基于块分类和字典优化的K-SVD图像去噪研究

基于K-奇异值分解（K-SVD）的图像去噪方法使用K-SVD算法训练得到的过完备字典对图像进行稀疏表示去噪,能够在去除噪声的同时较好地保持原始图像信息。但该方法缺少对图像结构特征的考虑;此外,K-SVD算法训练得到的字典中往往含有噪声原子,从而导致该方法在强噪声下去噪性能欠佳。针对这些局限性,提出一种新的去噪方法：基于块分类和字典优化的K-SVD去噪方法。首先通过图像块的分类训练得到与图像结构相适应的字典,能够更为稀疏地表示图像;然后通过噪声原子检测将字典原子分为噪声原子和非噪声原子,并对噪声原子进行替换,减弱噪声原子对去噪性能的影响,得到优化字典;利用优化字典对图像进行稀疏表示去噪。仿真实验表明,与非局部均值去噪、曲波去噪以及经典K-SVD去噪等算法相比,新方法能够取得更好的去噪结果。     

基于联合滤波的聚类稀疏表示图像去噪算法

针对非局部均值去噪算法中噪声对结构聚类影响的问题,提出了一种基于联合滤波预处理的聚类稀疏表示图像去噪算法。利用维纳滤波和巴特沃斯滤波联合滤波处理提取含噪图像中的高频分量,同时减小了噪声对聚类的影响;利用非局部均值去噪的思想将高频图像块进行聚类,每一类图像块单独进行字典学习,增强字典的自适应性;利用多循环字典更新的K-SVD算法进行类内字典学习,增强字典的描述能力。实验结果表明,与传统的K-SVD算法相比,该算法能有效保留图像的结构信息,并且提升了图像的去噪效果。     

结合分块噪声估计的字典学习图像去噪算法

图像去噪是图像处理领域的重要环节,也是对图像进行后续处理的基础。近年来K-SVD字典学习去噪算法因其耗时短、去噪效果好的特点得到广泛关注和应用。但该算法的适用条件为图像的噪声为加性噪声且噪声标准差已知。针对这一情况,本文先提出一种平滑图像块筛选方法,并将其与奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)相结合实现对图像的噪声标准差估计。再将得到的噪声估计方法与K-SVD字典学习去噪算法结合起来,提出一种具备噪声估计特性的K-SVD字典学习去噪算法。对多种图像的去噪实验结果表明,与Donoho小波软阈值去噪算法、全变分(Total Variation, TV)去噪算法相比,本文算法不仅能够使去噪后图像的峰值信噪比提升1~3dB,并且能较好地保留图像的细节信息和边缘特征。     

基于非局部相似和低秩模型的图像盲去噪

针对目前大多图像去噪算法的性能依赖输入噪声水平参数的问题,为进一步提高去噪效果,提出一种改进的基于非局部相似和低秩模型的图像盲去噪方法。预先估计图像的全局噪声方差,在图像非局部相似和低秩模型的框架下,自适应地估计各图像块的局部噪声方差,确定各图像块奇异值阈值(SVT)的局部阈值参数,运用迭代规则完成去噪。为验证该方法的有效性,与3种目前较成熟的去噪算法进行仿真对比。仿真结果表明,对于噪声方差未知的图像,该方法的去噪效果在视觉、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)的数据上更具优势,具有更好的自适应能力,更适合应用于实际图像去噪问题。     

渐近非局部平均图像去噪算法

非局部平均去噪算法(Non-local means denoising algorithm, NLM)是图像处理领域具有里程碑意义的算法, NLM的提出开启了影响深远的非局部方法. 本文从以下两个方面来重新探讨非局部平均算法: 1) 针对NLM算法运算复杂度高的问题, 基于互相关(Cross-correlation, CC)和快速傅里叶变换(Fast Fourier transformation, FFT)构造了一种快速算法; 2) NLM在滤除噪声的同时会模糊图像结构信息, 在强噪声条件下更是如此. 针对这一问题, 提出了一种渐近非局部平均图像去噪算法, 该算法利用方差的性质来控制滤波参数. 数值实验表明, 快速算法较之经典算法, 在标准参数配置下运行速度可提高27倍左右; 渐近非局部平均图像去噪算法较之经典非局部平均图像去噪算法, 去噪效果显著改善.     

