检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张永梅青岛大学

学位级别：硕士

绿潮信息提取是绿潮遥感监测中极其重要的环节，其结果将直接影响后续的统计分析和预测预警工作。目前科研人员一般基于传统阈值方法对绿潮信息进行提取，其提取结果具有不稳定、效率低、人为因素影响大等缺点。针对上述问题，本文在综... 详细信息

绿潮信息提取是绿潮遥感监测中极其重要的环节，其结果将直接影响后续的统计分析和预测预警工作。目前科研人员一般基于传统阈值方法对绿潮信息进行提取，其提取结果具有不稳定、效率低、人为因素影响大等缺点。针对上述问题，本文在综述国内外绿潮信息提取领域现状及研究前沿的基础上，采用基于图像分割的变分模型法对绿潮信息进行了提取，具体研究内容如下：\n （1）提出了基于图像分割的变分模型应用于遥感图像绿潮信息提取，叙述了相关的理论及其快速算法；\n （2）叙述了所提方法的前期准备工作，即对卫星遥感数据进行预处理。涉及大气校正、图像去噪、不规则图像裁剪等内容。特别是针对绿潮的特点，重点介绍了不规则图像裁剪方法，即如何剔除云和陆地等干扰因素。\n （3）分别基于传统阈值方法和变分模型方法进行了数值实验、量化和比对。对变分模型提取出的绿潮信息结果进行量化，通过数据比对结果直观地展现了两种方法的区别。\n 实验结果表明，图像分割的变分模型能够应用到绿潮卫星遥感监测业务化工作中，无论从运行效率还是从绿潮信息提取结果的精确性及稳定性上，基于变分模型的绿潮信息提取均优于基于传统阈值方法的绿潮信息提取。

关键词：绿潮信息提取图像分割变分模型遥感监测

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一种新的去除混合噪声的变分模型及其应用

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计算机科学 2015年第5期42卷 277-280,314页

作者：罗志宏冯国灿中山大学信息科学与技术学院广州510275 中山大学数学与计算科学学院广州510275 广东省计算科学重点实验室广州510275

由于现有的某些去噪模型仅对某种噪声特别有效,而对其它类型噪声的效果却不够显著,因此提出一种能有效地去除多种噪声的变分模型,它融合了几种经典去噪模型的优点,并在数值求解时采用了高效且无条件稳定的AOS算法。数值实验表明,与现有... 详细信息

由于现有的某些去噪模型仅对某种噪声特别有效,而对其它类型噪声的效果却不够显著,因此提出一种能有效地去除多种噪声的变分模型,它融合了几种经典去噪模型的优点,并在数值求解时采用了高效且无条件稳定的AOS算法。数值实验表明,与现有的一些去噪方法相比,提出的去噪方法耗时少且效果更好。最后给出了解的存在性证明。

关键词：图像去噪变分模型 AOS算法

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基于分组字典与变分模型的图像去噪算法

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计算机应用 2019年第2期39卷 551-555页

作者：陶永鹏景雨顼聪大连外国语大学软件学院辽宁大连116044

针对加性高斯噪声去除问题,在现有传统的K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习算法的基础上,提出一种将字典学习与变分模型相融合的改进算法。首先,根据图像的几何和光度信息将图像进行聚类分组,再将图像组按照边缘和纹理类别进行分类,根据... 详细信息

针对加性高斯噪声去除问题,在现有传统的K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习算法的基础上,提出一种将字典学习与变分模型相融合的改进算法。首先,根据图像的几何和光度信息将图像进行聚类分组,再将图像组按照边缘和纹理类别进行分类,根据噪声水平和图像组类别训练一个自适应字典;其次,将通过所学字典得到的稀疏表示先验与图像本身的非局部相似先验进行融合来构建变分模型;最后,通过求解变分模型得到去噪后图像。实验结果表明,与同类去噪算法相比,当噪声比率较高时,所提算法可以解决前期算法准确性较差、纹理丢失较为严重、产生视觉伪影等问题,在视觉效果上要更为理想;同时该算法结构相似性指数有明显提高,峰值信噪比(PSNR)的值更是平均提高了10%以上。

关键词：自适应字典学习图像去噪稀疏表示变分模型非局部相似

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图像处理变分模型的神经网络算法研究

图像处理变分模型的神经网络算法研究

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作者：何少川哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本文主要围绕对图像处理中所提出变分模型的多种求解方法进行研究和探索。具体来讲,对目前主流的两种图像处理的数学建模思路做了具体的讨论,基于对扩散方程扩散方向可进行参数化控制的思想,提出了正倒向扩散混合变分模型。并在传统差... 详细信息

