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考虑到BP神经网络非凡的学习能力和非线性映射能力,提出了利用BP神经网络修复数字图像.由于一般的BP神经网络收敛速度较慢,且易陷入局部极小,产生振荡现象.因此考虑在梯度下降算法的基础上引进动量因子,结果发现收敛速度加快、振荡现象减轻.该方法根据待修复区域的边界寻找相似块,利用相似块周围像素数据得到BP神经网络的权值和阈值.试验表明:文中的方法相对于利用偏微分方程(如BSCB方法)速度要快,而且具有更大的ISNR. 相似文献
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针对天牛须搜索(BAS)算法收敛结果高度依赖单个个体、勘探能力弱、容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于差分进化策略的天牛须搜索(BASD)算法。该算法使用佳点集方法初始化天牛种群,提高了算法的种群多样性;引入动态差分进化思想,设计了一种精英演化竞争指导策略,较好地平衡了算法的开采和勘探能力。通过14个基准函数对BASD算法进行测试,并与几种先进智能优化算法的优化结果进行比较。结果显示,BASD算法的优化性能整体更好。将BASD算法应用于图像增强中,结果表明,使用BASD算法增强后的图像灰度分布更均匀、分布范围更大。 相似文献
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针对IIC总线IP核的可复用性、鲁棒性要求,通过改进IIC总线控制器的组成模块与端口,设计用于SOPC的IIC总线IP核改进过程中,针对传统IIC总线页写操作存在的数据溢出隐患的问题,对读写模式进行了优化控制,并在保证IIC端口功能完整的前提下提高了端口配置性,改进的IP核进行了软件仿真验证和硬件验证,结果符合预期,研究过程与结果,为提高SOPC设计效率、增加数据传输的鲁棒性提供有益参考。 相似文献
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压缩传感应用于图像压缩重构的算法通常有凸优化算法和贪婪迭代算法两大类.一般而言,凸优化算法重构概率高、速度较慢,贪婪迭代算法具有较快的重构速度,但损失了重构质量.结合凸优化算法中的最速下降法及贪婪迭代算法中的正交匹配算法(OMP),提出了一种新的算法,并应用于一维信号和二维图像信号的压缩重构实验,且深入对比分析了不同降采样矩阵对新算法的影响.结果发现,对同一降采样矩阵,即使图像的纹理不同,新算法在重构质量及重构时间上都优于原始的OMP算法. 相似文献
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为了在无训练集的情况下,改善单幅彩色图像的超分辨率重建中容易出现的色彩失真、边缘模糊和混叠等问题,实现了一种基于形态成分分析的压缩感知彩色图像超分辨率重建算法.该算法先将彩色图像转换到YCbCr色彩空间,再将各色彩分量用形态成分分析方法分解为边缘、纹理和平滑成分,然后对各成分进行压缩感知超分辨率重建,且将重建结果合成为高分辨率的色彩分量,进一步线性融合即得高分辨率彩色图像.仿真实验表明,与传统插值算法和其他形态成分分析相关算法相比,客观评价指标和主观视觉效果得到显著提高. 相似文献
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为改善高光谱压缩感知的重构质量,提出基于双频带预测的高光谱重构算法。引入K均值聚类算法自适应地完成频带分组,并确定各组组内的双参考频带;再建立双频带预测模型获得预测图像;最后,在预测图像的基础上采用修正重构和加权融合方式,实现图像的高精确度重构。结果表明:在相同采样率下,该方法的重构图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)明显优于已有的重构方法。 相似文献
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为了克服当前的红外与可见光图像融合算法存在着目标不够突出、纹理细节丢失等现象,本文提出了一种基于高斯模糊逻辑和自适应双通道脉冲发放皮层模型(Adaptive Dual-Channel Spiking Cortical Model, ADCSCM)的红外与可见光图像融合算法。首先,使用非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Sheartlet Transform, NSST)将源图像分解为低频和高频部分。其次,结合新拉普拉斯能量和(New Sum of Laplacian, NSL)与高斯模糊逻辑,设定双阈值来指导低频部分进行融合;同时,采用基于ADCSCM的融合规则来指导高频部分进行融合。最后,使用NSST逆变换进行重构来获取融合图像。实验结果表明,本文算法主观视觉效果最佳,并在互信息、信息熵和标准差3项指标上高于其他7种融合算法,能够有效突出红外目标、保留较多纹理细节,提高融合图像的质量。 相似文献
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文章从静电力驱动的扭转微镜的静态特性静力学模型出发,分析了扭转微镜静态特性的温度效应.对两组不同尺寸、四种常用材料微镜的吸合电压、释放电压以及偏转角与驱动电压关系,随温度的变化规律进行了数值仿真分析;并采用典型电压值的增量百分比随温度变化的斜率,来量化描述并对多晶硅、polyimide、PDMS和SU-8四种材料的扭转微镜的静态特性受温度的影响.其中SU-8材料的微镜受温度的影响最大.而不同尺寸同种材料的微镜,其静态特性受温度效应影响的程度相同.为扭转微镜使用过程中如何降低温度效应的影响提供了依据. 相似文献