频域小波矩的非局部均值图像去噪

非局部均值滤波是一种典型的图像去噪技术.然而该算法只定义了平移不变性,没有考虑方向和图像块的尺度问题,进而影响了去噪的效果.为了有效地去除噪声,获得细节清晰的图像,对非局部均值(NL-Means)滤波算法进行了改进,提出一种在非下采样小波域中基于小波矩的非局部均值图像去噪方法.小波矩具有较强旋转不变性,具有更好的抗噪声能力.因此利用小波矩与非局部均值相结合的方法,能够得到更多具有较高相似性的像素或图像块.实验结果表明,该算法不仅能有效地去除噪声,而且能保持图像的边缘信息,获得比传统的非局部均值更好的去噪效果.     

基于马氏距离的改进非局部均值图像去噪算法

通过对原非局部均值(NLM)图像去噪算法进行改进,提出一种利用马氏距离作为衡量图像像素点相似性的非局部均值图像去噪算法.首先针对样本空间中马氏距离不稳定的特点计算特征空间中的马氏距离;然后对图像数据进行相关性分析和降维处理,提取数据主成分,简化特征空间中马氏距离的计算方法;最后利用此马氏距离生成高斯加权核函数,对图像进行去噪.采用一系列加有噪声的典型图像对文中算法进行实验,证明了该算法可获得比原NLM图像去噪算法更好的去噪效果;利用多组数据对文中算法中的滤波参数h进行分析,得到噪声方差与滤波参数h的关系式,可以获得接近于改进图像去噪算法的最佳去噪性能.     

基于非局部均值化的医学图像去噪

基于非局部均值的方法,先对CCD摄像机获得的医学视频图像截取感兴趣帧进行噪声方差估计,然后进行去噪.实验表明,将非局部均值图像去噪算法运用于医学图像去噪能获得较好效果.     

基于分数阶Riemann-Liouville积分的图像去噪

为了在获得更好去噪性能的同时更多地保留图像纹理信息,介绍了分数阶Riemann-Liouville(R-L)积分算子在信号滤波中的作用,将分数阶R-L积分理论引入到数字图像去噪中,并利用阶梯逼近方法来实现数值计算。模型通过设定微小的积分阶次来构建相应的图像去噪掩模,由此实现噪声图像的局部微调,并利用迭代的思想来控制模型的去噪强度,从而获得较好的图像去噪效果。实验结果表明,基于分数阶R-L积分的图像去噪算法较传统的去噪方法不仅可以提高图像的信噪比(SNR),所提出的算法去噪后图像的信噪比为18.3497dB,较传统去噪方法最低也提升了大约4%,而且可以更好地保留图像的弱边缘和纹理等细节信息。     

混合鲁棒权重和改进方法噪声的两级非局部均值去噪

传统非局部均值去噪算法采用指数型函数计算相似性权重,不能准确反映图像块之间的相似性;现有两级非局部均值去噪算法对方法噪声的获取以及方法噪声中所含信息的利用不够充分。针对上述问题,提出一种混合鲁棒权重和改进方法噪声的两级非局部均值去噪算法。首先采用一种改进的混合鲁棒权重函数来计算图像块的相似性权重;再利用预去噪后的图像构造新的方法噪声,并与两级去噪框架相结合;最后将提出的混合鲁棒权重函数和改进的方法噪声应用到两级非局部均值去噪方法中。实验结果表明,该算法既能准确地反映图像块之间的相似性,也能充分利用方法噪声的信息,且在去噪性能与结构细节保持能力方面均优于传统算法。     

纯量反馈系统稳定零极近似相消的积分约束

导出了单输入单输出反馈控制系统误差响应基于名义系统稳定的零、极点近似相消的时间域积分约束，此积分约束是任何反馈控制系统均应满足的．这一约束给出了单输入单输出反馈系统固有折中的新的观点．名义系统稳定的零、极点近似相消的存在导致反馈控制系统的调节时间延长或者误差响应的无穷范数变大．因此，在反馈控制系统设计中，尽量避免补偿器的零、极点与名义系统的极、零点近似相消(即使这些零、极点是稳定的)．     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于KW、MW及DW的决策支持系统架构研究

SDSS是较为先进的决策支持系统，但由于其模型库中的模型固定不变，因此在实际应用中具有一定的局限性。提出了集成数据仓库DW、知识仓库KW和模型仓库MW作为底部架构的体系结构，能有效解决这一问题。该架构简化了模型获得和编码任务，增强了决策的有效性和智能性，提高了决策效率。     

