质量图指导的改进的基于CMRF模型的自适应InSAR相位滤波

干涉相位图滤波是In SAR数据处理中的关键步骤,滤波效果的好坏直接影响后续相位解缠的准确程度和难易程度。一种基于复值马尔可夫随机场(complex-valued markov random field,CMRF)模型的干涉图滤波算法能够有效的保持边缘信息并降低残差点的数目。该算法的滤波效果依赖于模型参数估计的准确程度,而且滤波后的相位图不够平滑,仍然存在很多噪点。针对上述两个问题提出了质量图指导的基于CMRF模型的自适应滤波算法。首先,在CMRF模型参数估计中利用不规则窗使得每个待更新像素都有一个符合自身局部统计特征的更准确的模型参数。其次,引入了质量图来指导干涉图各个部分的平滑程度。仿真和实测数据的结果验证了改进算法的有效性。     

基于复杂网络的微吧话题流行度预测研究

微吧是微博平台的贴吧,具有良好的话题主题性,为更好地进行话题流行度预测研究,对电影吧作为研究对象,建立复杂网络模型,并设计自适应差分进化算法对网络进行训练。在算法参数的设计中,通过对算法复杂度边界的推导得到最优参数。对比实验表明,较于神经网络该模型结构更加灵活,较于拟合模型该模型能够对话题特性进行更为全面的描述,并且在话题流行度的预测中具有更高的准确度和稳定性。     

小波模极大值匹配算法的瞬变信号检测

分析了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的特点。在此基础上,结合匹配滤波器理论提出了瞬变弱信号小波变换模极大值匹配算法,该算法可以有效的区分信号与噪声的最佳尺度模极大值并检测信号。仿真结果表明,与小波模极大值方法相比,匹配算法实现瞬变弱信号的检测更为有效。     

基于区域信息的自适应码本目标检测算法

运动物体检测是视频监控系统的一个重要组成部分。针对经典码本目标检测算法存在的自适应动态背景能力不足,以及在复杂环境下检测精确度差的问题,提出一种基于区域信息的自适应码本目标检测算法。首先,利用添加学习率的方法对背景模型进行自适应更新以使其适应不同的光照环境。其次,结合区域信息,将待检测像素的码本和周围像素的码本融合,得到更为精确的背景模型。最后,对前景像背景一样进行建模和更新,使得前景和背景模型可以在预设参数的控制下相互转化,消除由于背景变化造成的误检。实验结果表明:所提算法在有随机噪声及光照变化的复杂环境下,依然具有较好的检测率和较好的鲁棒性。基本满足动态场景中运动目标检测的精度高、速度快、抗噪强以及光照适应性好等要求。     

采用圆投影和序贯相似检测的图像匹配技术

针对现有的高精度匹配方法复杂度较大,现有的圆投影匹配方法在实际应用中计算量高、速度慢的缺点,提出了一种新的图像匹配算法.该算法基于序贯相似检测原理,采用由粗到精的匹配策略,应用步长自适应的跳跃式搜索方法,在不影响匹配精度的前提下,跳跃了大量匹配点,减小了在非匹配点处的计算量.实验结果表明,与已有的基于不变矩的匹配算法、圆投影匹配算法相比,该算法具有较高的匹配精度,且匹配速度快.     

时滞离散马尔科夫跳跃系统l_2-L_∞的滤波

针对时滞离散马尔科夫跳跃系统的l2-L∞滤波问题进行的研究,通过建立的l2-L∞性能准则,采用线性矩阵不等式(LMI)技术推导出l2-L∞滤波器存在的充分条件,在推导过程中引入附加矩阵,降低了滤波器的保守性.所设计的滤波器不但保证了滤波误差系统随机稳定,而且满足给定的l2-L∞性能指标.仿真算例表明所设计的滤波器是可行的.     

一类随机动态传递系统中随机信号的优化建模与算法分析

在将普通信息空间中的信息流研究拓广到价值更高、信息量更大的广义信息测度空间中的全方位、多视角随机动态信息流研究的基础上,讨论了随机动态传递系统中一类多维广义部分可观测平稳过程最优滤波与估计的递推滤波算法,深入搜索、挖掘了此类广义过程中一系列有价值的信息,得到了此类广义过程随机信号的最优递推滤波方程与最优估计方程,为进一步研究此类过程的最优控制以及提高此类信号传递系统的效率提供了可靠的理论依据和有效的数学处理手段与方法。     

Wedgelet变换自适应消噪算法研究

为探索增强图像一致性自适应消噪的新算法,并检验其在图像增强和消噪中的功效,采用构建正交多分辨率Wedgelet变换的自适应消噪方法,利用黑白图像进行了计算机仿真实验,结果表明:从仿真实验中得出该算法在图像增强图像消噪方面比传统的Beamlab200工具箱运行时间短,收敛速度快,均方误差小,信噪比大,消噪效果优势明显。