基于分层高斯混合模型的半监督学习算法

提出了一种基于分层高斯混合模型的半监督学习算法,半监督学习算法的学习样本包括已标记类别样本和未标记类别学习样本。如用高斯混合模型拟合每个类别已标记学习样本的概率分布,进而用高斯数为类别数的分层高斯混合模型拟合全部(已标记和未标记)学习样本的分布,则形成为一个基于分层的高斯混合模型的半监督学习问题。基于EM算法,首先利用每个类别已标记样本学习高斯混合模型,然后以该模型参数和已标记样本的频率分布作为分层高斯混合模型参数的初值,给出了基于分层高斯混合模型的半监督学习算法,以银行票据印刷体数字识别做实验,实验结果表明,本算法能够获得较好的效果。     

高性能可编程高斯白噪声的设计与实现

高斯白噪声生成是用于卫星地面测试的卫星遥测信号模拟源的一个功能模块。高斯白噪声生成分两步实现。介绍这两步中的主流算法,并对其性能进行了分析;采用了满足卫星遥测信号模拟源性能要求和适合高速可编程逻辑器件(FPGA)实现的一种新的算法组合;讨论了该算法组合的具体实现,包括加入对高斯白噪声均值和方差的控制;给出相应高斯白噪声的实际性能。     

基于混合PSO的高斯混合模型地形分类

提出了一种基于改进的混合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的高斯混合模型地形分类方法。高斯混合模型的求解通常是使用期望最大化算法(expectation maximization,EM),然而EM算法易陷入局部最优,收敛速度不稳定且对初值敏感。因此引入混合PSO算法,并对其进行了一系列改进。实验结果表明:改进后的算法较其它优化算法提高了全局搜索能力和收敛速度,利用该算法求解高斯混合模型可以提高参数估计的精度,并且在户外场景图像的地形分类实验中所提出的地形分类方法也表现优良。     

基于高斯混合模型的流量矩阵估算研究

针对源-目的流量估计解的不稳定性和求解方法的复杂性,提出一种基于高斯混合模型的流量矩阵估算算法,它充分利用高斯混合模型的物理意义,使数据聚类的次数减少,并利用Expectation-Maximization算法估算出模型的参数,提高求解的稳定性。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于差分进化算法的高斯混合模型参数估计

EM算法用于高斯混合模型参数估计时,具有对初始值敏感、易于陷入局部极小等缺点。将差分进化算法引入高斯混合模型参数估计问题,提出一种基于差分进化算法的高斯混合模型参数估计方法。该方法直接对模型参数进行编码,待优化目标函数简单且物理意义明显,具有算法实现容易、运行效率高及收敛速度快等优点。实验结果表明。新方法具有很强的全局搜索能力,参数估计精度更高、更稳定。     

基于高斯混合模型的海面运动目标检测

提出了一种基于变化检测的高斯混合模型参数估计方法,建立了象素点背景模型并用于海面运动目标的检测。在实验部分,将该方法估计的高斯混合背景模型的参数与基于迭代的EM算法估计的模型参数做比较,模拟实验的结果表明两者估计的参数值相差不大,而在对视频流中的象素点灰度值分布的逼近中,该文的方法比EM算法更接近真实的分布,并且在一定程度上减少了建立背景模型的所需的内存和计算时间。运动目标检测的结果表明,使用该方法建立的背景模型可以比较准确地检测到海面上的运动船只。     

高斯混合模型参数估值算法的优化

EM算法是高斯混合模型参数估值的常用方法,该算法有局部收敛的特性,易造成模型的参数估计对于初值较为敏感,往往得到一个局部的最优值.为了对EM算法进行优化,文中将具有全局寻优和并行搜索特性的遗传算法与EM算法相结合,对其加以改进,并用到语音转换过程之中,最后通过仿真实验分析了算法的性能,结果表明使用优化算法得出的高斯混合模型所转换出来的语音,相对于传统EM估计算法得出的高斯混合模型所转换出来的语音,具有较小的失真测度值,证明使用该优化算法能够改善转换后的语音质量.     

基于高斯混合模型的Wyner-Ziv视频编码

针对现有Laplacian模型不能精确描述相关噪声分布,分布式视频编码(Distributed Video Coding,DVC)的率失真性能改善非常有限,文中提出一种基于高斯混合模型的分布式视频编码方法.首先分析了WZ帧与相应边信息之间相关噪声的统计特征,发现相关噪声信息的分布并不满足某种单峰分布,然后采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)对噪声系数直方图进行拟合,提出基于样本特征的EM(Expectation Maximum)算法来估计模型参数.将提出的高斯混合相关噪声模型与相应的Laplacian模型进行比较,实验结果表明前者更能精确描述相关噪声的统计特征,基于该模型的DVC率失真性能优于基于Laplacian模型的DISCOVER方案,获得的平均增益接近1 dB.     

