一种自适应阈值曲波图像去噪算法

利用曲波变换进行图像去噪能取得较好的效果,但是现有的曲波去噪没有充分利用图像曲波系数的特点,容易过分扼杀图像的细节信息.本文提出了一种基于阈值自适应的曲波图像去噪算法,利用图像经过曲波变换后的能量分布特性选取阈值,以更好地保护图像细节.实验结果表明,该算法可以将每一尺度上的信号与噪声在最大程度上分离,有效去除了高斯白噪声,进一步提高了峰值信噪比,更好地实现了去除噪声与保护图像细节之间的平衡.     

脉搏波信号分析方法的研究进展

脉搏波蕴含着丰富的人体生理和病理信息,历来都受到中外医学界的重视,现已成为中西医共同的研究热点.本文从目前较为主流的几种分析处理脉搏波信号的方法出发,分析了每种方法对脉搏波信息提取和利用的现状,提出了应对脉搏波进行更为深入的研究,从而为医学脉搏信号诊断系统的设计和脉诊的临床应用提供科学的依据.     

应用小波系数GSM统计模型的混合傅里叶-小波图像降噪

提出一种混合傅里叶-小波图像降噪算法,该算法的主要步骤是：先在傅里叶域中降噪,然后在小波域中滤除剩余的噪声。小波域中要滤除的是有色噪声,为了考虑有色噪声小波系数间的相关性,采用GSM（Gaussian scale mixture）统计模型描述图像小波系数的统计特性。实验证明该算法能有效提高降噪效果。     

基于非局部算法的序列图像超分辨率重构

提出了一种基于非局部算法的多帧图像超分辨率重构算法,该方法无需进行图像校正。为克服传统图像复原算法基于图像局部点领域的影响,指出可以使用非局部去噪模型的优越边缘保持性和去噪性来重构高分辨率图像。实验证明,该算法在低信噪比情况下,可以取得较好结果,有效解决了低信噪比条件下图像复原的一个难点。     

基于重建误差的任务型对话未知意图检测

现有未知意图检测模型通常将语句映射到向量空间,并使用局部异常因子算法定义密度较小的特征点为未知意图,但经交叉熵损失训练的已知意图特征簇更加狭长,簇内的整体间距、密度和分散情况不均匀,进而增加了检测难度。针对上述问题,提出一种基于自动编码器重建误差的未知意图检测模型。在训练阶段,使用融入标签知识的联合损失函数训练已知意图分类器,使已知意图特征类间距离大且类内距离小,并利用这些特征训练一个仅能获取已知意图信息的自动编码器。在测试阶段,利用自动编码器将重建误差较大的样本视为未知意图,其余样本视为已知意图正常分类。在SNIPS数据集上的实验结果表明,在已知意图占比为25%、50%、75%时,该模型的Macro F1得分相比于表现最优的增强语义的高斯混合损失基线模型分别提升了16.93%、1.14%和2.37%,能够检测到更多的未知意图样本,同时在类别分布极不平衡的ATIS数据集上也有较好的性能表现。     

Automated construction of Wi-Fi-based indoor logical location predictor using crowd-sourced photos with Wi-Fi signals

Owing to the recent proliferation of smartphones and the SNS, a large number of images taken by smartphones at various places have been uploaded to SNSs. In addition, smartphones are equipped with various sensors such as Wi-Fi modules that enable us to generate an image associated with the sensory information that represents the context in which the image was captured. This study demonstrates the benefits of images associated with Wi-Fi signals in the automated construction of a Wi-Fi-based indoor logical location classifier that predicts a semantic location label of a user’s position for shopping complexes. In this study, a logical location class refers to the store class label in a shopping complex, such as Starbucks and H&M. Given a collection of images associated with Wi-Fi signals taken at a shopping complex and the complex’s floor plan, the proposed method first estimates the store label at which an image was taken by analyzing the image and crawled online images of branch stores. Then, the 2D coordinates of the images taken at branch stores on the floor coordinate system can be estimated using the floor plan. Subsequently, by using the Wi-Fi signals of the branch store images and their estimated 2D coordinates, we construct a transformation function that maps Wi-Fi signals onto the 2D coordinates, and we adopt this function to predict an indoor location class of an observed Wi-Fi scan from a smartphone possessed by an end user. The proposed transformation function comprises an ensemble of sub-functions designed based on CVAEs. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed method for three actual shopping complexes.     

