基于改进的四阶各向异性扩散的中值先验重建算法

针对只能提供有限局部先验信息的最大后验法可以使重建后的图像出现阶梯状边缘伪影和过度平滑等缺点,提出了一种基于改进四阶各向异性扩散的中值先验重建算法.该算法首先在中值先验分布重建算法的目标函数中加入先验信息,用于保真图像的细节;然后针对重建图像依然存在块状伪影的问题,在每次迭代中对重建的图像进行改进的四阶偏微分降噪处理,从而使图像得到进一步的优化.仿真实验结果表明,该重建算法可以在对重建图像进行降噪的同时很好地保持图像的边缘和细节,获得高信噪比以及高质量的图像.     

绝对差值排序的全变分低剂量CT重建算法

针对传统全变分(Total Variation,TV)低剂量CT(Computed Tomography,CT)算法在重建图像时出现阶梯效应和模糊图像边缘的问题,提出了基于绝对差值排序(Rank-Ordered Absolute Differences,ROAD)和中值先验(Median Prior,MP)模型的TV低剂量CT重建算法.首先采用ROAD对传统TV模型中的扩散函数进行改进,然后将改进后的TV模型与MP模型结合得到新的惩罚项,最后将该惩罚项应用于基于惩罚加权最小二乘重建算法从而构造新的目标函数.实验结果表明,新算法不仅可以抑制阶梯伪影的产生,还能够很好地保留图像边缘细节信息.     

基于广义主成分分析的图像重建

主成分分析(PCA)在图像识别及高维数据降维中有着普遍的应用.为提升基于主成分分析的图像重建性能,在经典PCA算法的基础上提出了广义主成分分析(TPCA),并利用该算法进行图像重建.该算法利用图像像素的空间邻域构成固定尺寸的数组并将其作为广义标量进行代数运算,可以方便有效地描述各像素的空间约束,从而提升图像的重建效果,同时也为其他图像分析算法的改进和升级提供了思路.实验分别将经典PCA算法与TPCA算法运用于公有数据进行图像重建,并对重建质量进行定量分析,结果表明运用TPCA算法的图像重建效果明显优于经典PCA算法.     

一种新型两相流检测ERT图像重建算法

针对目前电阻层析成像(ERT)应用于两相流领域重建图像算法存在成像精度较低和速度较慢的问题,基于BFGS最优化方法,提出一种新型图像重建算法.为满足两相流在线参数测量的要求,对BFGS算法进行了改进.改进的BFGS算法(MBFGS)选取了不精确的迭代方向,并用单位矩阵近似代替目标函数的Hessian矩阵.数值实验证明,新算法较为稳定和快速,重建图像的质量优于目前常用的灵敏度系数法和线性反投影算法,算法以较小的速度代价重建较高质量的图像.     

基于插值函数的三维图像表面重建算法

在放射医学、核医学、无损检测及评价和数据压缩等众多领域,研究在不破坏被检测物体的情况下,观察物体内部组织的结构及空间位置,具有重要的理论意义和应用价值.为了获取物体内部的数据信息,通常采用射线扫描方式,然后根据实际需要,运用不同方法进行图像重建.本文研究受损的颅骨扫描图像,提出基于插值函数三维图像表面重建算法,改进了已有的图像重建过程.从数据采集到图像重建的全过程都在计算机上实现,并给出了背景物质检测、图像分割、图像剥离和三维图像表面重建仿真结果.最后对结果进行分析,证明了基于插值函数的三维图像表面重建算法可以有效地提高重建图像的质量.     

高噪声遥感图像稀疏去噪重建

高噪声遥感图像去噪一直是遥感领域研究的一个重要难题,为进一步提高高噪声遥感图像的重建质量,在经典的压缩感知迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种改进迭代小波阈值算法.首先,提出一种自适应小波滤波算子在图像稀疏变换过程中对获取的遥感图像小波系数进行筛选,去除图像中的部分噪声信息;其次,使用提出的下降BayesShrink阈值在每次迭代过程中对获取的小波系数进行二次筛选过程;最后,使用改进的块稀疏全变差方法对获得的重建图像进行调整以进一步提高重建遥感图像的质量.试验结果表明,该算法的去噪重建性能优于经典的压缩感知迭代小波阈值算法,可以从高噪声图像中重建一幅高质量的遥感图像,验证了该算法的有效性.此外,该算法能够有效地保护遥感图像的边缘和纹理等重要特征信息.在低压缩采样比情况下,该算法也能够获得相对较高的峰值信噪比和视觉质量.在卫星地面接收站,该算法可直接使用获取的少量含噪遥感图像数据重建一幅清晰的遥感图像.     

基于改进回溯线搜索的二维梯度投影法

压缩感知的二维与一维方法相比,在对图像进行压缩观测时可以更好地保持其结构信息,因而能够提高压缩观测图像的重构质量.通过改进基于全变差正则化的二维梯度投影压缩感知算法,对该算法中全变差最小化进行求解,提出了一种改进的回溯线搜索方法以优化其中梯度下降法的步长选择方法,从而提高了重建图像的质量和算法的收敛速度.实验结果表明,将改进的步长选择方法应用于二维梯度投影算法之后,重建图像的主观质量和峰值信噪比都得到提高,同时算法的迭代次数减少,收敛速度更快.     