The impact of intellectual capital on the competitive advantage: Applied study in Jordanian telecommunication companies

This research investigates the impact of intellectual capital components on the competitive advantage in the Jordanian telecommunication companies. The empirical findings indicate that the relational capital and the structural capital have positive impact on competitive advantage. Both the relational capital and the structural capital account for 48.4% of the competitive advantage. It is unexpected to find that the human capital does not have a significant direct impact on competitive advantage. However, it is valid to state that the human capital indirectly and significantly influences competitive advantage as it is embedded in the relational capital. The effect of the relational capital on competitive advantage is moderated by gender and age. The effect is strongest among younger men. In the case of the structural capital its effect is moderated by gender only such that the effect is slightly stronger for females rather than males.     

基于多智体多库协同的一种虚拟现实仿真界面构建技术

一、引言计算机仿真接口界面,随着计算机软硬件的不断提高也在快速地变化着。从其发展趋势中我们不难看出这一点:从早期的命令行提示编辑Command Line,到全屏幕菜单编辑(Menu based Editor),再到图形用户界面Graphic User In-terface(GUI),界面在不断追求如何更好地适应用户、与用户更直接地交互。其具体特点包括自然而又丰富的色彩、逼真而又完美的几何造型、柔和而又动听的环境声响、质感而又具有力反馈的实物等。这些人们所需要的真实感,一种技术是难以胜任的,它需要各种软、硬件技术的综合与集成。从目前的趋     

A divide and conquer matheuristic algorithm for the Prize-collecting Steiner Tree Problem

The Prize-collecting Steiner Tree Problem (PCSTP) is a well-known problem in graph theory and combinatorial optimization. It has been successfully applied to solve real problems such as fiber-optic and gas distribution networks design. In this work, we concentrate on its application in biology to perform a functional analysis of genes. It is common to analyze large networks in genomics to infer a hidden knowledge. Due to the NP-hard characteristics of the PCSTP, it is computationally costly, if possible, to achieve exact solutions for such huge instances. Therefore, there is a need for fast and efficient matheuristic algorithms to explore and understand the concealed information in huge biological graphs. In this study, we propose a matheuristic method based on clustering algorithm. The main target of the method is to scale up the applicability of the currently available exact methods to large graph instances, without loosing too much on solution quality. The proposed matheuristic method is composed of a preprocessing procedures, a heuristic clustering algorithm and an exact solver for the PCSTP, applied on sub-graphs. We examine the performance of the proposed method on real-world benchmark instances from biology, and compare its results with those of the exact solver alone, without the heuristic clustering. We obtain solutions in shorter execution time and with negligible optimality gaps. This enables analyzing very large biological networks with the currently available exact solvers.     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

An efficient soft-computing technique for extraction of EEG signal from tainted EEG signal

Electroencephalography (EEG) is the recording of electrical activity of neurons within the brain and is used for the evaluation of brain disorders. But, EEG signals are contaminated with various artifacts which make interpretation of EEGs clinically difficult. In this research paper, we use a soft-computing technique called ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for the removal of EOG artifact, combined EOG and EMG artifact. Improvement in the output signal to noise ratio and minimum mean square error are used as the performance measures. The outputs of the proposed technique are compared with the outputs of techniques such as neural network, based on ADALINE (Adaptive Linear Neuron) and adaptive filtering method, which makes use of RLS (Recursive Least Squares) algorithm through wavelet transform (RLS-Wavelet). The obtained results show that the proposed method could significantly detect and suppress the artifacts.     

Wavelet-based envelope features with automatic EOG artifact removal: Application to single-trial EEG data

In this study, we propose an analysis system for single-trial classification of electroencephalogram (EEG) data. Combined with automatic EOG artifact removal and wavelet-based amplitude modulation (AM) features, the support vector machine (SVM) classifier is applied to the classification of left finger lifting and resting. Automatic EOG artifact removal is proposed to eliminate the EOG artifacts automatically by means of independent component analysis (ICA) and correlation coefficient. The features are then extracted from the discrete wavelet transform (DWT) data by the AM method. Finally, the SVM is used for the discriminant of wavelet-based AM features. Compared with EEG data without EOG artifact removal, band power features and LDA classifier, the proposed system achieves promising results in classification accuracy.