基于最小二乘准则的模糊估计和图像复原

在计算光学显微成像技术中,点扩展函数往往是未知的,且不易获取,从而给图像复原带来很大困难.基于最小二乘准则和最优化理论,提出了利用变尺度法的三维点扩展函数参数估计算法;针对传统EM算法存在复原效果细节丢失严重等问题,提出最小二乘共轭梯度三维图像复原算法.算法在点扩展函数参数估计和求解真实图像之间进行交替迭代,从而得到图像的最优估计.实验表明,新算法在较短时间内,能够较准确地估计出点扩展函数参数,并得到较好的复原结果.     

一类二维FIR滤波器的约束最小二乘设计

考虑单位脉冲响应8面对称的二维GIR滤波器的约束最小二乘设计．首先将设计问题转化为正定二次规划问题．然后应用投影最小二乘(PLS)算法进行求解．通过设计实例对PLS算法的性能进行了仿真，结果表明该算法的效率是流行的有效集方法的几十倍到几百倍、PLS算法的高效率为快速设计大尺寸二维FIR滤波器提供了方便．     

基于大气调制传递函数的天气退化图像复原方法研究

描述了天气退化图像形成的原因,及其复原原理,并基于大气调制传递函数建立了图像退化的物理模型,阐述了大气调制传递函数及其两个分量湍流调制传递函数和气溶胶调制传递函数的预测方法,利用得到的大气调制传递函数的估计值,对天气退化图像进行复原,仿真结果表明了该方法能够有效地对天气退化图像进行复原.     

卫星振动引起的非规则采样降质图像复原方法

针对卫星振动引起的TDICCD相机非规则采样导致像质退化的问题,提出了非规则采样降质退化图像的复原方法．首先利用基于非均匀快速傅里叶变换的频域插值对非规则采样的几何降质退化规律进行建模,并结合遥感成像的模糊退化过程,建立非规则采样降质图像退化模型．然后利用频域插值特性将模型逆求解过程转换为Toeplitz矩阵系统的线性方程求解问题,实现了快速求解,提出非规则采样几何降质和模糊退化的综合处理方法．最后利用测试图形和真实遥感图像对方法进行验证,实验结果表明:在严重模糊、几何降质及高噪声水平条件下,复原后的图像与理想图像的结构相似度仍优于0.93,而且具有较高的处理效率．该方法能有效应用于在轨振动引起的非规则采样降质的复原处理．     

FIR滤波器的约束最小二乘设计

低通滤波常用在图像去噪中,抑制噪声从而改善图像质量.在应用中图像的处理要求不能有明显的相位失真,所以选用FIR滤波器,因为它在一定的对称条件下可实现严格的线性相位.FIR滤波器的设计最终可归结为求解一组滤波器系数,采用最小二乘法优化这些系数.为了对带有一些频域等式约束的FIR低通滤波器进行良好的设计,在最小二乘的基础上结合拉格朗日法.先将带约束的最小二乘转为求条件极值,引入拉格朗日乘子法构造出拉格朗日函数,再进行求解.最后进行了仿真实验,并比较了用一般遗传算法对FIR低通滤波器的设计.结果证明了这种方法的有效性.     

一类二维FIR滤波器的约束最小二乘设计

考虑单位脉冲响应 8面对称的二维GIR滤波器的约束最小二乘设计 .首先将设计问题转化为正定二次规划问题 .然后应用投影最小二乘 (PLS)算法进行求解 .通过设计实例对PLS算法的性能进行了仿真 ,结果表明该算法的效率是流行的有效集方法的几十倍到几百倍 .PLS算法的高效率为快速设计大尺寸二维FIR滤波器提供了方便 .     

约束最小二乘问题的迭代算法

主要目的是研究约束最小二乘问题的某些基本性质和迭代算法。     

神经网络图像复原算法的改进

分析了现有神经网络图像复原算法,指出了现有算法主要存在两方面的不足：仅适用于被移不变模糊函数和加性噪声降质的灰度图像,且运行时间较长;对规则化参数的选取缺乏自适应性。这些不足都是需要改进的,本文通过在神经元状态中加入一个修正因子,提出了一种运算时间较优的改进算法。     

移动最小二乘无网格方法

介绍移动最小二乘法的基本原理和近似函数的构造方法,并应用配点法和最小二乘原理,提出了一种基于移动最小二乘思想的最小二乘配点型无网格方法.该方法的实施不需要背景网格,不需要进行高斯积分,具有计算量小、边界条件处理简单的特点,是一种真正的无网格方法.     