一种基于高斯混合模型的距离图像分割算法

提出了一种基于表面法向的高斯混合模型的距离图像分割算法.它充分利用了表面法向高斯混合模型的物理含义,使数据聚类的次数减少,并利用Expectation-Maximization(EM)算法估计出的模型参数计算模型的后验概率实现了自动模型选择.算法针对两种距离相机的60幅真实距离图像进行了实验.将实验结果与几个流行的分割算法进行了客观比较.     

基于高斯混合模型的活动轮廓模型脑MRI分割

传统的活动轮廓模型用于图像分割往往基于目标的边界信息,在图像含有强噪音或目标具有弱边界时很难得到真实解.引入高斯混合模型构造新的约束项,在新的约束项作用下模型可以减少噪音的影响,并防止从弱边界泄漏.高斯混合模型求解通常使用Expectation-maximization(EM)算法,该算法是局部优化算法,且对初值敏感.因此引入粒子群算法,并提出一种改进的算法,利用该算法的全局优化性求解高斯混合模型的参数,以提高参数精度.对脑核磁共振图像(MRI)分割实验表明该模型具有较好的分割效果.     

基于邻域结构相似性的混合噪音线性滤波算法

本文提出一种基于像素邻域结构信息相似性的混合噪音线性滤波算法(GLMF)。该算法是对线性混合滤波器(LMF)的一种改进,它利用图像中存在着大量冗余信息的特性,恢复被混合噪音染污的像素,在判断邻域内像素的相似性时,除考虑像素灰度值的相似性之外,又考虑了像素邻域结构的相似性,用像素灰度值的梯度来表示邻域结构信息。仿真实验证明,用GLMF去噪的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)均优于已知的同类滤波器。该算法适用于恢复被高斯噪音和随机脉冲噪音混合污染的数字图像。     

A filter for a state space model with fractional Gaussian noise

A filter for estimating the hidden signal and parameters in a state space model, where the noise in the observations is fractional Gaussian noise, is obtained.     

基于统计假设测试的噪声方差估计方法

在数字图像处理中,噪声方差估计是一个重要的研究课题。提出一种针对加性高斯噪声的噪声方差估计方法。利用一种基于统计假设测试的方法来度量图像结构特征度,基于图像结构特征度找出平滑子块和非平滑子块（含有边缘或纹理子块）;以平滑子块中的最小方差为参考方差,选择出方差与参考方差相差在一定范围内且不含边缘的所有子块;从选出的子块中求以图像结构特征度为权重的方差平均值作为噪声方差估计值。相比于现有的噪声估计方法,该方法具有非常高的估计精度,适合感染高斯噪声的各种图像。     

一种快速、贪心的高斯混合模型EM算法研究

针对传统EM算法存在初始模型成分数目需要预先指定以及收敛速度随样本数目的增长而急剧减慢等问题,提出了一种快速、贪心的高斯混合模型EM算法。该算法采用贪心的策略以及对隐含参数设置适当阈值的方法,使算法能够快速收敛,从而在很少的迭代次数内获取高斯混合模型的模型成分数。该算法通过与传统EM算法、无监督EM算法和鲁棒EM算法的聚类结果进行比较,实验结果证明该算法具有很强的鲁棒性,并且能够提高算法的效率以及模型成分数的准确性。     

图像混合噪声的一种组合滤波消除方法

提出了一种基于高斯拉普拉斯边缘检测的含高斯噪声和脉冲噪声的图像组合滤波去噪方法,即首先对含有混合噪声的图像进行中值滤波,再用高斯拉普拉斯边缘检测方法检测出图像的边缘,得到边缘图像;然后利用自适应Wiener滤波对中值滤波后得到的图像进一步滤波去噪,最后将边缘图像嵌入经Wiener滤波得到的平滑图像中。此种方法不但能够有效去除含高斯噪声和脉冲噪声的图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘信息,提高了图像的去噪效果和清晰度。     

一种基于高斯分布的白平衡改进算法

针对白平衡算法中普遍存在的校正不足及算法复杂度过高等问题,结合灰度世界算法和完美反射算法的优点,提出了一种基于高斯分解的自动白平衡算法。该算法通过对图像灰度分布的高斯分解,得到图像的高斯分布模型,并以此计算增益曲线。实验结果表明,该算法能有效校正图像的偏色问题,适用于多种不同场景。     

改进混合高斯模型的电网检修人员行为检测

针对运动目标检测,当前算法具有一定的适用性和局限性,以及检测信息不完整等问题,在帧间差分法和混合高斯模型的基础上,提出了一种改进的混合高斯模型的目标检测算法,用来解决帧间差分法造成的运动目标背景轮廓不完整的问题.该方法是在传统的混合高斯模型的基础上,在一定帧数内,检查所有的高斯分布的权重,对满足条件的高斯分布进行删除操作,最终得到轮廓较为清晰的运动目标.实验结果表明,本文算法充分的考虑了背景人物对于运动目标监测产生的影响,实验过程中使用了真实的电网数据,从而说明该算法在准确度上相比于其他算法提高了3.37%,具有更好的准确性和对环境的适应能力.