一种基于前导字的最大似然并行载波恢复算法研究

针对高速全数字通信系统中接收机和发射机的本振存在差异或多普勒频移引起的频率偏移的问题,文章设计了一种基于前导字的最大似然并行载波恢复算法,该算法利用数据辅助,能够快速、简单地进行频率偏移的估计和恢复,同时能够进行相位的跟踪。仿真实验表明,该算法适用于QPSK和高阶QAM调制系统,并且能够应用于连续或突发通信。     

基于最大似然算法的空间谱估计测向性能分析

本文针对车载小阵列的情况，首先研究解决相干源方向估计的有效方法－最大似然法，然后着重分析了角分辨能力和估计精度，并与前后向平滑法进行了估计精度的比较。本文对每一结论都给出了仿真结果。     

基于EM算法的GO分布参数最大似然估计

G0分布是目前合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像数据建模的一个重要模型,建模能力强、实用性好,受到了广泛的关注.G0分布的应用离不开准确有效的参数估计,而由于G0分布表达式复杂,统计意义上最优的最大似然估计法一直没能用在G0分布上.本文首先给出了一种新的方式来推导得出G0分布,在此基础上,采用最大期望(Expectation Maximization,EM)算法为G0分布给出一种有效的最大似然参数估计方法.文中的方法与现有的G0分布参数估计方法通过实验进行了比较,实验结果充分证明了所提方法的有效性.     

图像序列的快速超分辨率恢复算法

图像序列的超分辨率恢复是目前国际图像复原界的一个研究热点.本文提出了一种基于分层机制的图像序列超分辨率恢复方法.在将问题采用正则化方法变为适定问题后,提出了一种级联模板的快速运算方法.实验结果表明了方法是行之有效的.     

基于图像序列的YG算法二维相位恢复

迭代算法相位恢复计算中存在可能陷入局部极小值,导致算法收敛速度慢和不稳定的缺点,为了克服这一缺点,本文利用多个输出平面上光的强度信息,将YG算法推广到空域约束(光强度约束)二维相位恢复问题,提高算法收敛速度.模拟实验结果表明,基于图像序列的YG算法二维相位恢复收敛速度快,相位恢复精度高,同时对噪声具有较好的鲁棒性.     

基于EM算法的G0分布参数最大似然估计

 G0分布是目前合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像数据建模的一个重要模型,建模能力强、实用性好,受到了广泛的关注.G0分布的应用离不开准确有效的参数估计,而由于G0分布表达式复杂,统计意义上最优的最大似然估计法一直没能用在G0分布上.本文首先给出了一种新的方式来推导得出G0分布,在此基础上,采用最大期望(Expectation Maximization,EM)算法为G0分布给出一种有效的最大似然参数估计方法.文中的方法与现有的G0分布参数估计方法通过实验进行了比较,实验结果充分证明了所提方法的有效性.     

数字通信前馈算法中的最大似然同步算法仿真

快速精确地实现传输时延的估计是突发数字通信中的研究重点和难点。研究了数字通信前馈算法中的最大似然同步算法,对最大似然同步算法的原理进行了分析,根据最大似然函数的不同,推导出4种不同的最大似然估计算法,并以QPSK调制方式为例,在Matlab环境下对4种算法进行了仿真,估计了各种因素对算法的影响。仿真结果表明,最大似然同步算法的估计精度高,估计范围广,满足突发通信的要求。     

薄雾模糊图像的恢复算法研究

成像光波受到大气中薄雾干扰,形成模糊图像.文章基于最大熵算法,分析了成像系统点扩展函数畸变导致图像模糊的机理,提出了一种有效的薄雾模糊图像的恢复算法.     

旋转运动模糊图像的空间差分恢复研究

通过对退化图像的几何变换,利用模糊函数具有的空间不变性,提出一种基于空间域差分恢复的旋转运动图像的复原方法.首先对模糊图像进行坐标变换,然后在直角坐标空间下采用差分恢复方法,最后反变换得到恢复后的图像.计算机仿真结果和应用实例,表明了该方法的有效性.     

航天湍流退化图像的极大似然估计规整化复原算法

为了从有噪的湍流退化图像中有效地恢复出目标图像，提出了一种基于极大似然估计准则的规整化复原算法．根据图像随机场模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，同时为了平滑噪声和保护图像边缘以及避免无价值的解，将一些合理的惩罚项和辅助平滑项融合到该对数似然函数中．推导出了湍流点扩展函数和目标图像的交替迭代求解公式，通过迭代方式可将点扩展函数和目标图像同时估计出来，给出了算法的并行处理方案．在微机上对强噪声条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本算法具有较强的抗噪能力和实用价值．     

折/反射全方位视觉空间移变点扩散函数建模与图像复原

在分析折/反射全方位视觉(COV)图像模糊尺度分布规律的基础上提出了一种基于径向边缘检测的空间移变点扩散函数(SV-PSF)建模方法,并且研究了基于一种可以方便地加入空域可变模糊模型等先验知识的凸集投影(POCS)图像复原方法。本文提出的建模方法在有限的径向边界区域建立COV的全局SV-PSF模型,避免了一般建模方法需要大量的边缘检测和图像分割计算;采用基于POCS算法空域图像复原方法,很好容纳了SV-PSF这一先验知识,在实验中与MATLAB的盲反卷积工具箱函数的处理结果进行了对比,结果表明本文方法的灵活性和有效性。     

