基于Gaussian-MRF的DTI图像的正则化

为了对DTI图像进行正则化,采用了Gaussian-MRF模型。正则化方法根据Bayes准则对图像灰度值进行最大后验（MAP）估计,估计采用模拟退火方法进行,退火温度采用指数冷却进度表。通过对不同加权梯度下的同一层图像（一共7幅）同时进行正则化实验,结果表明该方法能够改善图像的噪声性能。把本正则化方法的结果与对张量场直接进行正则化的结果进行比较,表明采用本方法能够更加有效地减小噪声影响。通过把指数冷却进度表和对数冷却进度表的结果进行比较,表明采用指数温度能够在更短的时间内获得更好的正则化效果。     

基于图像分割的噪声方差估计

提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法。第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差。第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果。在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差。     

基于Harris-LM全局运动估计的电子稳像算法研究

全局运动估计用途非常广泛,但是由于全局运动估计计算量大、噪声多等因素使得它很难在实时应用中使用.为了减少全局运动估计的计算量,提高全局运动估计的速度,选取Harris角点进行计算.基于LM(Lev-enberg-Marquardt)全局运动估计的思想,提出一种去除图像画面抖动的算法.通过LM算法估计全局运动参数,从而获得参考帧和当前帧之间的全局运动矢量.然后采用Kalman滤波的方法,一方面较好地平滑运动矢量以降低视频抖动,另一方面有效跟随摄像系统的有意扫描运动.最终进行运动补偿,以达到输出稳定图像的目的.实验结果表明,该算法能较好地实现图像序列的稳定.     

车载 OFDM 通信系统中结合后训练序列的判决反馈信道估计方法

针对具有较大多普勒扩展和时延扩展的车载通信环境,利用后训练序列信道响应携带的信道变化信息,提出一种结合后训练序列的判决反馈信道估计方法.该方法采用最小二乘算法估计后训练序列的信道响应;对前一个正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)符号和后训练序列的信道响应估计值进行系数加权求和来估计当前OFDM符号的信道响应,并利用其4个导频子载波的信道频率响应关系自动获取加权系数;最后,对获得的信道响应估计值进行判决反馈和低通滤波以降低噪声影响.仿真结果表明,与目前取得较好性能的STA(spectral temporal averaging)方法、CDP(constructing data pilot)方法和结合平滑滤波的判决反馈信道估计方法相比,所提方法具有更优的误包率性能.     

基于区域分割的快速随机喷洒Retinex方法

原始随机喷洒Retinex(RSR)算法为保证图像质量必须使用较多的采样点,这将会增大算法的计算量、降低运行速度.为了减小计算量,提出了一种基于区域分割的快速RSR算法.算法首先对原始图像进行基于背景亮度的区域分割,对每个区域选取不同的参数进行增强计算减小了计算量;然后对增强后的图像采用改进的滤波方法进行滤波,减小了噪声的影响,从而保证了图像的质量.基于Matlab的实验结果表明,使用提出的算法对图像增强后,与传统RSR算法相比,图像的色彩系数、信息熵和标准差等指标基本一致,但算法运行速度提高了25.6倍.     

CNN-PDE非线性图像滤波器

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的.     

基于改进的MCA和K-SVD的图像稀疏表示去噪算法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,传统的图像去噪方法是基于小波阈值变换的,其去噪效果较好,但容易丢失细节信息,导致边缘模糊,针对传统去噪方法存在的不足,本文提出一种基于形态学成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)和K奇异值分析(K-SVD)的图像去噪方法.考虑到传统的MCA算法对图像的稀疏性要求较高,本文通过求解最接近l1范数的若干次优解和最小l1范数解进行加权叠加,并将结果作为源信号的估计,改进了传统MCA算法中对图像稀疏性的高要求,提高了对源信号估计的精度.本文方法首先采用改进的MCA算法将含噪图像划分为平滑部分、纹理部分和边缘部分;然后对平滑的结构部分采用小波阈值去噪,并利用改进的K-SVD去噪算法对纹理部分和边缘部分进行自适应去噪,最后将三部分合起来得到最终去噪图像.实验表明,该方法相比于传统的图像去噪方法能够更好地滤除噪声,保留图像的细节特征和边缘信息,获得更高的峰值信噪比值.     

