针对合成孔径雷达图像的新型LOG边缘检测算法

传统LOG边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的 LOG边缘检测算法,首先采用双边滤波和自适应中值滤波来代替传统LOG算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG算法具有更好地检测效果。     

KPCA方法过程研究与应用

给出一种基于核函数的主成分分析方法,它主要用来解决大规模非线性数据的特征提取问题。文中给出了简化的协方差矩阵的计算方法与推导过程,还给出了KPCA方法的详细推导过程。最后使用核主成分分析的方法分别对线性与非线性分布的数据进行了分析,取得了比传统主成分分析方法更好的结果。     

基于改进的SKPCA三维模型检索方法

本文提出了改进的SKPCA降维方法。在特征向量稀疏化表达的基础上,实现了一阶降维、二阶降维与非线性降维。在增强特征向量表达能力的同时最大限度去除了冗余信息。实验证明利用改进的SKPCA降维方法获得的特征向量,检索效果优于SPCA方法。     

结合Pix2Pix生成对抗网络的灰度图像着色方法

针对神经网络在进行图像着色时容易出现物体边界不明确、图像着色质量不高的问题,提出结合Pix2Pix生成对抗网络的灰度图像着色方法.首先改进U-Net结构,采用8个下采样层和8个上采样层对图像进行特征提取和颜色预测,提高网络模型对图像深层次特征的提取能力;然后使用L1损失和smooth L 1损失度量生成图像与真实图像之间的差距,对比不同损失函数下的图像着色质量;最后加入梯度惩罚,在生成图像和真实图像分布之间构造新的数据分布,对每个输入数据进行梯度惩罚,改变判别器网络梯度限制方法,提高网络在训练过程中的稳定性.在相同实验环境下,使用Pix2Pix模型和summer2winter数据进行对比分析.实验结果表明,改进后的U-Net和使用smooth L 1损失作为生成器损失可以生成更好的着色图像;而L1损失能更好地保持图像结构信息,使用梯度惩罚可以加速模型的收敛速度,提高模型稳定性和图像质量;该方法能更好地学习图像的深层次特征,减少图像着色模糊现象,在有效地保持图像结构相似性的同时提高图像着色质量.     

改进遗传算法和支持向量机的特征选择算法

提出了一种基于改进遗传算法的特征选择算法。该算法以支持向量机分类器的识别率作为特征选择的可分性判据,对传统遗传算法的交叉和选择操作进行了改进,实现了指定数目的特征选择。而且算法在特征选择的过程中,还同时优化了支持向量机分类器的两个参数。实验数据的特征选择实验表明,提出的算法仅以损失2.7%识别率的代价,得到的特征维数却是传统遗传算法的1/5,极大地简化了分类器设计的复杂度。     

二阶收敛的光滑正则化压缩感知信号重构方法

目的压缩感知信号重构过程是求解不定线性系统稀疏解的过程。针对不定线性系统稀疏解3种求解方法不够鲁棒的问题:最小化l₀-范数属于NP问题,最小化l₁-范数的无解情况以及最小化l_p-范数的非凸问题,提出一种基于光滑正则凸优化的方法进行求解。方法为了获得全局最优解并保证算法的鲁棒性,首先,设计了全空间信号l₀-范数凸拟合函数作为优化的目标函数;其次,将n元函数优化问题转变为n个一元函数优化问题;最后,求解过程中利用快速收缩算法进行求解,使收敛速度达到二阶收敛。结果该算法无论在仿真数据集还是在真实数据集上,都取得了优于其他3种类型算法的效果。在仿真实验中,当信号维数大于150维时,该方法重构时间为其他算法的50%左右,具有快速性;在真实数据实验中,该方法重构出的信号与原始信号差的F-范数为其他算法的70%,具有良好的鲁棒性。结论本文算法为二阶收敛的凸优化算法,可确保快速收敛到全局最优解,适合处理大型数据,在信息检索、字典学习和图像压缩等领域具有较大的潜在应用价值。     

基于局部线性相关的信号去噪方法

针对基于整体线性逆问题的信号去噪方法会导致信号去噪不充分以及严重丢失细节的问题,提出一种建立在局部线性相关基础上的信号去噪方法。该方法以带噪声信号与原始信号局部存在线性相关性为基础,首先利用信号局部具有相同的尺度系数与偏移量,构造信号匹配模型;然后以原始信号的1-范数构造正则项;最后利用快速收缩算法求解去噪模型,使收敛速度达到二阶收敛。实验结果表明,本文方法稳定性强、鲁棒性好,在去噪的同时较好的恢复了信号的高频分量。     

基于改进的包容性检验的云计算资源组合预测

针对云平台资源的组合预测中包容性检验计算量大且准确性较低的问题,提出了一种改进的包容性检验方法并应用于云平台资源的组合预测中。通过按单一预测模型的优劣次序逐步进行包容性检验并与主成分分析组合预测相结合,以此思路形成了改进的包容性检验方法。仿真实验结果表明,改进的包容性检验方法不仅在计算效率及精度上优于现有的包容性检验方法,而且提高了云平台资源的组合预测的性能。     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG 边缘检测算法

传统LOG 边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也 易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的LOG 边缘检测算法,首先采用双边滤 波和自适应中值滤波来代替传统LOG 算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提 取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪 效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG 算法具有更好地检测效果。     

3D模型的加权特征点曲率球面调和表达

利用特征点最远距离与特征点曲率的乘积对3D模型定义了对应的球函数,使用全局特征对局部特征的加权值定义了3D模型对应的球函数,然后对此球函数进行调和分析,得到一组平移、旋转、缩放不变的特征描述符,使用此特征描述符进行检索。实验结果表明使用此方法具有较好的检索效果。