基于空间自适应全变分的图像配准

通过引入空间自适应正则化参数,建立了离散的空间自适应全变分配准模型,并结合一阶泰勒展开式给出了有效的不动点求解方法.实验结果表明,由空间自适应全变分配准模型得到的图像的质量比全变分配准模型的更好,迭代时间更短.     

基于空间自适应全变分的图像配准

通过引入空间自适应正则化参数,建立了离散的空间自适应全变分配准模型,并结合一阶泰勒展开式给出了有效的不动点求解方法.实验结果表明,由空间自适应全变分配准模型得到的图像的质量比全变分配准模型的更好,迭代时间更短.     

高分遥感影像不同形状建筑物半自动提取与规则化

现有的高空间分辨率遥感影像交互式建筑物提取方法需要用户在建筑物上勾画出与建筑物大小和形状相近的线，且大多方法只能提取直角建筑物。为降低交互要求并实现不同形状建筑物的精确提取，该文首先在用户少量交互的基础上采用区域生长、高斯混合模型、CannyLines线段检测算法以及基于多星形约束的最大流/最小割分割模型获得建筑物图斑，然后分别针对直角建筑物和非直角建筑物图斑进行规则化，得到与实际建筑物形状一致的提取结果。实验表明，该方法交互简单且建筑物提取精度F₁值可达到0.9，具有较强的鲁棒性。     

一种TIKHONOV正则化方法的收敛性和浅海海洋声波散射的远场性质

Ｃ．Ｗ．Ｇｒｏｔｅｓｃｈ发展了解不适定问题的Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化方法,引入了微分算子Ｄ,从而在新的函数空间及其范数下,给出了这种正则化方法的收敛性结果．本文给出了这种正则化方法的收敛速度的估计．Ｒ．Ｐ．Ｇｉｌｂｅｒｔ研究了Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ边界条件下有限深度海洋中调和声波的性质．本文在Ｇｉｌｂｅｒｔ研究工作的基础上,探讨了Ｎｅｕｍａｎｎ边界下有关调和声波的稠密性和投影定理．     

基于新最速下降法的目标跟踪算法

雷达目标跟踪滤波算法是雷达信号处理的重要组成部分, 在空防预警、战场监视、导弹制导等领域起着重要的作用。本文提出了基于一种新最速下降法的目标跟踪算法。首先建立一种基于改进多项式拟合模型的运动描述模型, 接着用一种新最速下降法来求解运动模型的最优参数, 通过实时的最优运动模型对运动目标航迹进行预测跟踪, 并采用正则化思想去除噪声影响。将本文算法与目前常用的交互多模型跟踪滤波算法进行对比, 仿真结果表明在目标机动和非机动的情况下, 本文算法的精度更高、计算量更小、实时性更好。     

基于变限积分法数值求解二维逆热传导问题

研究了一个二维逆热传导问题,即由最终时刻T>0的温度确定初始温度。对于这个问题,基于正则化技术和SOR迭代法构造了一种反演方案。在每个迭代步骤中,用所提出的变限积分法求解正问题。数值实验表明该方法是有效的。     

基于快速分裂Bregman迭代的全变差正则化SENSE磁共振图像重建

在并行磁共振成像中，由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性，当加速因子增大时，其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型，引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解，进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明，与传统TV正则化SENSE重建相比，此算法不但迭代次数少、收敛速度快，而且能够有效消除混叠伪影，提高图像信噪比并减小归一化均方误差.     

基于Split Bregman算法的MRI图像重建参数分析

压缩感知理论已应用在MRI成像中,作为压缩感知的非线性重建算法的重要分支,以Split Bregman算法为代表的凸松弛法将信号重建问题转化为凸优化问题求解,其计算效率高.对Split Bregman算法的正则化参数功能和调节机制进行了理论研究,分析了正则化参数对该算法收敛精度和收敛速度的影响.仿真结果表明了3个正则化参数对MRI图像重建效率和精度的影响程度.     

一维非恒定紊动扩散初始条件反问题的一种数值求解方法

应用Tikhonov正则化方法和有限差分法,研究了一维非恒定紊动扩散初始条件反问题,给出了一种数值求解方法,数值模拟结果表明,该方法是可行的,且具有较高的精度。     

纵轴式掘进机截割头随机截割载荷识别方法研究

针对纵轴式掘进机截割头随机截割载荷难以准确测定的问题,根据随机过程理论,推导出截割头随机截割载荷的自功率谱表达式,并根据截割功率谱结合虚拟激励法确定截割头的虚拟激励;然后利用求得的响应结合精细积分算法反向推导识别截割头随机截割载荷的表达式,由此建立了精确的截割头时域随机截割载荷的反演数学模型;最后由最小二乘法计算出截割头随机截割载荷的时间历程,并通过正则化方法来减小噪声的干扰。实例验证结果表明,该方法能有效减小噪声干扰,准确地识别截割头的随机截割载荷。