分数阶微分梯度算子在图像增强中的应用

利用分数阶微积分的定义,根据频率域的滤波基础,推导出分数阶微分梯度算子的频率域滤波器,并在实验中得以实现.实验结果表明,与其他的一些方法相比,这种滤波器对图像增强的效果更好.提出了使用分数阶微分和积分对图像进行综合处理的一种新方法,在增强图像细节的同时,能够有效地消除噪声.     

改进的自适应和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种改进的自适应和声搜索算法(IAHS).在该算法中,采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息.本文用了5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(IAHS)有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力.     

基于有理数阶偏微分的图像增强新模型

为了在锐化图像边缘的同时增强纹理细节特征,结合分数阶与整数阶微积分理论,推导出全新的有理数阶微分,从而在空间域构建了基于有理数阶偏微分的图像增强模型,并利用有理数阶偏微分掩模算子实现增强模型的数值计算.实验结果表明,该方法对图像可以得到连续变化的增强效果,不仅图像纹理得到很好的增强,图像边缘增强效果也比分数阶微分方法有所提高.客观上,借助实验对特征评价参数进行数据统计,结果显示新模型融合了整数阶微分与分数阶微分各自的优点,弥补了各自的不足,很好地达到了图像增强的目的.     

混沌的自适应和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种混沌自适应和声搜索算法(CAHS)。在该算法中,首先采用混沌策略初始化种群,然后采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息。如果算法停滞,则采用混沌变异机制。本文用5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(CAHS)比IHS和AHSPSO算法有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力。     

自适应分数阶微分在图像纹理增强中的应用

针对目前只能通过人为实验指定最佳分数阶微分阶数的现状,为了节省大量人工寻求最佳分数阶微分阶数的时间,研究并提出了可以依据掩模窗口大小、G-L公式、图像梯度特征和人眼视觉特性等理论的能够自动生成分数阶微分阶数的新方法,基于该自适应阶数,设计并实现了对应的算子掩模。采用了信息熵、平均梯度等图像纹理特征评价参数做定量分析和实验验证,结果表明,该方法对任意灰度图像可以得到连续变化的增强效果,接近于最佳分数阶微分增强效果,符合人们的视觉感受,是有效的图像纹理增强方法。     

基于可变阶次分数阶微分图像自适应增强算法研究

传统分数阶微分算子方法存在一些缺陷,比如对同一图像的不同区域增强的幅度没有选择性;在增强图像的同时也放大了噪声等。针对这些问题,提出了自适应分数阶微分算子图像增强方法,该方法可以根据图像的不同区域的信息和结构特征自动的调整分数阶微分的阶次,在增强图像边缘纹理细节和抑制噪声方面取得了较好的平衡点。实验证明该方法明显的优于其他的图像增强的方法。     

改进的分数阶微分Tiansi算子图像增强

为了提升图像纹理细节的信息,对已有图像增强模板的频率响应图进行特征分析,发现影响增强效果的根本原因是保证高频信息通过的同时更多的保留了低频信息.对分数阶微分Tiansi算子模板的频率响应图及滤波效果做了对比分析,发现已有分数阶微分Tiansi算子滤波效果图的全局平均灰度较低,视觉效果较差,原因在于低频信息保留太少.为此对已有分数阶微分Tiansi算子的模板做了调整,提高低频信息的通过率,得到新的分数阶微分Tiansi算子.实验表明改进的算子比其他的算法增强效果好.     

基于分数阶微分的电池片图像增强算法

太阳能电池片因其高效、清洁的特性,被越来越广泛的应用于光伏发电.为提高太阳能实际转换效率,须对电池片进行表面缺陷检测.提出一种基于分数阶微分的图像预处理方法,增强电池片图像纹理.首先,设计和构造了一个八方向5×5的分数阶微分算子;然后,将该算子分别作用于表面带有裂纹和脏污等缺陷的电池片图像上,观察纹理增强效果,选择最优阶次算子增强缺陷图像,并给出定量和定性两种评价.同时,将本文算法与目前增强效果较为突出的改进各向异性扩散算法做对比实验.实验表明,对于纹理细节丰富的电池片图像,分数阶微分算子在图像细节增强方面效果更好,有利于电池片表面缺陷的检测.     

邻域自适应的微分变异约束分数阶粒子群优化

分数阶粒子群算法(FOPSO)是一种具有路径记忆的改进型粒子群优化算法。在多峰约束优化问题中,针对FOPSO易于早熟和依赖于初始参数的问题,文中提出了一种邻域自适应的约束分数阶粒子群优化方法(NAFPSO)。在算法中,依据进化状态来动态调整邻域拓扑从而更新粒子位置和速度,以提高可行解的全局寻优能力和收敛速度;采用带惩罚因子的罚函数约束处理技术,迫使粒子趋向可行区域;设计了微分变异策略以增加种群多样性,增强粒子逃脱局部最优的能力。用9个约束优化基准函数实验验证了NAFPSO的有效性和收敛性能,并应用于2个约束工程设计问题,结果表明,提出的算法寻优能力强、收敛快、精度高、稳定性好,可用于有效地解决复杂的约束工程设计优化问题。     

