基于扩散张量的自适应正则化变分模型

结构张量是描述图像的有效工具。利用结构张量对图像灰度变化的方向和大小进行判断,提出基于扩散张量的自适应正则化变分模型。该模型将冲击滤波器耦合在其中,使其在恢复图像的同时能有效地增强边缘。同时,给出一种构造正则化参数的方法。仿真实验表明,该模型在对带噪图像进行自适应恢复时,能较好地保护边缘信息,增强纹理特征,得到了较为满意的结果。     

一种带有忠诚项的张量扩散滤波方法

针时Weickert的张量扩散滤波模型在滤除噪声的同时虽然较好地保留了大的边缘信息,但对于一些细小边缘在扩散的过程中却被模糊掉了,在其扩散方程中添加了随时间尺度自适应变动的忠诚项,这样,扩散滤波与边缘保留这两者之间就得到一个较好的折衷,从而使得扩散去噪的同时尽可能多地保留了图像的边缘信息.另外,为了在不同区域进行不同方式的扩散,将边缘增强与相干增强两个模型结合起来,对扩散张量的两个特征值重新进行了设置.实验表明本方法在细小边缘信息的保留上有较明显的改进.     

一种新的SAR图像斑点噪声自适应抑制方法

在合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像斑点噪声抑制处理中,为有效保护图像细节,提出欧拉弹性能量各向异性扩散去噪模型。该模型将各向异性扩散模型转化为最小能量变分模型,结合欧拉弹性能量模型的边界保护和增强能力,在抑制噪声的同时能更有效地保护和增强细节信息。同时为了提高计算效率,提出自适应变步长去噪算法。仿真和真实SAR图像的实验结果表明,该算法不仅在抑制噪声的同时能够很好地保护图像细节,而且有效减少了计算时间、提高了效率。     

基于改进复扩散耦合非局部均值滤波器的图像放大

为了提高偏微分方程放大算法对纹理细节的放大效果,利用改进的复扩散模型耦合均值滤波器,提出了一种图像放大算法。改进的非线性复扩散模型能够很好的定位图像边缘,通过冲激滤波器对边缘进行锐化,同时耦合非局部均值滤波器,保持图像内部的自相似特性,利用非局部信息重建高分辨率图像,提高小边缘、细节放大效果。算法结合非局部信息和局部信息对图像进行放大,增强纹理细节,使图像更加自然,同时减弱对边缘的过度增强,具有较好的放大效果,仿真实验验证了算法的优良性能。     

基于Shearlet域系数处理的SAR图像降噪

结合图像在Shearlet域中系数的特点,提出了一种基于Shearlet系数稀疏表示与投影总变分(total variation, TV)相结合的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像去噪算法。有效解决了稀疏表示在图像去噪时存在的边缘细节损失与TV去噪时存在的光滑区域阶梯效应。首先,利用SAR图像Shearlet系数的稀疏性,结合系数稀疏表示模型,采用分段正交匹配追踪方法求解优化解,从统计意义上实现稀疏表示后的系数均值为真实图像系数均值的无偏估计;其次,为弥补稀疏表示中丢失部分系数在图像细节上的损失,同时结合这部分系数对应的Shearlet函数有利于表征图像边缘细节的特性,针对图像在丢失系数对应的Shearlet函数空间中投影重构的结果,结合TV方法迭代去噪。实验结果表明,该方法充分利用Shearlet域系数的特性,采用稀疏去噪与投影TV相结合的方法以弥补各自缺陷,在去噪的同时能有效保持图像纹理细节,并具有更优的图像视觉效果。     

快速加权核范数最小化的SAR图像去噪算法

提出快速加权核范数最小化(fast weighted nuclear norm minimization,FWNNM)的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像去噪算法。首先采用对数变换将SAR图像的乘性噪声变换为加性噪声,然后利用非局部相似性对变换后的图像进行块匹配,随后根据低秩模型框架,用随机奇异值分解替换加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法中的奇异值分解进行低秩矩阵逼近,再采用梯度直方图保存的方法对图像进行纹理增强,最终实现了对SAR图像快速去噪。在MSTAR数据库上的实验结果表明,与已有方法相比,所提方法在SAR图像去噪和边缘保持方面是有效的,并且比WNNM去噪速度快3倍。     

基于非线性多小波变换的信号去噪方法

介绍了一种基于非线性多小波变换的信号去噪方法。通常子波域去噪中使用的Donoho软阈值法是很有效的，但是，由于忽略了边缘检测，导致在重构信号时丢失了部分的边缘信息，着眼于上述不足，在非线性多小波变换的基础上，提出了一种边缘检测与软阈值去噪相结合的去噪算法，实验证明此算法对提高重构信号的信噪比是非常有效的。     

