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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。 相似文献
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基于线性检测的空间复用(SM)系统提出了一种射频天线选择算法,该算法以最小化错误概率为目标,利用信道矩阵的奇异值分解(SVD)所得到的左奇异和右奇异矢量实现发端和收端的射频天线选择,且不需要改变系统原有的检测算法。该算法可以用于收发任一端或两端同时使用,不采用遍历搜索,与传统搜索算法相比实现复杂度低。仿真证明将该算法应用于链路任意一端相比与传统算法都可以获得更多的分集增益和阵列增益。 相似文献
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基本拓扑序列法为适应雷达系统误差需要步进旋转拓扑序列,造成过大的计算量。通过推导系统误差与拓扑序列的近似线性关系,得到了一种基于奇异值分解(singularity value decomposition, SVD)的修正匹配算法,可以一次性地计算出匹配情况下的序列旋转角度,不但极大地提高了计算效率,而且避免了基本拓扑法中选择角度旋转步长的难题。通过仿真测试,SVD算法能减少计算时间90%以上,而且在相同系统误差情况下的正确相关概率和误相关概率性能指标都有较大的提高。 相似文献
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为了满足智能车辆的高精度、实时性和高可靠性的自主导航的需要,提出了一种GPS/机器视觉共同辅助SINS的多采样的智能车辆组合导航算法。该算法不仅包括GPS和SINS形成的位姿速度观测信息,还包括机器视觉形成的位置观测信息。在子滤波器中采用自适应选权滤波算法,抑制了滤波发散,提高了滤波精度。还提出了一种改进的基于估计协方差阵的奇异值分解的动态自适应调节信息分配系数的算法,可有效提高系统的状态估计精度。通过仿真实验验证,该导航系统能为智能车辆提供丰富的导航信息,实现了厘米级的导航精度和容错性,即使在GPS出现较长时间的中断时,仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。 相似文献
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三维模型特征提取过程中如何减少三维模型信息丢失及提高检索效率是基于函数变换三维模型检索技术中有待解决的关键问题.利用球面上经纬线的交点对三维模型表面采样,在采样点处定义含有模型表面法向量和面积信息的三维模型表示函数,将模型函数进行Radon变换,使用Radon变换后的函数值进行特征匹配,提高了检索性能. 相似文献
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基于MUSIC对称压缩谱的快速DOA估计 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高波达方向(direction of arrival, DOA)估计的速度、降低运算量,在分析多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法原理的基础上,利用噪声子空间降维的思想构造一维MUSIC对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)。MSCS通过构造共轭噪声子空间并对噪声子空间及其共轭子空间的交集进行奇异值分解得到,其物理实质等效于在空间辐射源的对称位置添加相同数目的镜像辐射源。理论分析和仿真实验表明,MSCS不受实际阵型的限制,能将DOA估计的计算量降至传统MUSIC算法的50%,并具有与MUSIC相当的估计精度。 相似文献
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针对三维目标(3D object)检索问题,提出了一种基于混合描述符及多支持向量机融合相关反馈学习的3D目标检索方法。在分析现行3D模型检索方法的基础上,提出了混合描述符HD及相关反馈学习的总体思路。讨论了HD框架构建,即在光场图像阵列自适应聚类基础上,分别实现HD各个子描述符。讨论了基于多支持向量机的融合分类学习机制,并将其用于3D目标检索反馈学习环节,对HD检索性能及相关反馈学习分类进行了实验分析,结果表明所提出的方法是有效的。 相似文献
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一种基于PC的快速三维图像重建方法 总被引:5,自引:0,他引:5
主要从传统FDK算法的改进和数据并行计算两方面来研究快速三维图像重建算法,提出了一种Z线优先重建法,能够有效地组织和划分重建数据,从而使得对重建数据的内存访问非常连续,便于采用单指令多数据(Single Instruction Multiple Data, SIMD)技术进行数据并行处理。最后基于Intel Pentium 4 CPU的PC平台,利用SSE/SSE2技术开发了三维图像快速重建引擎。实验结果表明本文提出的方法非常有效,与原始重建算法相比,在保证图像质量不受损失的前提下取得了20倍以上的重建加速比。 相似文献
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信号重构是计算机系统与被控对象进行信息通信的重要环节,在简要分析Shannon重构、ZOH重构和一阶重构等信号重构方法局限性的基础上,提出了一组基于三点插值的重构算法和被控过程采样数据的一步容错预测算法,并将一步容错预测与三点插值算法相结合,建立了对于被控过程信号异常情况有良好容错能力的一步容错预测二阶重构算法。上述的一步容错预测二阶重构算法不仅结构简单、可用于在线控制,而且算法精度和可靠性明显高于普通的ZOH重构和一阶重构算法。 相似文献
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基于图像的几何三维重建方法 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了基于图像的几何三维重建方法的基本原理和一般步骤,对现有方法进行了分类和分析,总结了它们的优点和不足,并提出了在今后的工作中需要进一步研究的问题。 相似文献
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角膜病变大都与角膜的几何形状的改变密切相关,快速自动的显示角膜三维形状对角膜疾病的诊治具有重要意义。提出了一种基于裂隙灯显微图像的快速、自动的角膜分割、重建方法。基于蓝色分量水平投影累积量实现了角膜快速定位。采用颜色聚类分割出角膜部分。利用一种基于曲线拟合思想的方法去除大目标周围小噪声。对于病变严重的角膜我们采用面积最大的方法识别角膜,去除噪声。采用三次样条曲线插值角膜的内外表面。在基于模型的配准中,利用角膜的对称性,设计了配准模型。实现了面绘制的角膜重建。提出方法不需要人工交互,重建速度快。重建效果较好。 相似文献
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一种基于查找表的快速导航路径提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
虚拟内窥镜是医学图像可视化与虚拟现实相结合的产物.为了缩短诊断时间,虚拟内窥镜需要提供一种自动导航方式来加快器官的浏览,通过分析已有细化算法提出一种快速的导航路径提取方法.该方法首先利用一种快速模板测试方法来生成26-邻域编码的查找表,然后根据此查找表快速地查询边界体素的删除标志,从而将复杂耗时的模板测试过程转换成简单快速的查询.提取的骨架经裁剪、平滑后可以用于虚拟摄像机的自动飞行引导.实验结果表明,该算法提取效率高、速度快,基本上能满足虚拟内窥镜系统导航路径提取的要求. 相似文献