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将结合Barzilai-Borwein步长和非单调线搜索的梯度投影法用于压缩感知信号重构.分析了Barzilai-Borwein步长计算方法,结合其特点给出了非单调线搜索方法,为降低线搜索对算法性能的影响,引入了自适应的策略,最后给出了算法收敛性分析.实验结果表明,该算法能很好地重构不同稀疏度的信号,且在相同条件下,计算效率优于经典的基追踪法、正交匹配追踪和其他梯度投影法. 相似文献
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近期国内外分割算法研究表明,当目标局部边缘性质相差较大时,局部自适应分割算法较全局分割算法可以取得更好效果。为了快速地进行GS(Greedy Snake)图像分割,提出了一种不规则形状自适应图像分割算法,用于图像目标物体的边缘检测,同时基于伪逆算法,提出了一种自适应调整参数的方法,该方法保留了算法的反馈机制。在系统动态仿真中,为了避免动态边缘的停滞,新算法继承了greedy Snake算法的能量公式,同时根据附近目标轮廓边缘及其周围测试点的性质,通过调整其权值参量来达到调整局部特性的目的,以便使轮廓自适应地逼近目标边缘。计算机仿真结果表明,将新算法模型用于捕捉多种目标物体的边缘,可较其他Snake算法取得较为良好的效果。 相似文献
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该文针对视觉跟踪中运动目标的鲁棒性跟踪问题,基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN),提出一种易于初始化的类CNN提取深度特征的视觉跟踪算法。该算法首先利用仿射变换对原始图像进行处理,然后对归一化尺寸的图像进行分层PCA学习,将学习得到的PCA特征向量作为CNN结构中的各阶滤波器,完成特征提取网络的初始化,再利用特征提取网络获取目标的深层次表达。最后结合粒子滤波,利用一个简单的逻辑回归分类器通过分类估计实现目标跟踪。结果表明,利用这种易于初始化的CNN提取到的深度特征能够有效地区分目标和背景,具有很好的可区分性,提出的视觉跟踪算法对光照变化、尺度变化、遮挡、旋转和摄像机抖动等都具有良好的适应性,在许多视频序列上表现出了较好的鲁棒性和准确性。 相似文献
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传统的一阶马尔科夫随机场在图像先验信息表达和对图像整体的约束上能力有限,同时基于暗通道的去雾算法在天空等大片白色区域处理效果存在偏差。针对以上问题,该文提出一种基于Color Lines 的高阶马尔科夫随机场去雾算法。该算法通过引入对颜色失真具有很好鲁棒性的Color Lines 先验条件,初步校正经暗通道获取的传输图,然后利用高阶马尔科夫随机场优化传输图,获取最终精确的去雾图像。实验结果表明,与已有算法相比,该文算法具有更强的普适性,可提高雾天图像的清晰度,同时恢复更多的图像细节等信息。 相似文献
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针对非均匀光照图像不能满足"视觉匹配"的问题, 依据人眼视觉机制提出了非均匀光照图像二次曝光算法. 首先, 融合退化过程模拟模型(Degradation process simulation model, DPSM)和Retinex模型得到了非均匀光照图像的成像模型, 利用修正的变分Retinex求解方法,获取乘性光照图像; 在人眼视觉阈值性的引导下去除加性光照图像, 获取反射图像; 依据视觉感光适应性对乘性光照图像进行动态范围调整, 并同反射图像相乘获取全局增强结果; 将全局增强结果同原始图像融合, 并对低照度区域进行颜色校正, 获取"视觉匹配"结果. 实验证明本文算法的场景再现结果可以较好地满足"视觉匹配", 性能达到或者超越了现有算法. 相似文献
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