基于纹理覆盖的静止图像数据恢复

块编码图像传统中因噪声干扰会引起缺损,对此本文提出一种修复缺损数据的方法。对含有数据缺损的局部域图像。以纹理覆盖方式在缺损区生成新数据,较好地解决了边界连续和纹理一致的问题,模拟实验显示出该方法的有效性。     

基于层叠滤波的快速图像恢复算法

在层叠滤波理论基础上,根据层叠滤波器的阈值分解和层叠性,提出了一种快速图像恢复算法。此算法在对层叠滤波进行计算机仿真实验时,能有效地提高图像恢复的效率,大大缩短图像恢复时间。     

改进的MEA-WNN图像复原方法

模糊图像复原是计算机视觉和图像处理领域的重要任务。针对思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合的图像复原模型中,MEA的得分函数相对差别小、选优功能较弱等问题,提出了一种改进的MEA-WNN图像复原方法。该方法采用逻辑回归函数进行幂律变换,增加得分之间的差别,从而增强MEA的选优功能。将改进的模型与传统的基于WNN和MEA-WNN的图像复原模型进行对比,改进的模型把复原图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)分别提高15%和6.5%、结构相似性(structural similarity,SSIM)提高了6.1%和5%,实验结果证明改进模型的有效性和优越性。     

基于尺度旋转的图像恢复研究

运动模糊图像恢复是图像处理中的重要部分。本文将计算机图形学尺度旋转引入运动模糊图像恢复中,提出基于尺度旋转变换的运动模糊图像自动搜索恢复模型,并阐述建立模型的完整过程和均方误差准则下自动搜索优化算法。实验表明,模型较好解决了传统运动模糊图像恢复中无参数恢复图像的缺陷,恢复效果良好,是一种有效的图像恢复方法。     

Multi-frame real image restoration based on double loops with alternative maximum likelihood estimation

A multi-frame blind restoration algorithm based on alternative maximum likelihood estimation using double loops is proposed to restore object images. An anisotropic regularization term is incorporated into the integral likelihood function to avoid over-smoothing of details of the restored images and improve the stability of image restoration. In order to make full use of the data relationship in the observed multi-frame images which contain the same objects with different point spread functions (PSF) in a short sequence, an iterative strategy based on double loops is employed in estimating the unknown different PSFs of the observed images. Experiments on synthetic and real turbulence-degraded images illustrate that the proposed algorithm is effective in restoring real turbulence-degraded images by using very few frames.     

逆滤波法在图像复原中的应用

针对逆滤波图像复原算法进行研究,在已知系统退化模型的情况下,对退化图像使用逆滤波算法进行复原,再对复原后的图像进行平滑处理,使其更接近于原始图像。文中使用Vis-ual C++6.0和Matlab作为开发工具,实验表明该上述算法具有简单可靠等优点,能使图像质量得到改善。     

基于图像稀疏表达的模拟退火图像复原

针对现有的图像复原方法振铃效应严重的问题,提 出了一种基于图像稀疏表达的模拟退火的图像复原方法来恢复模糊图像。首先根据模拟退火 算法的要求,建立价格函数并 通过图像的模糊因子确定参数;然后在价格函数中的约束项引入图像的稀疏性,以提高复原 图像的质量;接着给初始解一个随机扰动,产生扰动解,并根据扰动解所造成的价格函数 的变化判断是否接受该扰动解;最后,当价格函数小于某一预设值时所得到的解即为复原 图像。实验结果表明,复原后图像细节增加且振铃效应明显减少,相对于目前已有的复原方 法,峰值信噪比(PSNR)平均提高了2~3dB。恢复效果表明,本文方法具有较大的实用价值。     

应用改进自蛇模型和L-R算法恢复毫米波图像

在毫米波的图像恢复中,L-R算法是一种简单而有效的非线性方法,但当噪声不可忽略时,L-R算法难以获得较好的复原结果。针对毫米波图像数据量少和图像分辨率低的特点,提出基于改进自蛇模型和L-R算法毫米波图像恢复方法,以局部方差构造自蛇模型的边缘停止函数,其改进自蛇模型在消除噪声的同时更能够保留图像中的边缘和细节特征,然后使用L-R算法进行图像恢复,这种改进算法通过使用基于改进自蛇模型去噪能有效地减少噪声对L-R算法的影响。实验结果表明:在信噪比和相关度方面本文算法提高了L-R算法的性能,可用于含噪声的图像复原。     

基于先验信息和正则化技术的图像复原算法的研究

在湍流退化图像复原研究中,为了消除大气湍流的影响,提出了一种基于先验信息和正则化技术的盲解卷积图像复原算法.该算法是以极大似然估计为基本原理,将目标图像和点扩展函数的先验信息以惩罚项的形式引入到极大似然函数中,同时利用正则化技术优化目标图像和点扩展函数的估计过程,以增加极大似然估计算法的收敛性和稳定性.通过退化图像的复原实验结果表明,该算法在退化模型完全未知的情况下,可以有效的实现对湍流退化图像的盲复原.