带约束最小二乘估计的分布

给定正态最小二乘线性模型Y=Xβ+ε,E(ε)=0、E(εε’)=σ~2V,V满秩,在线性不等约束条件下,本文证明了带不等约束最小二乘估计服从正态分布。     

解非线性最小二乘问题的尺度化ABS法

文中对非线性最小二乘问题给出了一种新型求解方法－分块尺度化ＡＢＳ求解方法，并证明了这类方法的局部超线性收敛性，最后在尺度矩阵取特殊值时给出了数值结果。     

图像恢复中有约束最小平方滤波技术研究

图像复原是利用退化现象的某种先验知识（退化模型）,按退化的逆过程重建图像的技术.分析了有约束最小平方滤波方法的理论,得出只需图像噪声均值和方差的知识就能对图像实行最佳复原,最后给出了对一幅图像进行圈积模糊和加高斯噪声操作,然后进行复原的实例.     

利用移动最小二乘法进行深度图像曲面拟合

针对已有的对曲面进行局部拟合方法中窗口半径选取难的问题,提出了一种使用移动最小二乘法进行全局曲面拟合的新方法。该方法充分利用最小二乘法形函数多阶连续的特点,能够保持在较高拟合精度的前提下获得深度图像曲面多阶连续的拟合结果,这种拟合结果为计算深度图像的曲面特性提供了便利。利用真实的深度图像进行数值实验,计算结果说明了该方法的有效性。     

非线性平方和函数极小化的两种方法及其收敛性质

本文给出了求平方和函数极小化问题的两种改进方法,并讨论了它们的收敛性质,最后的数值例子也说明了算法是有效的.     

基于模糊熵的多值图像恢复方法

提出了一种基于模糊熵的多值图像恢复方法．该方法根据熵在应用方面的局限性,对其表示的形式进行了扩展,构造了一类能够反映多值图像特点的模糊熵．仿真结果表明,用模糊熵进行图像恢复的效果明显好于另两种常用的图像恢复方法(中值滤波和均值滤波)得到的结果．另外,在医用图像和军事图像处理方面,多值图像的恢复是非常重要的．     

一种用于医学图像恢复的紧小波标架算法

为更好地消除噪声,保留细节信息,根据图像和噪声的小波系数在频域呈现的不同特性,提出了一种基于区域的消噪方法.将该消噪算法插入到小波标架算法中,在消除噪声的同时恢复了部分丢失的系数.实验结果表明,在没有增加计算复杂度的情况下,无论是峰值信噪比还是视觉效果都有了明显改善.     

一种基于稀疏正则化的图像盲复原方法

在图像盲反卷积的过程中,最主要的难点是缺少点扩散函数的足够信息而导致的病态问题.解决此问题可以通过对原始图像和点扩散函数同时进行正则化约束.为了在图像复原过程中得到惟一、稳定的解,并保证图像恢复结果的有效性,提出了一种具有尺度不变性和稀疏性的正则化函数,并通过两组对比实验例证了利用该函数的图像盲复原算法具有良好的鲁棒性和收敛稳定性.     

一种利用MIMO雷达的CWLS目标定位算法

针对分布式多进多出雷达,提出了一种基于时延测量值的约束加权最小二乘定位算法。该方法通过引入目标到参考站的距离这一变量,将目标定位方程进行了伪线性化处理,并构建出代价函数;随后,进一步挖掘出该变量与目标位置的关系,并将其作为约束条件;最后,将非线性的目标定位问题转化为带二次约束的二次规划问题,通过采用拉格朗日乘子算法求得目标定位的闭合解。仿真结果表明,所提出的算法在相对较高噪声的情况下仍然能够达到克拉美罗界,具有较强的抗噪性。     

从模糊图像中恢复集成电路版图技术

为将模糊的集成电路版图进行复原,探讨了Lucy-Richardson滤波、维纳滤波、拉格朗日乘法算子最小二乘方滤波方法.研究发现:噪声模糊图像进行复原时,Lucy-Richardson方法基本恢复不出集成电路版图,维纳滤波的去噪声明显但是图像清晰度不够,拉格朗日乘法算子最小二乘方滤波复原版图清晰;恢复清晰集成电路的版图可以用于集成电路的结构分析和集成电路失效机理诊断.     

基于Excel的平面度误差最小二乘法评定

平面度是形状公差的主要项目之一,其误差的测量与评定在几何测量中有着重要的意义。根据最小二乘法原理建立理想平面的数学模型,对平面度误差进行评定分析,并举例说明了Excel在平面度误差数据处理方面的可行性。结果证明Excel在平面度误差最小二乘法评定过程中进行数据处理简单实用,有推广价值。