基于紧支径向基函数的局部径向点插值方法

文章对紧支径向基函数进行完备性修正,利用完备性修正的紧支径向基函数,并结合局部残差的思想,建立了局部径向点插值方法.由于该方法中的插值函数满足Delta函数性质,因此本质边界条件可以像传统的有限元方法一样容易施加,在计算过程中不需要积分网格,是一种"纯无网格方法".将该方法用于二维弹性静力问题的求解,导出其相应的离散方程.数值算例初步验证了该方法的有效性与合理性.     

利用径向基函数改进算法实现函数逼近

分析了径向基函数神经网络(RBFNN)的原理,总结出径向基函数网络的一种实用插值算法.按照此方法对实际的例子进行了计算,结果表明,本算法快捷、可靠.     

基于径向基函数的区域地磁场边界插值约束

针对区域地磁场模型存在的边界效应问题,采用基于径向基函数的插值方法,对缺少测量点的边界区域进行插值约束。在某海区地磁场建模仿真试验中,利用该方法结合有限区域的地磁观测数据,得到了边界区域地磁场的插值结果,并建立了海区地磁场模型。建模结果表明,该方法较补充国际地磁参考场值的方法,具有更高的分辨率和更小的均方偏差,为提高模型精度、改善边界效应提供了有效途径。     

径向基函数插值的有限体积方法

构造了一类基于径向基函数插值思想的有限体积格式.依据ENO思想建立自适应模板,在选定的模板上利用Multiquadric函数逼近控制单元边界处的守恒变量,再构造高阶数值通量.对经典的一维和二维问题的数值模拟结果表明,这种格式具有高阶精度和高分辨率.     

基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

全局阈值分割对于小目标物效果不理想,动态阈值容易产生阴影等干扰,但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,该文在不明显增加运算量的前提下,利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值,完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。     

基于改进径向基函数网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文利用径向基函数网络（RBF）进行负荷预测,针对RBF在负荷预测中隐含层节点数难求问题,提出了一种改进的最近邻聚类学习算法即可解决该难点,又可提高RBF神经网络收敛速度和负荷预测精度．根据某地区电网的实例进行研究,结果发现本文算法比改进前的算法预测的最小、最大相对误差分别减小0．14和1．12,证明了改进后算法有效性和可行性,为电力系统负荷预测提供了一种新途径．     

基于径向基函数神经网络的预测方法研究

提出了一种新的确定径向基函数中心的方法. 该方法首先利用交叉迭代模糊聚类算法确定样本数据的模糊聚类中心,然后采用正则化正交最小二乘法从模糊聚类中心中进一步优选径向基函数中心,并将广义交叉有效性指标作为停止选择过程的标准. 该方法集中了交叉迭代模糊聚类和正则化正交最小二乘法的优势,可有效减小网络规模,提高网络推广能力,而且能够避免数值病态情况发生. 以新疆伊犁河雅马渡站的年径流量预测为例进行计算,其结果验证了所提方法的有效性.     

一种基于改进PSO和FCM的图像分割算法

在模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了基于改进粒子群和模糊C-均值聚类的混合图像分割算法.该算法利用改进粒子群算法优化模糊C-均值的目标函数,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数和聚类中心实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割.实验结果表明...     

FCM聚类算法的改进

模糊C均值（FCM）算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法：先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。     

一种改进的快速FCM图像分割算法

FCM算法对图像的模糊特征具有较强的鲁棒性,在图像分割方面得到了广泛应用。但FCM算法采用随机初始化聚类中心的方法,使算法在迭代次数上有一定的不确定性。为提高FCM算法的运算效率,提出一种基于确定初始聚类中心的快速FCM图像分割算法。用最大类间方差法多次划分图像的灰度区间,根据区间中像素点的灰度值来初始化聚类中心,以使其尽可能的接近最终分割的聚类中心,减少算法的迭代次数。实验结果表明,与传统的FCM算法相比较,改进后的算法可以通过较少的迭代次数及运算时间分割图像。且该算法可以应用于诸多采取随机初始化聚类中心的FCM相关的算法中,以提高算法的运算效率。     

一种改进的快速图像修复算法

目前基于结构的图像修复算法中,基于快速行进的图像修复算法能够简单快速的修复数字图像中的破损区域,但是修复效果一般,特别是边缘区域的保持效果较差.在快速行进算法中引入了梯度权函数和距离权函数,通过对邻近点的加权计算进行排序,然后按权值大小对破损区域进行逐步修复,并利用梯度排序对边缘进行保持.实验结果表明该算法修复效果要优...     