基于连续状态小波阈值的各向异性扩散去噪方法

小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。根据二者的去噪特点,提出了一种结合两种方法的混合去噪算法。对噪声图进行小波变换,得到高频子带和低频子带。通过对各高频子带进行归一化,获得一种连续状态量,为了保护边缘对这一连续状态量进行前向-后向扩散。由扩散后的新状态量得到由其决定的权系数,把权系数作用在小波系数上得到去噪后的各高频子带,通过与低频子带的重构得到去噪图像。数值试验结果表明:通过采用本方法对图像去噪,得到了较好的去噪效果,达到了既保护边缘又去除噪声的目的,能获得较高的信噪比。     

面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法

针对面向对象的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测中存在的多时相图像边界和空间对应关系不一致的问题,提出了一种面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法。首先,分别计算两幅不同时相SAR图像中两个像素点之间的强度相似度,并进行加权组合得到新的像素强度相似度。其次,对两幅不同时相的SAR图像及其对数比值图分别进行边缘提取,以同一像素位置的最大边缘值构造二值边缘图。最后,以融合了像素强度、空间距离和边缘信息的相似度代替CIELAB彩色空间相似度,利用改进简单线性迭代聚类算法对多时相SAR图像进行超像素分割,得到边界准确、空间对应的协同分割结果。基于一组仿真和一组实测多时相SAR图像的协同分割实验结果表明,该方法的边缘贴合率、欠分割误差和可达分割准确率均优于其他4种经典方法。     

二元收缩方程与复数小波用于SAR影像去噪

二元收缩方程定义了由相邻尺度小波系数的联合概率密度函数,其与噪声模型联立后利用最大后验概率估计可进行图像去噪。在SAR图像斑点噪声服从瑞利分布的假设下,结合双树复数小波变换推导了基于二元收缩方程的SAR图像的简化去噪模型,然后利用局部方差估计和维纳滤波器获得噪声方差与带噪小波系数方差的估计值,并计算出合适阈值对SAR图像进行去噪。实验结果显示,去噪图像的峰值信噪比以及有效视数都较其它算法有大幅提高,且很好地保持了图像的边缘特征。     

Convergence of Self-Tuning Regulators under Conditional Heteroscedastic Noises with Unknown High-Frequency Gain

In the classical theory of self-tuning regulators, it always requires that the conditional variances of the systems noises are bounded. However, such a requirement may not be satisfied when modeling many practical systems, and one significant example is the well-known ARCH(autoregressive conditional heteroscedasticity) model in econometrics. The aim of this paper is to consider self-tuning regulators of linear stochastic systems with both unknown parameters and conditional heteroscedastic noises, where the adaptive controller will be designed based on both the weighted least-squares algorithm and the certainty equivalence principle. The authors will show that under some natural conditions on the system structure and the noises with unbounded conditional variances, the closed-loop adaptive control system will be globally stable and the tracking error will be asymptotically optimal.Thus, this paper provides a significant extension of the classical theory on self-tuning regulators with expanded applicability.     

New results about the relationship between optimally weighted least squares estimate and linear minimum variance estimate

The optimally weighted least squares estimate and the linear minimum variance estimate are two of the most popular estimation methods for a linear model. In this paper, the authors make a comprehensive discussion about the relationship between the two estimates. Firstly, the authors consider the classical linear model in which the coefficient matrix of the linear model is deterministic, and the necessary and sufficient condition for equivalence of the two estimates is derived. Moreover, under certain conditions on variance matrix invertibility, the two estimates can be identical provided that they use the same a priori information of the parameter being estimated. Secondly, the authors consider the linear model with random coefficient matrix which is called the extended linear model; under certain conditions on variance matrix invertibility, it is proved that the former outperforms the latter when using the same a priori information of the parameter. This research is supported in part by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60232010, 60574032, and the Project 863 under Grant No. 2006AA12A104.     

