广义高斯分布及其在图像去噪中的应用

指出了图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述.研究了用广义高斯分布(GGD)对图像子带小波系数进行建模以及GGD模型的参数估计问题,在此基础上设计了一种基于贝叶斯估计的子带自适应阈值去噪算法,通过仿真实验对该算法和经典的小波阈值去噪方法进行了去噪性能的比较和讨论.     

基于分水岭和广义非局部平均的小波去噪

非局部平均滤波去噪方法和基于广义非局部平均的小波域去噪方法都会在不同程度上损失图像细节信息.为了在去除图像噪声的同时更好地保留图像细节,文中提出了一种基于分水岭分割和广义非局部平均的小波去噪方法.首先对含有噪声的图像进行基于梯度的分水岭分割并保留分水岭脊线;然后对含有噪声的图像进行多维度小波分解,对分解的每一层系数估计尺度系数和形状系数,构造每层小波子系数的广义高斯模型,对每层细节子带信息分别在水平、垂直、对角线3个方向应用基于广义高斯模型的非局部平均滤波;最后用含噪图像中与分水岭脊线相对应的像素点替换小波重构后图像的对应像素点.仿真结果表明,该方法与基于广义非局部平局的小波分析去噪法相比能获得更好的视觉效果和去噪效果.     

基于正态反高斯先验模型的小波去噪算法

提出了一种基于正态反高斯先验模型(NIG)的小波去噪算法.将小波系数建模为正态反高斯分布,利用矩估计法计算每个子带内的模型参数;在贝叶斯最大后验概率估计(MAP)准则下推导出与NIG模型相对应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.实验结果表明:该算法与经典的阈值去噪算法相比,具有更好的信噪比和视觉效果.     

基于层间和层内相关性的局域自适应双变量收缩小波去噪

图像小波系数存在很大的相关性．该文考虑到小波系数层间相关性,引入双变量概率分布模型．基于贝叶斯估计理论,得到了相应的非线性阈值函数(双变量收缩函数)．基于小波系数层内相关性,利用双变量收缩作者提出了局域自适应收缩去噪算法．在实验中,将该文去噪结果与Donoho‘s hard thresholding、BayesShrink和HMT作了比较,实验结果显示该文算法能获得更好的去噪效果．     

基于贝叶斯神经网络先验模型的图像去噪研究

基于小波系数先验模型的图像处理方法是现代图像处理技术的重要理论框架之一.针对传统的高斯型或拉普拉斯型先验模型的统计描述精度缺陷,本文提出利用贝叶斯(Bayesian)神经网络模型对图像小波系数的统计特性进行精确建模,结合现代粒子(或Montel Carlo:MC)采样技术--Gibbs采样进行模型参数的估计,并重点考察了各尺度下的正交小波系数先验信息的建模过程,最后利用先验模型图像处理框架,实现图像的噪声抑制.仿真模拟结果表明:一方面,基于贝叶斯神经网络的小波先验模型建模准确,较好地描述了各尺度小波系数的先验信息;另一方面,从图像去噪性能来看,基于建议先验模型的图像质量在客观指标和主观视觉上都有显著的提高.     

基于小波域隐马尔可夫模型的信号处理技术研究

研究寻北仪惯性传感器信号处理问题,采用基于小波域的隐马尔可夫模型(WHMM),对连续旋转式寻北仪陀螺的输出信号进行降噪处理. WHMM使用混合高斯模型描述小波系数的分布特性,隐状态间的概率转换描述不同尺度小波系数间的相互关系,并采用期望极大化(EM) 算法对模型参数进行训练. 通过训练得到的WHMM估计真实信号的小波系数,将估计出的小波系数进行逆小波变换,实现信号的降噪处理. 应用实例表明,该方法对陀螺输出信号有效地进行了降噪处理,抑制了干扰,提高了寻北精度.     

基于双变量模型的子带自适应滤波方法

利用贝叶斯最大后验估计理论研究了双变量层间模型、模型的子带自适应参数估计方法,推导了对应的萎缩函数;在此基础上设计了一种子带自适应图像滤波方法,并与两种基于模型的类似算法进行了比较.实验结果表明:利用小波系数层间模型可以有效地改善图像去噪质量.     