一种含噪提花织物图像的数码修补算法

针对提花织物图像在噪声环境下修补精确度低的问题，提出了一种基于Mumford-Shah（MS）
模型的修补算法。为了改善不连续点集沿光滑轮廓演化的能力对修补效果的影响，对MS分割模型进行了改
进，增加了其对不连续边缘形成过程的光滑连接约束。提出了MS修补模型的极小化问题，确定了MS修补模
型的Γ-收敛泛函序列，给出了泛函序列元的梯度流方程，并采用有限差分逼近来实现该方程的数值求解
。算法对于待修补破损区域的拓扑形状没有限制。对含噪提花织物图像的修补实验结果验证了该算法的有
效性。     

利用平衡方法的非凸图像修复

自然图像通常可以看成由两部分构成：卡通部分和纹理部分,这两部分在一些紧框架下,比如曲线波、局部余弦变换、样条小波等都有稀疏表示．该文研究在两个可分离紧框架下的图像修复问题．与大部分算法普遍采用基于分析的或者合成的稀疏先验的不同之处在于：文中采用基于平衡的方法,且对稀疏系数使以非凸限制;最后给出了迭代算法．数值实验表明了建议的非凸图像修复方法比普通的l₁凸方法和经典的变分TV方法有更好的修复效果．     

一种基于全变分模型的图像修复改进算法

为了恢复图像中划痕、文字等小目标去除后丢失的相关信息,对全变分(TV)模型及其自适应算法进行了分析和改进。在Chan提出的图像修复原则的基础上给出了两个阈值参数,对原有算法中的权值系数进行了改进。仿真实验结果表明,本文算法在保证原有算法修复效果的同时能够有效地提高运算速度,取得了较好的实际效果。     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值．文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO—FCM）．利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题。同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM进行图像分割．实验表明,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果．     

深度图像修复的动态特征融合取证网络

基于深度学习的图像修复方案在篡改后图像中遗留很少的痕迹信息给取证带来了极大的困难。目前针对深度图像修复的取证工作研究较少,并且存在篡改区域定位不准确的问题。为此,本文提出了一种动态特征融合取证网络(dynamic feature fusion forensics network, DF³Net)用于定位经过深度图像修复操作的篡改区域。首先,该网络采用不同的篡改痕迹增强方式包括SRM滤波、空间域高通滤波和频率域高通滤波将单输入图像扩展到多输入,并提出动态特征融合模块对多种输入提取有效的修复痕迹特征后进行动态的特征融合;其次,网络采用编码器-解码器架构作为基础框架,并在编码器末端增加多尺度特征提取模块以获取不同尺度的上下文信息;最后,本文还设计了空间加权的通道注意力模块用于编、解码器之间的跳跃连接,以期实现有侧重地补充损失的边界细节。实验结果表明,面对不同的深度修复方案以及不同的图像数据库,DF³Net相较于现有的图像修复取证方法均可以更准确地定位篡改区域,并且对于JPEG压缩和高斯噪声具有较强的鲁棒性。     

多尺度语义学习的人脸图像修复

针对卷积神经网络在图像修复过程中难以兼顾修复结果的局部细节和全局语义一致性问题,以生成对抗网络为基础,提出一种多尺度语义学习的编解码人脸图像修复模型.首先,将人脸图像用门控卷积分解为具有不同大小的感受野和特征分辨率的分量,用不同尺寸的卷积核提取多尺度特征,通过提取合适的局部特征来提升修复结果的细节;其次,将提取的多尺度特征输入至语义学习模块,从通道和空间两个角度学习特征之间的语义关系,从而增强修复结果的全局一致性;最后,引入跳跃连接将编码端的特征补充到解码端中减少采样造成的细节信息损失,改善修复结果的纹理细节.在CelebA-HQ人脸数据集上进行实验,结果表明提出的模型在峰值信噪比、结构相似性、l₁三个性能指标上均有显著提升,修复的结果在视觉上局部细节和全局语义更合理.     

A RBF classification method of remote sensing image based on genetic algorithm

Alongwith the increases of resolution of satellite re-mote sensing image and aerial remote sensing image,people may obtain more useful data and information fromthe remote sensing image[1,2]. Following " the digitalEarth" concept proposed, more and more civil situationsneed to use the remote sensing image, including re-sources investigation, natural disaster observation,weather forecast and so on. Because the applications ofremote sensing image in different situation has put for-ward for differ…     

改进TV-H-1模型的图像修复方法

为改善现存图像修复算法在修复时存在的"灰度跳变"现象,同时降低运行复杂度,提出一种基于偏微分方程模型(称为Isophote-TV-H-1模型)和改进Criminisi算法的数字图像修复算法.首先利用图像分解模型(TV-H~(-1))获得缺损图像的结构部分和纹理部分;然后用Isophote-TV-H-1模型和改进的Criminisi算法分别对缺损图像的结构部分和纹理部分进行修复;最后将修复后的结构部分和纹理部分进行叠加得到最终的修复结果.实验结果表明,本模型与TV模型相比,能够较好地修复缺损区域中的纹理信息;与Criminisi算法相比,本模型通过对相似度度量方法的改进,有效地抑制了图像修复过程中的误差传播,并利用局部搜索(图像局部相似性)来替代传统的穷尽搜索,进而提高算法的效率.同传统的基于图像分解的图像复原算法以及TV模型相比,本模型能解决"灰度跳变"问题,获得更好的修复结果.