序列图像的POCS超分辨率重建方法

为了有效地执行超分辨率算法,使其改善高分辨率图像的边缘质量,根据POCS算法的原理,给出了模拟-修正迭代超分辨率图像重建方法和具体实现步骤.针对重建的高分辨率图像中产生的边缘Gibbs现象,提出了一种抑制方法,该方法将中心在边缘像素的PSF与一个指数型权值函数相乘,使得修改的PSF系数沿着边缘正交的方向减小.利用模拟序列和实际序列对改进的POCS算法的有效性进行了验证.结果表明:该方法简单易行,能有效地保持边缘的特性,达到提高图像质量的目的.     

改进归一化方法对ECT重建图像质量的影响

为了提高电容层析成像（ECT）系统重建图像的质量,提出一种改进的电容测量值归一化方法.在典型流型分布下,对使用不同归一化方法情况下的正则化迭代算法和Landweber迭代算法的重建结果进行比较,分析了不同归一化方法对这两种常用迭代算法重建图像质量的影响.实验结果表明：对于三种典型流型的多数相含率分布情况,采用改进的归一化方法能够减小系统线性近似求解的偏差,提高两种迭代重建算法的重建图像质量.     

基于粒子群算法的模糊滤波器优化方法

根据粒子群算法可以搜索全局最优的特点,提出一种新的基于粒子群算法优化模糊隶属函数,从而对带有脉冲噪声图像进行模糊中值滤波的方法.该方法给出一个新的模糊熵定义,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,依照最大熵准则将图像变换到模糊域,然后对需要处理的噪声图像进行滤波.实验表明,提出的方法可以很好地滤除图像中的脉冲噪声,自适应性强.     

加权特征自动图像标注方法

提出了一种基于加权特征的图像自动标注方法．该方法首先采用加权特征聚类算法对图像区域进行语义聚类,这种聚类算法根据图像特征的统计分布来计算特征与类别的相关度,增加相关度高的特征的权重,避免聚类算法被弱相关或不相关的特征所支配;然后,根据训练集中样本图像的标注情况建立图像区域与语义关键字的关联;最后,在未标注图像区域给定时,计算每个语义关键字的条件概率,将条件概率最大的语义概念作为图像的标注． 在Corel图像库的数据集上验证了新方法的有效性．     

自适应加权中值滤波在地震图像中的应用研究

针对中值滤波可以有效抑制随机噪声的特点提出一种新的自适应加权中值滤波算法.该算法可有效分析地震图像噪声分布特点,依据被污染情况确定权值域.实验证明,该算法在提高巾值滤波性能的同时有效地消除了地震图像的噪声,并很好地保持了图像边缘细节,提高了地震图像的信噪比.     

加权贝格曼空间上的加权复合算子

从加权复合算子TФ,φ的Carleson测度定义出发,刻画了Cn中有界对称域上的加权复合算子TФ,φ,在加权贝格曼空间上有界性的充要条件。     

基于加权星图稀疏正则化的图像压缩感知重构

为了更有效地表达图像的高阶稀疏结构,提出基于图稀疏正则化的压缩感知重构算法,通过图论方法描述图像稀疏系数间的相关性。首先,采用图结构化稀疏度量表征图像的非局部相似性,并化简稀疏系数的完全图结构为仅与均值节点连接的星图结构,以实现更高效的稀疏表达;然后,通过加权范数的形式体现稀疏系数的不同重要性,达到自适应恢复的目的。进一步,提出求解星图稀疏模型的近似消息传递算法,通过引入辅助变量,使得权值参数和稀疏系数的优化问题更易求解。实验结果表明,所提出的算法在客观质量和主观质量上优于其他基于非局部稀疏模型的重构算法,验证了星图稀疏模型的有效性。     

一类归纳加权函数系

用x≥1上连续非负严格单调的无界函数u构造了一类归纳加权函数系,并给出了它们的一个判断条件.由此得的归纳加权函数系可被用于解析函数的加权代数中问题的讨论.     

关于加权的Bernstein-Markov型不等式

假设函数f在端点处具有奇性,该文针对此类函数定义了一类修正的Bernstein算子,并在此基础上给出了修正的Bernstein算子的加权Bernstein-Markov型不等式,此类不等式推广了数学工作者们的结论。     

多目标决策权值的统计分析方法

在多目标决策中,经常采用加权系数法化为单目标问题,而权系数常用 Delphi 法或AHP 法确定.为寻求反映客观性的权系数向量,本文首先引入反映被测评对象信息的反馈权值向量,然后用反馈权值向量检验由 Delphi 法或 AHP 方法得到的先验权值向量,最后给出一种修正权值向量的方法.     

模糊诱导有序加权平均算子

给出了诱导有序加权平均算子的矩阵表示,在此基础上提出了模糊诱导有序加权平均算子,讨论了模糊诱导有序加权平均算子的相关性质,并将模糊诱导有序加权平均算子用于一个投资决策实例分析中。     

模糊诱导有序加权平均算子

给出了诱导有序加权平均算子的矩阵表示,在此基础上提出了模糊诱导有序加权平均算子,讨论了模糊诱导有序加权平均算子的相关性质,并将模糊诱导有序加权平均算子用于一个投资决策实例分析中。     

加权移位算子的非游荡性

以构造的方式,研究了护（1≤P〈∞）空间上的加权移位算子B,当其权序数满足一定条件时,具有非游荡性;证明了它经过一恒等算子扰动后,仍可保持这种特性;进而得到了Hilbert空间上的任一有界线性算子关于非游荡算子的分解理论．