一种改进的边缘检测与分块相结合的噪声估计方法

在图像处理中,噪声估计是个重要问题。Aishy和Eric提出了一种针对高斯白噪声的方差估计方法,给了一种自适应选择平滑子块的方法和一个用来计算子块平滑度的结构分析器。此方法存在两个问题:1)含有边缘纹理的子块可能被选择为平滑子块而影响结果精度;2)一些特殊子块具有极高方差但平滑度极小,如果图像含有一个以上的特殊子块,可能造成非常严重的过估计。上述两个问题都是由边缘纹理造成的。提出一种边缘检测与分块相结合的估计方法,首先利用简单边缘检测算法除去含有连续边缘点的子块,然后用Aishy方法。实验结果表明方法能够有效避免特殊情况下的严重过估计,而且在一些噪声水平时比Aishy方法的结果更精确。     

小波复扩散及在DTI图像恢复中的应用

扩散张量图像中广泛存在的赖斯噪声会给张量计算和脑白质追踪等带来严重的影响.为了减少噪声影响,采用小波复扩散方法对多通道扩散加权图像进行了恢复.小波复扩散滤波方法即在小波域中进行复扩散.该方法能够有效消除噪声影响而且具有较好的边缘保持特性.采用峰值信噪比（PSNR）和信号均方差之比（SMSE）来定量地评估本滤波器消除赖斯噪声的性能.基于模拟和真实数据对张量场的表面扩张系数等进行了计算并进行了人脑白质纤维追踪.把去噪方法和多通道小波方法以及复扩散方法进行了比较,实验结果表明本滤波方法具有良好的去噪性能.     

一种改进的减小NLOS影响的定位算法

根据蜂窝网络中非视距(NLOS)传播时延服从指数分布的统计特性,在视距重构/平滑算法的基础上,提出了一种改进的减小NLOS影响的定位方法.该方法首先根据NLOS传播时延的统计特性,估计NLOS传播时延的均值和方差;然后对到达时间差(TDOA)测量值进行修正,进而估计移动台(MS)位置;最后对不同时刻估计的移动台位置进行加权处理,进一步减小NLOS的影响.仿真结果证明该方法能够有效提高定位算法的定位精度.     

基于梯度的方向图估计改进算法

获得准确的方向图是自动指纹识别系统（AFIS）预处理的重要一步。基于梯度的方向图估计算法的是常用的一种有效算法,针对其不足之处,对其进行了改进。首先采用4个方向的梯度分量来计算每点的梯度和方向;采用自适应的平滑模板来适应不同质量指纹的方向图平滑需要;综合不同平滑程度的方向图增强去噪能力;同时对中心点（corepoint）、三角点（deltapoint）附近采用不同的平滑方法,使这些区域纹线变化细节得到保持。实验结果表明改进后的算法可以获得更准确的方向图,去噪能力增强,可以适应不同质量的指纹图像。     

基于Fr-AF与改进RIDT的QFM-PRBC伪码估计

针对二次调频-伪码调相(quadratic frequency modulated-pseudo random binary phase code,QFM-PRBC)复合信号伪码估计的难题,提出一种基于分数阶模糊函数(fractional ambiguity function,Fr-AF)和改进的三角窗抗干扰核函数(reduced interference distribution kernel based on the triangular window,RIDT)变换的伪码估计算法.应用平方法解决伪码与信息码相位突变问题,并用累加平均减小平方法带来的噪声影响,利用分数阶模糊函数估计平方累加后信号的最高项和次高项系数,重构信号对接收端信号降阶;采用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)对基于三角窗减少干扰的核函数变换加以改进以提取降阶后信号的伪码序列.仿真实验表明了算法的有效性,当累加次数为20且信噪比在-4 dB以上时,伪码可以正确估计.     

