机敏混凝土ERT实验系统设计

机敏混凝土电阻率层析成像(ERT,electrical resistance tomography)是新近发展起来的一种可视性无损检测技术.为了对其深入研究,设计并实现了一个机敏混凝土ERT实验系统.系统的各功能模块都采用参数化设计技术,能够进行不同试件、不同电极数下ERT成像研究.实现了多种ERT成像算法,各算法参数和成像显示参数也可直接修改.介绍了该系统的主要功能及其实现方法,给出了部分ERT实验图.     

一种BFGS校正的改进信赖域方法

本文利用经典的信赖域方法,针对无约束优化问题,对信赖域进行改进,并在此基础上对算法进行BFGS校正。数值实验证明,相比传统的信赖域方法,改进的信赖域方法在计算效率上有了很大提高;而加入BFGS校正后,新算法相比改进的信赖域方法又有了进一步的提高。     

基于QR分解的对称共轭梯度法成像算法

为了快速得到高质量的重建图像,提出了对称共轭梯度法成像算法,大大缩减了迭代次数,同时,将ERT物理模型进行规范化和Tikhonov正则化处理,进而将QR分解的思想引入ERT方程的求解中,提出基于QR分解的对称共轭梯度算法,实现了单步图像重建.理论分析表明,该算法具有良好的收敛性.通过典型流型的仿真实验,证明了该算法可以...     

一种求解无约束优化问题的非单调信赖域算法

提出了非单调信赖域算法求解基于锥模型的无约束优化问题,该算法在求解信赖域子问题时充分利用了当前迭代点的一阶梯度信息。提出了一个新的信赖域半径的选取机制,并和经典的信赖域方法作比较分析。设定了一些条件,在这些假设条件下证明了算法是整体收敛的。数值实验结果表明,该算法对基于锥模型的无约束优化问题的求解是行之有效的,拓展了非单调信赖域算法的应用领域。     

改进迭代限幅滤波TDCS峰均比抑制算法

针对现有变换域通信系统存在较高峰均比及传统迭代限幅滤波算法峰均比收敛缓慢的问题,提出了改进迭代限幅滤波变换域通信信号峰均比抑制算法。该算法通过引入限幅噪声,对其进行滤波,减少峰均比回升的同时有效消除带外频谱扩散,并在迭代过程中获得更好的峰均比抑制效果。仿真结果表明,该算法一方面能获得更好的峰均比抑制效果,一次迭代较传统算法获得约1 dB的性能增益,三次迭代效果优于传统算法四次迭代;另一方面改善带外频谱性能,加入滤波后降低带外频谱功率约5 dB。误码率的对比结果表明,改进算法所损失的系统传输性能非常低。     

用于两相流检测电容层析系统成像的迭代算法

电容层析成像技术(ECT)在应用生产过程中作为一种在线检测技术而得到充分应用。通过精确测量ECT系统的12个电极之间的电容,并利用测量数据进行二维模型有限元法计算其电场敏感分布图,提出了一种迭代的成像算法。该迭代算法可比较精确地对管道横截面的两相流进行图像重建。并讨论了工业应用的实际问题和目前的技术上的缺陷性。     

关于楔形信赖域半径更新的两种方法

楔形信赖域算法用于求解无导数的优化问题,是基于传统的信赖域算法提出的。楔形信赖域算法的改进之处是在传统的信赖域子问题的基础上增加一个楔形约束,故称为"楔形信赖域"。信赖域半径的更新方法对于算法的收敛性有重要的影响。针对原楔形信赖域的半径更新方法的不足,提出了两种新的更新半径的策略。实验结果表明,在大多数测试问题上,改进的这两种算法的函数值计算次数大大减少。     

基于新型传感器阵列的声全息测试分析方法研究

针对声全息技术在实际工程应用中的扫描相位误差和有限测量孔径的问题,通过改进测试阵列和算法优化两种途径对其进行分析和解决.使用基于数字麦克风的面阵进行快照法测量,代替了传统的扫描测量,规避了扫描引入的相位误差;从理论上分析了有限孔径下近场声全息重构误差产生机理,并提出了"有限孔径空间扩展+波数域迭代滤波"的声全息算法,选用简谐激励作用下四周为无限大障板的简支钢板为对象,与传统声全息算法结果对比,验证了算法的有效性,并分析了全息面数据空间补零长度和迭代循环次数对声场重构的影响;使用转子台作为被测设备,模拟已知故障,通过单参考源下传感器阵列扫描测量结果验证了算法可以准确地定位模拟故障的空间位置.     

求解半定规划的新算法

为了提高求解半定规划问题的运算效率,提出了一种新的求解半定规划的非单调信赖域算法。将半定规划的最优性条件转化为无约束优化问题,并构造无约束优化问题的信赖域子问题,修正信赖域半径的校正条件,当初始搜索点处于峡谷附近时仍能搜索到全局最优解。实验结果表明,对于小规模和中等规模的半定规划问题,该算法的迭代次数都比经典的内点算法少,运行速度快。     

求解半定规划的新算法

为了提高求解半定规划问题的运算效率,提出了一种新的求解半定规划的非单调信赖域算法。将半定规划的最优性条件转化为无约束优化问题,并构造无约束优化问题的信赖域子问题,修正信赖域半径的校正条件,当初始搜索点处于峡谷附近时仍能搜索到全局最优解。实验结果表明,对于小规模和中等规模的半定规划问题,该算法的迭代次数都比经典的内点算法少,运行速度快。     