基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法

针对小波变换和傅里叶变换去除图像噪声时各具不同的优点和不足,提出一种基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法.首先在傅里叶域中估计原始图像的功率谱密度,运用维纳滤波器降噪,降低原始图像噪声水平;再在小波域中通过基于上下文模型的自适应阈值法去除剩余噪声;在小波域中使用平稳小波变换分解图像信号得到分解后的系列小波系数,根据小波系数间的相关性,利用上下文模型求取小波系数的方差,将其代入由GGD模型估计出的阈值表达式得到自适应阈值,再用软阈值函数对小波系数进行处理,最后将处理后的小波系数进行小波逆变换完成去噪.仿真结果表明:该方法不仅能够有效滤除图像噪声,而且能够保留图像的边缘细节信号,抑制降噪引起的吉布斯现象.     

基于小波域显著性修正的SAR图像相干斑抑制

提出了一种基于小波域统计建模与小波系数显著性修正相结合的斑点噪声滤波方法．通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型，将对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模，采用EM算法来估计模型参数．利用贝叶斯最小均方误差准则来估计“干净”的小波系数，在贝叶斯最小均方误差估计的基础上引入基于显著性准则的小波系数进行修正，显著性准则采用小波系数的模极大值准则作为判据，通过小波逆变换与指数变换获得抑制斑点噪声后的图像．实验表明，所提出的方法能够有效地抑制SAR图像中的斑点噪声，同时能够很好保存边缘细节结构与强散射中心．     

利用小波系数上下文建模的Bayesian压缩感知重建算法

针对目前压缩感知图像重建算法没有充分利用图像小波系数尺度内相关性的缺点,提出一种上下文建模的Bayesian压缩感知重建(CBCS)算法.该算法假定图像的小波系数服从参数未知的spike-and-slab概率模型,先通过一种新的上下文建模方法得到待估计小波系数邻域内的上下文矢量,然后根据待估计系数与上下文矢量的相关性及其父亲系数的状态,推测待估计系数为显著系数的概率,最后根据待估计系数的概率,采用马尔科夫链-蒙特卡洛采样的Bayesian推理从观测向量中恢复出图像的小波系数,进而得到重建图像.实验结果表明,CBCS算法可以自适应于图像内容的变化,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重建算法相比,在0.9的采样率下,重构性能最大可提高近2 dB.     

隐含自回归视频业务模型

在无线移动通信领域中 ,为提高接入控制中对速率预测的精度 ,作者提出了一类新的视频信源模型——隐含自回归模型。该模型利用伽马分布随机变量的立方根服从正态分布这一特性成功地仿真了视频业务。仿真实验说明无论是分布特性、复用特性还是码率变化轨迹 ,新模型均优于传统的视频信源模型。因此 ,隐含自回归视频信源模型有效地解决了研究视频业务接入无线异步传输模式 (WATM)网特性时缺乏大量实际信源的难题 ,同时为设计高效的接入算法提供了思路。     

一个物流配送中心选址模型及其算法

一个最优的配送中心选址方案,既可以提高物流系统的效率,又能降低物流系统的成本.在时间已经成为竞争优势的一种新资源的社会,将时间约束考虑到配送中心选址模型中无疑是一个突破.建立了一个物流配送中心选址模型,在模型中只需要知道所需配送中心的个数上限即可,松弛了以往模型中需确定所需配送中心个数的条件.模型求解算法上,采用优化方法中的0-1规划割平面法,结果表明模型具有可靠性,且计算复杂度得到降低.     

一种基于社团和分层思想的无标度演化模型

针对复杂网络节点度分布服从幂律分布问题, 给出一种基于社团和分层思想的无标度演化模型. 该模型利用转轮思想和限制节点度改进了无标度模型的优先连接策略; 加入分层结构优化了无标度网络的搜索; 将局域世界模型中的局域世界思想引入到模型中, 并利用社团结构改进了局域世界模型中局域世界的不确定性问题.  理论分析证明了模型的度分布服从幂律分布, 且幂律指数可调.  模拟实验结果表明, 模型有较小的平均路径长度和较大的聚类系数,  且两层网络搜索效率优于单层网络搜索.     