基于局部熵的边界与区域水平集图像分割模型

基于图像局部熵提出了一种改进的结合边界信息和区域信息的水平集图像分割模型。利用局部熵构造自适应权重系数,使其能够根据图像性质自适应的决定演化方向,准确引导演化曲线向目标方向移动;然后,根据自适应权重系数定义新的边界指示函数,提高了模型检测弱边界能力,加快了曲线的演化速度;引入Chan Vese (C V)模型作为外部能量项,提高了模型的抗噪性,增强了模型分割灰度不均匀图像的能力。通过图像分割实验,验证模型对初始轮廓以及噪声的鲁棒性、分割灰度不均匀图像的能力,并采用客观数值指标,将所提模型与另外三种模型在分割效率和分割准确性方面进行比较。结果表明,提出的模型增强了对噪声的鲁棒性,提高了分割弱边界图像的能力,而且分割灰度不均匀的图像时也取得了比较满意的效果。     

#br# 矩匹配和变分方法相结合的MODIS条带去除模型

针对中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像常见的3种条带噪声,提出了一种矩匹配和变分相结合的多类条带噪声去除模型。首先采用矩匹配方法对MODIS影像做预处理,然后基于变分方法去除条带噪声。能量泛函由L1正则化项、数据保真项和梯度保真项组成,基于Split Bregman迭代计算能量泛函的最优解。实验结果表明,此算法能够有效地去除MODIS影像中常见的条带噪声。与矩匹配、低通滤波及单向全变分方法相比,此模型更好地保留了图像的细节信息,有效抑制了正则化方法在条带去除过程中出现的分块现象。     

多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)新息模型和增广的状态空间模型,在线性最小方差按标量加权最优融合规则下,对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了多传感器最优分布式融合Wiener滤波器。给出了计算局部滤波器误差方差和互协方差的公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合滤波器的精度。一个带三传感器的跟踪系统的仿真例子说明其有效性。     

基于变分推断的一般噪声自适应卡尔曼滤波

线性高斯状态空间模型中假设噪声为已知的白噪声过于苛刻。认为过程噪声与观测噪声均未知且二者的解析关系确定,假设观测噪声的均值非零且服从高斯分布,方差服从逆威沙特分布,从而构成了层次式贝叶斯模型。利用变分推断将均值与方差和系统状态一起作为随机变量进行迭代估计,在得到观测噪声的均值与方差的估计值后,利用其与过程噪声的关系进一步更新未知过程噪声的均值与方差,从而动态地得到每一时刻过程噪声与观测噪声的一、二阶统计矩信息,即使在噪声统计信息动态变化的情况下也有较满意的滤波精度。实验证明了该算法的有效性。     

一种非线性模糊综合评价模型

模糊综合评价法是一种重要的评价方法.由于评价的本质是人的一种智能活动,一般来说它具有非线性的特征,评价工作中某些指标具有的突出影响就是这种非线性特征的一种表现.但常用的模糊综合评价模型多为线性形式,为解决模糊综合评价法存在的这一问题,提出一种更为一般的非线性模糊综合评价模型.该模型既能够反映某种指标的突出影响,又能把线性加权平均模型看作它的特例.将该模型应用于对水质评价的实例,得到了比线性加权评价法更令人信服的结果,证明了该模型较加权平均法的优越性.     

机载雷达三维空间湍流场产生与仿真分析

为有效分析机载雷达湍流场产生机理以及在有因次和无因次条件下的湍流变化规律,利用快速傅里叶变换三维对称特性产生出三维零均值高斯噪声,结合Von Karman模型建立了空间三维湍流场模型,并提出了一种机载雷达湍流信号的处理算法。在三维湍流场计算机仿真中引入了湍流尺度和湍流强度参数。仿真结果表明,产生的三维湍流场能较好地符合实际情形,可以满足机载雷达对湍流目标检测的飞行仿真要求。此外,在有因次情形下的湍流变化规律与无因次情形下基本是一致的,但其波动幅度要大于无因次情形。     

带相关噪声的加权观测融合估计算法及其全局最优性

针对多传感器线性离散定常随机控制系统,当具有相关噪声且每个传感器带不同观测阵时,基于矩阵满秩分解与加权最小二乘理论,提出了新的加权观测融合估计算法。该算法首先将多个传感器的观测折算到一个等效的传感器上,对等效的传感器系统进行估计,证明了其估计结果相同于集中式融合稳态Kalman估计结果,因而它同样具有渐近全局最优性,且可明显减小计算负担,便于实时应用。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于非线性边际支付意愿的信息产品定价策略研究

提出了非线性边际支付意愿假设，有效地克服了线性假设的缺陷；通过对消费者行为的分析，证明了每位消费者都存在理想消费量，且理想消费量是偏好参数的严格递增函数；通过对厂商行为的分析，证明了厂商的版本质量及其对应的价格都是偏好参数的非减函数；基于消费者和厂商行为的动态博弈分析，建立了信息产品定价策略的一般变分模型，并给出模型求解方法和计算结果. 模型结果表明，厂商的最优定价策略是：对于高端用户，厂商采取的是最大质量的固定定价策略；对于低端用户，厂商采取按质定价策略. 该结果对信息产品定价具有一定的指导意义.