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传统的迭代多尺度方法(iterative multiscaling approach, IMA)在求解非线性电磁场逆散射问题时,可以自适应提高成像空间的分辨率,缓解逆问题的病态性,但容易陷入局部极小值且无法做到实时重构。文中提出了一种迭代多尺度深度网络,该网络结合传统IMA和深度网络的优势,将IMA展开成深度网络模型（命名为IMA-Net）. 该方法迭代地执行一种感兴趣区域(regions of interest, ROI)提取算法,在不同尺度的ROI内构建目标函数,并将目标函数分解成若干个优化子问题,子问题的迭代更新过程映射到深度网络结构中,交替更新相关分量,求解出目标函数的最优值. 实验结果验证了该方法的有效性和优越性,为目标实时重构提供了一个有效方案. 相似文献
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针对自适应中值滤波在窗口迭代过程中存在像素点重复参与运算导致算法复杂度较高的问题,提出了一种改进的中值滤波算法. 首先依据有效像素点与窗口中心点间的坐标距离来快速确定最佳滤波窗口尺寸,避免了窗口迭代造成的像素点重复排序;之后对窗口内的有效像素点进行取中值操作,有效削弱了噪声点的干扰,进一步提升了图像滤波的质量. 经实验验证,与自适应中值滤波算法比较,复杂度显著降低,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)值平均提高10dB左右. 和同类文献比较在算法复杂度和图像降噪效果间做出了一个较佳的权衡. 最后将该算法应用于Kinect深度图降噪上获得了不错的效果.
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