基于相空间重构和独立分量分析的超声信号噪声消除

提出了一种新的基于相空间重构和独立分量分析的超声信号去噪方法.应用该方法处理了实际的试块超声检测信号,并与小波去噪的效果进行了比较.实验结果表明,该去噪方法的效果与小波去噪方法接近,其特色是通过超声信号和噪声信号的盲源分离实现噪声消除.该去噪方法与小波去噪方法相比具有使用简单容易、去噪效果好和自适应强等优点.     

基于直接数字频率合成器的高性能数字电视调谐器本振设计

讨论了数字电视调谐器本振相位噪声,在分析直接数字频率合成器（DDS）的原理及特点的基础上,提出了一种DDS与锁相环（PLL）混合电路用于调谐器本振的方法,应用该方法可使其在所用频率点上无相位截断噪声,从而使调谐器本振的相位噪声大大改善,实验证明,该方法是有效的。     

利用组合马尔可夫模型的非监督图像分割方法

提出了一种基于边缘辅助的组合马尔可夫随机场模型(E-CMRF),并应用于非监督图像分割.在传统的马尔可夫标号场(MRF)基础上引入边缘二值随机场,二者相互作用构成组合随机场.该模型使用期望最大(EM)算法对待分割图像完成参数估计,并运用动态能量权值提高收敛速度.最后根据贝叶斯定理将图像分割问题转化为最大后验概率的求取,运用改进的Metropolis采样算法求得最大后验概率解.实验结果证明,该分割方法不需要人工给出先验信息,在具备抗噪性等特点的同时提高了分割精度.     

基于MSWF的宽带LFM近场源二维参数快速估计算法

提出一种基于多级维纳滤波器理论和非相干子空间算法的宽带LFM近场源方向角与距离二维参数联合估计算法.与经典算法相比,利用多级维纳滤波器理论直接从阵列接收信号构造噪声子空间,不必使用特征值分解,因此具有较低的计算量.理论推导和仿真实验证明了本算法的有效性.     

基于GPU的高阶辛FDTD算法的并行仿真研究

高阶辛时域有限差分算法(SFDTD)与传统的时域有限差分算法(FDTD)相比具有更优的稳定性和计算精度,但在进行电磁仿真时则更为耗时。为解决这一问题,文章应用SFDTD的空间并行性,研究并实现了基于计算统一设备架构(CUDA)的SFDTD的并行算法仿真;基于费米架构,分析了各种尺度网格下速度的提升,与传统的CPU实现该算法进行比较,验证了该方法的正确性和高速性。     

GPS姿态测量中四元数迭代算法的改进

为抑制实际观测中GPS姿态测量系统受环境影响而出现的较强的观测噪声,提出了一种在迭代过程中对噪声进行抑制的方法. 该方法利用改进后的布洛伊登法进行迭代运算,减小了基本算法的计算量. 该算法在强噪声的情况下能较精确地收敛到真值. 仿真结果表明,该方法对噪声的抑制效果较好,所得收敛结果的误差比传统方法小,且减少了时间消耗.     

一种基于WMF-ACA的深度图像修复算法

针对RGBD相机由于硬件条件的限制,所获取的深度图像往往存在空洞与噪声的问题,提出一种彩色图像引导的深度图像空洞填补方法.对深度图像边缘区域采用基于局部直方图的加权模式滤波器(WMF)进行处理,在有效保留深度图边缘与细节的前提下,消除图像噪声.对深度图像非边缘区域采用一种异步元胞自动机(ACA)模型算法,根据邻域和迭代规则对深度图空洞进行填补,快速、准确地完成任务.在立体匹配数据集Middlebury上测试所提算法实现性能,实验结果表明:该算法的结构相似性(SSIM)与峰值信噪比(PSNR)更高,能够准确地填补深度图空洞,同时保持深度图边缘清晰.