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图像超分辨率(SR)重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。为了扩展SR技术的应用范围,提出了一种同时进行图像超分辨率重建和全局运动估计的方法。该方法首先基于最大后验概率(MAP)给出了图像SR重建和运动估计框架,该框架不仅考虑了前后两次迭代所得的HR图像差值对最终重建图像的影响,而且引入了不同LR图像对重建图像的重要性权值,使得算法具有自适应性;然后将总体框架转换为图像SR重建模型和运动估计模型;最后基于非线性最小二乘法对模型进行优化求解,得出了SR重建图像及其全局运动域。实验表明,该方法不仅图像重建效果良好,并有着良好的收敛性。 相似文献
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针对复杂场景中的目标遮挡问题,提出一种基于均值漂移(Mean shift)和轨迹校正的自适应目标跟踪方法.由于Mean shift迭代易陷入局部最优点,这里引入Kalman滤波器以预测和校正目标运动轨迹,并根据迭代轨迹误差校正协方差,使得跟踪器在多峰值非高斯分布的复杂环境下也能收敛到全局最优点.基于Bhattacharrya系数计算色彩x、y方向分量相似度,并根据邻帧分量相似度偏差自适应调整相似度融合权值.综合当前帧和前面帧作用更新目标运动状态、特征和尺度模型.实验结果表明提出的方法对于静态场景遮挡和目标间互遮挡、部分和全部遮挡下的目标跟踪均具有鲁棒的跟踪性能. 相似文献
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针对大规模互联电力系统中时滞和干扰现象对系统运行造成的影响,研究了变时滞影响下广域电力系统H_∞控制问题。首先,构造新的增广向量和包含更多时滞信息的Lyapunov-Krasovskii泛函。然后,利用Wirtinger积分不等式、基于辅助函数的二重积分不等式和凸组合等方法对求导后的泛函进行估计,得到了具有较小保守性的稳定性结论。在此基础上,设计了无记忆的H_∞状态反馈控制器。并提出一种分步线性化的方法,将H_∞控制器存在性条件转化为严格线性矩阵不等式的形式。最后通过仿真验证了该方法可以扩大系统的稳定运行区域,控制器具有良好的控制效果。 相似文献
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基于神经网络多模型自适应切换控制研究 总被引:2,自引:1,他引:2
针对传统自适应控制和现有多模型自适应切换控制理论和方法中存在的问题,提出面向复杂系统的神经网络多模型自适应切换控制方法。采用最近邻聚类学习算法对样本分类,并利用RBF神经网络的学习能力和非线性逼近能力进行离线建模。同时,引入动态模型库技术来动态建立多模型。系统运行时在线实时检测系统当前状态,若超出现有各子模型所构成的状态空间,则利用在线神经网络学习新状态并建立新模型加入动态模型库中,从而改善动态系统的暂态响应和增强系统的鲁棒性。计算机仿真结果,表明了该算法的有效性。 相似文献
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