基于窄角扇束CT多次扫描的局部重建算法

介绍了窄角扇束工业CT的局部扫描方法,通过源与探测器的平移加旋转实现扫描;研究了CT多次扫描的局部重建算法,从粗略扫描重建的低分辨率图像中圈定感兴趣区域,再进行小步距扫描,重建出高分辨率的图像;提高了检测效率并且只需要更少的时间就可获取高质量的局部图像。     

DCT子域辐射状分割的图像多描述编码算法

多描述编码(MDC)是有效提高不可靠网络中数据接收质量的一种新方法。结合JPEG编码中DCT子域系数的分布特点,在已有算法(MDBDS)的基础上提出了DCT子域辐射状分割系数的4描述图像MDC算法。该算法采用DC系数重复分配、缺失AC系数补零的方法获取较好的描述重构效果。实验证明,在相同压缩码率下,该算法的整体性能优于MDEZW、MDBDS等同类MDC算法。     

自适应正则MAP的CT图像重建方法研究

提出了一种基于自适应正则最大后验概率估计(MAP)的计算机断层(CT)图像重建方法,该方法可以自适应地选择正则化参数,并充分利用每一次迭代的重建结果的信息,不断对其进行更新,通过多次迭代得到最终的重建图像。通过对头部模型的一个切片进行仿真实验,验证了该方法的可行性。用实际实验数据,与传统的方法、最大似然期望(ML-EM)算法和滤波反投影(FBP)算法相比较,表明该方法适用性较强,能较好地保持图像的边缘信息,而且图像的信噪比较高。     

基于变步长的正则回溯SAMP压缩感知重构算法

稀疏度自适应正则回溯匹配追踪算法（SAMP algorithm based on Regularized Backtracking ,SAMP-RB）是一种有效的压缩感知重构算法,在原子选择阶段引入回溯的思想,提高了重构精度,减少了重构时间。但SAMP-RB算法重构时采用步长不变的思想,容易因步长设置不合理而导致过估计或欠估计的问题。针对该问题,本文为提高残差大时的逼近速度,及残差小时的逼近精度,提出抛物线函数步长选择方法,并将其引入SAMP-RB算法。理论分析与仿真结果表明,改进后的变步长的正则回溯稀疏度自适应匹配追踪算法在提高重构精度的同时,重构时间降低了20%左右,因此验证了改进算法的有效性。     

基于兴趣域检测的空间金字塔匹配图像分类

在图像分类过程中,一个图像区域内起着决定性作用的对象位置和大小都不确定,直接使用空间金字塔匹配算法的分类准确率并不高。为此,提出了一种基于兴趣域检测的空间金字塔匹配方法可以有效改善分类准确率。首先利用检测器得到的定位结果,证实了在图像分类里使用一种主流的目标检测算法去将图像的目标和背景分离,分别得到前景和背景的可行性,然后使用粗目标对齐方式匹配,为这两个区域分别构建基于空间金字塔匹配算法的空间特征直方图,最后结合检测器提供的兴趣域检测评分与支持向量机提供的评分为分类结果重评分。实验结果表明,所提方法比使用标准的空间金字塔匹配算法得到的平均准确度均值提升超过12%,同时在与三种主流算法的对比中,所提方法平均准确度均值最高,并且在超过一半的图像类别中获得了最高的平均准确度。     

Fast ANN for High‐Quality Collaborative Filtering

Collaborative filtering collects similar patches, jointly filters them and scatters the output back to input patches; each pixel gets a contribution from each patch that overlaps with it, allowing signal reconstruction from highly corrupted data. Exploiting self‐similarity, however, requires finding matching image patches, which is an expensive operation. We propose a GPU‐friendly approximated‐nearest‐neighbour(ANN) algorithm that produces high‐quality results for any type of collaborative filter. We evaluate our ANN search against state‐of‐the‐art ANN algorithms in several application domains. Our method is orders of magnitudes faster, yet provides similar or higher quality results than the previous work.     

基于稀疏表示的多幅图像快速超分辨率重建

针对基于稀疏表示的图像超分辨率重建(SRR)提高图像的重建质量,但一般存在计算量大、耗时长的问题,通过粒子群优化稀疏表示算法获得稀疏表示;对多幅图像的稀疏系数进行融合;根据融合后的稀疏系数重建得到高分辨率图像.实验结果表明:方法的重建速度更快,重建质量更高.     

基于Contourlet变换的图像压缩感知重构

根据图像信号在Contourlet变换域的稀疏特性,分析Contourlet变换的基本原理,提出一种基于Contourlet变换的压缩感知重构方法。针对Contourlet变换的基函数并不严格规范正交、无法构造正交变换矩阵的问题,采用改进梯度投影算法恢复稀疏处理后的系数,在保证图像质量的情况下,实现图像的低速率重构。实验结果表明,该算法的鲁棒性较好。     

压缩感知框架下基于ROMP算法的图像精确重构

在压缩感知框架下运用正则化正交匹配追踪(ROMP)算法进行图像重构时,迭代次数取值不合适会严重降低重构图像的质量。针对这一问题,提出了确定合理迭代次数的方法。将以往迭代得出的结果作为先验知识,获取具有不同稀疏程度图像块的最佳迭代次数,从而保证了整幅图像的重构质量。实验表明,该方法重构效果优于采用固定迭代次数的ROMP算法。     

一种基于凸集投影(POCS)的数字图像超分辨率重建算法

该文研究了一种基于凸集投影(POCS)算法的超分辨率图像重建方法,分析了POCS方法恢复图像的理论算法,通过仿真对比了其与双线性插值方法恢复超分辨率图像的差异,仿真结果表明,该方法明显地提高了超分辨率图像的恢复质量。