参数未知的分数阶混沌系统的自适应同步

针对一类混沌系统,研究了参数未知的混沌系统的自适应同步。以分数阶混沌系统的稳定性定理和混沌系统间的自适应反馈控制为基础,通过设置未知参数的辨识规则和构造恰当的线性反馈控制器,从而实现了参数未知的分数阶Chen混沌系统同给定信号的分数阶Chen混沌系统的追踪控制与同步。通过数值仿真证实了该方法的有效性。     

基于偏微分方程的图像修复方法研究

针对全变分（TV）模型在各参考点具有相同权值的情况,以待修复区域像素点的梯度值为信息构造出一个扩散函数,利用此扩散函数控制各参考点的权值;结合非线性扩散思想,提出一个针对时间参数的自适应迭代函数。扩散函数与自适应迭代函数共同作用,进行图像修复。实验结果表明,本文提出的新方法修复效果好且用时少。     

自适应高斯混合模型语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号．针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法．该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数．利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正．仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用．     

基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法

为弥补JPEG算法不能自适应不同属性图像的不足,提出一种基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法.利用多闲值分割将图像分割成不同尺寸的平滑子块和细节子块,不同子块采用不同DCT变换和量化方式.本文定义的压缩-信噪比增益(CPR)同时考虑了压缩比(CR)和峰值信噪比(PSNR),可有效评价图像压缩效果,实验结果表明,与传统JPEG算法相比,该算法在PSNR相同情况下,能够获得更高的CR;或者在CR相同情况下,能够获得更高的PSNR.     

基于多层分块自适应压缩感知的图像编解码方法

压缩感知中,测量矩阵对图像进行单一采样率的压缩采样。传统的测量矩阵虽然能够获得比较好的重构效果,但因采样数目较多,故而资源耗费也较多。为了解决上述问题,提出了多层分块自适应编码算法(multi-layered block adaptive coding algorithm,MLBA)以及多层分块自适应压缩感知编解码方法(multi-layered block adaptive compressed sensing codec method,MLBACS)。MLBACS编解码方法基于MLBA编码算法,能够根据图像局部结构进行不同层数和大小的分块,并自适应分配采样率。仿真结果表明,在同等重构性能的前提下,相对于单一采样率下的压缩感知,MLBACS编解码方法能够不同程度地降低重构图像所需的采样数目。     

基于二阶泛模型的无模型自适应控制及参数整定

首先充分利用无模型自适应控制(MFAC)边建模、边控制的特点,推导基于二阶“泛模型”的改进无模型自适应控制方法,并推导伪偏导数及控制律的迭代公式,与基于一阶泛模型的MFAC方法相比,改进策略可以使每次迭代的泛模型更加准确,从而进一步提高控制精度.接着,针对改进MFAC的参数整定问题,提出基于优化技术的控制器参数整定方法,运用辨识出的近似模型针对不同的目标函数进行优化,使得其实用范围更加广泛.通过大量仿真实验对比可以看出:经过Jeu-tr型性能指标进行参数优化的改进MFAC控制器动态响应最好,且优化迭代次数较少.因此,控制效果得到显著改善.     

图上自适应正则化的图像去噪

自适应正则化方法在不同的局部区域能够选取不同的正则化参数和正则化约束,因而能够灵活地对边缘和噪声进行区别处理。将自适应正则化建立在图上,提出了一种定义在加权图上的,具有自适应参数的正则化模型。用nonlocal means 算法构造图的权重函数,用建立在图上的自适应正则化方程实现图像的去噪处理,仿真实验结果表明：该方法能有效地去除图像中的噪声,在去噪性能上优于部分基于图论的偏微分方程方法。     

基于延迟线组合调相的高能效自适应混合预编码方案

针对毫米波大规模多输入多输出系统采用混合预编码技术所带来的高功耗影响,基于延迟线组合调相器件设计了一种间接全连接型混合预编码系统结构,并提出一种自适应连接的混合预编码方案,可大幅减少与天线直连的调相器数量从而降低硬件造成的功耗损失。方案将编码矩阵的求解分为数字编码矩阵、模拟编码矩阵和开关组成的连接交换矩阵3个部分进行交替优化;提出一种基于互补正交投影矩阵的算法来解决模拟编码矩阵的优化;利用功率约束条件和最小二乘算法简化数字编码矩阵的求解;针对连接交换矩阵的离散组合优化问题,利用低复杂度的交叉熵算法进行优化。仿真结果表明,所提方案可以保证系统性能在接近纯数字预编码方案的同时有效提高系统的能量效率。     

一种基于共轭梯度算法的盲自适应干扰抑制技术

盲干扰抑制技术是在不知道系统参数 ,不需要训练序列的情况下 ,有效抑制 Direct Spread Code DivisionMultiple- Access(DS- CDMA)系统的多址干扰的有效方法。根据受限最小输出能量准则并利用空间正交投影技术 ,该文提出了一种新的基于共轭梯度算法的盲自适应干扰抑制算法。仿真分析比较表明 ,与现有的基于 L east Mean- Square(L MS)算法、基于 Recursive L east- Squares (RL S)算法等盲自适应干扰抑制技术相比 ,该算法具有收敛速度快速稳定、输出性能好、计算复杂度适中等优点