基于自监督约束的双尺度真实图像盲去噪算法

现存的图像去噪算法在处理加性高斯白噪声上已经取得令人满意的效果,然而其在未知噪声强度的真实噪声图像上泛化性能较差.鉴于深度卷积神经网络极大地促进了图像盲去噪技术的发展,针对真实噪声图像提出一种基于自监督约束的双尺度真实图像盲去噪算法.首先,所提算法借助小尺度网络分支得到的初步去噪结果为大尺度分支的图像去噪提供额外的有用信息,以帮助后者实现良好的去噪效果.其次,用于去噪的网络模型由噪声估计子网络和图像非盲去噪子网络构成,其中噪声估计子网络用于预测输入图像的噪声强度,非盲去噪子网络则在所预测的噪声强度指导下进行图像去噪.鉴于真实噪声图像通常缺少对应的清晰图像作为标签,提出了一种基于全变分先验的边缘保持自监督约束和一个基于图像背景一致性的背景自监督约束,前者可通过调节平滑参数将网络泛化到不同的真实噪声数据集上并取得良好的无监督去噪效果,后者则可借助多尺度高斯模糊图像之间的差异信息辅助双尺度网络完成去噪.此外,还提出一种新颖的结构相似性注意力机制,用于引导网络关注图像中微小的结构细节,以便复原出纹理细节更加清晰的真实去噪图像.相关实验结果表明在SIDD,DND和Nam这3个真实基准数据集上,所提的基于自监督的双尺度盲去噪算法无论在视觉效果上还是在量化指标上均优于多种有监督图像去噪方法,且泛化性能也得到了较为明显的提升.     

基于堆叠稀疏降噪自动编码器的地区风电场群高精度超短期风电功率预测

为解决风电功率预测过程中面临的风电数据量大且复杂化以及如何提高预测精度的问题,基于堆叠稀疏降噪自动编码器提出地区风电场群高精度超短期风电功率预测方法。该方法采用自编码器对输入风电功率数据进行降维提取特征,为进一步增强自动编码器的抗干扰性,对其引入稀疏性约束和降噪技术。该方法能够有效降低数据的解析难度和提高特征提取的可靠性。通过实际算例验证,该预测方法可有效提高多风电场功率预测的精度。     

An adaptive method based on the improved LPA-ICI algorithm for MRI enhancement

Various diseases are diagnosed using medical imaging used for analysing internal anatomical structures. However, medical images are susceptible to noise introduced in both acquisition and transmission processes. We propose an adaptive data-driven image denoising algorithm based on an improvement of the intersection of confidence intervals (ICI), called relative ICI (RICI) algorithm. The 2D mask of the adaptive size and shape is calculated for each image pixel independently, and utilized in the design of the 2D local polynomial approximation (LPA) filters. Denoising performances, in terms of the PSNR, are compared to the original ICI-based method, as well as to the fixed sized filtering. The proposed adaptive RICI-based denoising outperformed the original ICI-based method by up to 1.32 dB, and the fixed size filtering by up to 6.48 dB. Furthermore, since the denoising of each image pixel is done locally and independently, the method is easy to parallelize.     

一种适用于移动节点的事件驱动分簇算法

提出一种适用于移动无线传感器网络节点的事件驱动分簇算法,使用簇头间能量筛选法选举簇头,并加入事件驱动机制,能够使节点在有突发事件发生的情况下,对网络中的簇进行基于事件区域的重组,以减少数据冗余。建立相应的仿真实验模型,对运动节点的分簇情况进行动态跟踪及分析。实验结果表明,该算法能够满足事件驱动分簇的要求,能量消耗比经典算法更均衡。