磁暴在单回交流输电线中的感应电流的验证计算

准确计算磁暴期间交流电网中的地磁感应电流(geomagnetically induced current,GIC)对评估磁暴对交流电网的影响至关重要。在研究磁暴对交流电网的影响时所应用的现有模型的基础上,以单回交流输电线为研究对象,将交流输电线、接地体和大地进行统一建模;并采用有限元法(FEM)进行求解。这种新模型既可以处理电导率复杂分布的大地模型,又可以将交流输电线及接地体对地表感应地电场分布的影响考虑在内。均匀选取磁暴期间地磁场变化频率0.000 1~0.1 Hz之间的特定频点,分别采用现有模型和新模型计算交流输电线中的GIC,通过对比验证,表明现有模型在频率0.000 1~0.1 Hz之间计算磁暴期间交流电网中GIC时是适用的。     

The zone-particle model for building fire simulation

An effective fire and smoke propagation model is important for evaluating building safety, indicating safe rescue paths in emer-gencies, and determining proper control strategies. In this paper, a new model to simulate smoke propagation and to characterize mixing behavior is developed. In this model, a function considering the mixing behavior between the hot smoke and cool air is introduced to better resolve the temperature and smoke profiles in the vertical direction. Smoothed particle hydrodynamics (SPH) approach is used to obtain the function distribution through reconstructing velocities of marker particles and determining locations of particles in each layer in the zone model. The fundamentals of the model are presented in detail in this paper. A test (a simple building with experimental data and CFD simulation) is used to verify the model, in which experimental data and CFD simulations are compared to predictions from the new model and those from a two-layer model implemented using CFAST (Consolidated Model of Fire and Smoke Transport, developed by NIST). Favorable agreement of the new model results is seen with experiment data or CFD simulations. The new model also provides more accurate prediction of temperature distribution in comparison to the two-layer model.     

一种环状给水管网流量优化分配方法

根据优化原则,建立了环状给水管网流量优化分配的数学模型。通过优化计算和分析表明：该方法不需假定流向、增加虚环,水力计算收敛速度快,可获得接近设计的流量,管网的流量分配满足管网可靠性的要求,并能循最短路径供水到用户。     

欧式期权定价的二叉树方法中的等价鞅测度严格构造及其应用

文中在（Ω，F）上严格构造了与概率测度等价的鞅测度，并导出了期权定价公式；进一步给出利用F分布查表计算期权定价的公式。     

船体结构检测概率模型对裂纹分布更新的影响

在对现有的检测概率模型比较的基础上，提出了一种用于更新裂纹尺寸分布的检测概率模型，并且从理论上证明了大部分现有的检测概率模型都是新检测概率模型的特例．采用最小二乘法确定了检测概率模型中参数的取值，并用算例对新检测概率模型和现有的检测概率模型进行了比较．在此基础上，将新检测概率模型用于分析船体结构裂纹尺寸分布更新的问题，采用贝叶斯更新方法分析了检测概率模型对裂纹后验分布的影响．结果表明，新检测概率模型具有更好的拟合检测数据的能力，不同的检测概率模型对裂纹的后验分布有明显的影响．     

一种新的获得无标度网络的方法

提出一种新的获得无标度网络的新方法。该方法是从一个已有任意网络中,按照与度成反比的概率去除一个老结点,即结点连边越少、度越小,该点被去除的概率越大;去除一个老结点后,将一个新结点按照度优先原则加入到网络中去,占据去除结点位置;如此反复演化,可以获得一个无标度网络,该网络具有度分布较为集中,没有标准BA无标度网络的胖尾。     

考虑参数误差的严密线元不确定性模型

在分析误差带模型研究的基础上,从概率统计和误差传播理论出发,考虑线元端点以及量测距离的误差,导出了更为严密、准确的线元不确定性模型;解决了线元误差分布特点,阐述了误差带宽的确定,并对其计算结果和可视化进行了分析和讨论。