbert‐Schmidt Independence Criterion,HSIC)使特征和标签相互作用,联合学习获得一个低维的嵌入空间,可以有效地减少模型的训练时间.通过在七个多标签数据集上与其他算法的对比实验,结果表明了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 弱标记学习 标签嵌入 低秩分解 希尔伯特‐施密特独立标准 缺失标签

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利用格密码的非对称性构造尺寸优化的隐藏认证不经意传输协议 被引量：1

17

作者 杨孝鹏 李伟春 曹浩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期306-309,共4页

在保持安全性的前提下,针对模格具有降低密钥尺寸和通信成本的优势,采用密钥交换构造方式并使用新型模转换技术,结合调和机制与高级对称加密算法,提出了一种简单的基于模格上的1-out-of-2不经意传输协议。利用非对称模—带误差学习问题... 在保持安全性的前提下,针对模格具有降低密钥尺寸和通信成本的优势,采用密钥交换构造方式并使用新型模转换技术,结合调和机制与高级对称加密算法,提出了一种简单的基于模格上的1-out-of-2不经意传输协议。利用非对称模—带误差学习问题,保证了协议发送方和接收方的隐私,证明了在随机预言机模型下的通用可组合安全性。基于提出的不经意传输协议,引入隐藏证书构造了隐藏认证的k-out-of-N不经意传输协议。利用非对称的模—带误差学习问题和非对称的模—短整数解问题,实现了接收方权限的隐藏认证。效率方面,协议使用的运算是小整数的模加和模乘,降低了通信成本,并且使用模转换技术有效地压缩了公钥尺寸和密文长度。 展开更多

关键词 格 不经意传输 非对称的模—带误差学习问题 非对称的模—短整数解问题 模转换技术

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基于增广Petri网生成受控日志 被引量：1

18

作者 邵叱风 方贤文 王吴松 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第3期876-885,共10页

为减少冗余日志,降低事件约束不可控对算法评估及验证的影响,提出基于可达状态的随机选择生成受控日志的方法。利用增广Petri网为系统建立模型,依据模型中库所与变迁的结构关系及标识分布构建输入矩阵;基于Petri网可达状态分析方法,随... 为减少冗余日志,降低事件约束不可控对算法评估及验证的影响,提出基于可达状态的随机选择生成受控日志的方法。利用增广Petri网为系统建立模型,依据模型中库所与变迁的结构关系及标识分布构建输入矩阵;基于Petri网可达状态分析方法,随机选择触发可发生变迁,记录变迁序列;对记录进行受控分析,拼装生成多重集事件日志和XES标准日志。实现相关日志生成工具,利用BPIC2020数据进行实验,与已有工具进行比较,实验结果表明了工具的效率和有效性。 展开更多

关键词 日志冗余 事件约束 佩特里网 可达状态 受控分析

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基于感知成本的流程模型与事件日志有效对齐 被引量：1

19

作者 李多芹 方贤文 +1 位作者 王丽丽 邵叱风 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期3154-3161,共8页

现存的成本函数没有考虑到业务流程中各活动在现实情境中的不同的重要程度,于是在模型与日志的对齐过程中可能会导致对齐成本严重偏离感知成本。针对这一问题,基于业务流程中行为的典型流特征提出了重要同步成本函数的概念,并在该函数... 现存的成本函数没有考虑到业务流程中各活动在现实情境中的不同的重要程度,于是在模型与日志的对齐过程中可能会导致对齐成本严重偏离感知成本。针对这一问题,基于业务流程中行为的典型流特征提出了重要同步成本函数的概念,并在该函数下给出一种能够提升效率的对齐方法。首先,基于感知成本的概念定义重要同步成本函数;接着,依据日志迹以及流程模型中行为的典型流特征来确定用以分割流程模型与日志迹的重要匹配子序列;最后,基于重要同步成本函数来对齐分割后的子流程和对应的日志迹子序列,并将分段对齐的结果进行合并得到最终的对齐结果。实验部分从准确率和效率两方面进行验证所提方法:在准确率方面,与现存的标准成本函数和最大同步成本函数相比,所提成本函数下的对齐准确率最高提升了17.44个百分点,且当事件日志包含混合噪声时,所提成本函数下的平均对齐准确率最高,为88.67%;在对齐效率方面则通过比较对齐所耗时间来验证,现存两种函数的平均耗时分别为1.58 s和2.21 s,而所提方法为0.63 s,效率分别提升了150.79%和250.79%。实验结果表明所提方法能在满足准确率需求的同时提升对齐的效率。 展开更多

关键词 标准成本函数 最大同步成本函数 典型流特征 感知成本 重要同步成本函数 有效对齐

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基于非下采样剪切波变换域三变量模型图像去噪算法 被引量：1

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作者 石满红 刘卫 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第11期1045-1053,共9页

结合非下采样剪切波变换域三变量阈值滤波和多分辨引导滤波,本文提出一种去除高斯白噪声的图像去噪的有效方法。在非下采样剪切波变换域中,以三变量非高斯模型对方向带通子带系数间相关性进行建模,采用最大后验估计理论推导出三变量收... 结合非下采样剪切波变换域三变量阈值滤波和多分辨引导滤波,本文提出一种去除高斯白噪声的图像去噪的有效方法。在非下采样剪切波变换域中,以三变量非高斯模型对方向带通子带系数间相关性进行建模,采用最大后验估计理论推导出三变量收缩阈值函数。此外,对低频子带系数采用多分辨引导滤波进行平滑处理,以达到更好的噪声抑制效果。实验结果显示,本文所提去噪方法可以有效抑制噪声同时保留更多的图像细节信息,与其他滤波算法相比,该去噪算法可得到更高的客观数据及更好的视觉效果。 展开更多

关键词 图像去噪 非下采样剪切波变换 三变量非高斯模型 引导滤波

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