本文主要围绕对图像处理中所提出变分模型的多种求解方法进行研究和探索。具体来讲,对目前主流的两种图像处理的数学建模思路做了具体的讨论,基于对扩散方程扩散方向可进行参数化控制的思想,提出了正倒向扩散混合变分模型。并在传统差分解法的基础上,探究新的基于人工神经网络的算法对所提出变分模型进行求解。这里首先对所提模型运用传统差分方法数值进行求解,进一步地,完成了分别运用多层感知器(MLP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络对所提模型的求解算法的设计和实现。设计的主要出发点是两种神经网络极强的逼近能力。在神经网络的训练方法方面,本文采用了反向传播算法对网络权重参数进行学习更新。不同的是本文在运用反向传播算法时,使用自定义的误差函数,使得网络学习可处于无监督的模式。而自定义误差函数来自所提出变分模型导出的偏微分方程。网络的输入为待处理像素点(块),输出视为理想像素值。除此以外,这里还对基于MLP和RBF的两种神经网络算法的初始化和学习过程中的参数优化做了研究分析。经过数值实现与实验比较,本文所提出的针对变分模型的神经网络算法对二值以及核磁(MRI)医学图像去噪表现出比传统差分方法不同程度的提高,尤其在二值图像上的处理效果有突出改观。对下一步将其扩展到其他变分模型上提供了良好的借鉴意义,此外在神经网络的结构设计上也有较大的改进空间。

关键词：变分模型扩散方程神经网络差分方法多层感知器径向基函数

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图像修复的变分模型及其Split-Bregman算法

图像修复的变分模型及其Split-Bregman算法

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作者：周吉胜青岛大学

学位级别：硕士

数字图像修复技术是数字图像处理领域内的重要研究内容之一,是机器视觉和计算机图形学领域的研究热点之一,应用领域十分广泛,在图像处理领域有着举足轻重的地位。图像修复主要是指根据破损图像周围的信息来填补图像中丢失的信息,包括补... 详细信息

数字图像修复技术是数字图像处理领域内的重要研究内容之一,是机器视觉和计算机图形学领域的研究热点之一,应用领域十分广泛,在图像处理领域有着举足轻重的地位。图像修复主要是指根据破损图像周围的信息来填补图像中丢失的信息,包括补充破损区域、修复想要得到图像的遮挡物、消除图像上的刻痕等等。目前与修复相关的两个研究方向就是结构图像修复和纹理合成,本文主要以图像处理的偏微分方程为核心,对图像修复的原理、方法和应用进行了研究和探讨。由于之前的图像修复算法效率低,计算速度慢,近年来一种新的算法Split Bregman快速算法得到了广泛的研究与应用。本文集中讨论了经典偏微分方程在图像修复方面的应用和研究,并设计讨论了它们的Split Bregman快速算法。主要工作和创新成果包括以下几个方面：第一,本文深入研究了现行的几种图像修复的数学模型和修复算法,并对这几种修复模型的优缺点进行了较为深入的分析和探讨。第二,本文将SplitBregman快速算法加入到经典图像修复模型中,观察运算速度及计算结果比较。第三,本文将Split Bregman算法运用到几种彩色图像耦合处理模型对他们的结果进行了比较分析。综上所述,本文对数字图像修复技术进行了深入的研究,取得了一些有价值的研究成果。数字图像修复仍然是一个较有潜力的研究领域,值得我们进行更深入的研究。

关键词：圆像修复变分模型 Split Bregman算法彩色图像耦合

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基于变分模型的阵列三维SAR分辨率增强

基于变分模型的阵列三维SAR分辨率增强

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作者：任丛悦电子科技大学

学位级别：硕士

线性阵列合成孔径雷达(Linear array SAR,LASAR)又称阵列三维SAR,它通过运动平台搭载阵列天线,合成出一个虚拟二维阵面从而获取阵面内的分辨率,并结合距离压缩最终获取三维场景图像,且由于具有下视能力,它克服了传统二维SAR的阴影遮挡... 详细信息

线性阵列合成孔径雷达(Linear array SAR,LASAR)又称阵列三维SAR,它通过运动平台搭载阵列天线,合成出一个虚拟二维阵面从而获取阵面内的分辨率,并结合距离压缩最终获取三维场景图像,且由于具有下视能力,它克服了传统二维SAR的阴影遮挡问题。本文主要研究线性阵列合成孔径雷达的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)估计问题。阵列三维SAR成像应用场景往往都具有良好的稀疏性,所以目前有很多阵列三维SAR的成像方案都是基于压缩感知的,然而这些方案都将回波信号进行了向量化表示,这会破坏数字高程模型中水平节点和高度之间的一一映射关系。本文提出了一种基于变分模型的解决方案,该方案相对于传统的稀疏重建模型而言,DEM(水平节点和高度的函数)已经被当作是最优化的一个变量,因此水平节点和高度之间的一一映射关系得以保存,这种特性使得它在地形测量和测绘问题上可以发挥重要的作用。本文的主要工作内容和创新如下:1.介绍了阵列三维SAR的成像原理以及信号模型,描述了模糊函数的性质,分析了阵列三维SAR模糊函数与分辨率的关系,给出了两种传统的阵列三维SAR成像算法:三维距离多普勒算法和三维后向投影算法,进而分析了它们各自的算法特性并作出了对比。2.分析了基于稀疏重建的阵列三维SAR成像。描述了压缩感知的基本概念,以及如何将压缩感知应用到阵列三维SAR成像当中。分析了几种稀疏重建算法,其中重点分析了基于贪婪策略的OMP算法和CoSaMP算法,以及基于凸优化的LASSO算法。并针对DEM重建问题对CoSaMP算法和LASSO算法进行了实验仿真。3.讨论了基于稀疏重建的阵列三维SAR成像缺点,并将DEM估计问题建模成一个变分问题。回顾了变分法和泛函的概念,并在研究过程中发现,本文研究的最优化问题是一个与模糊函数相关的非线性变分,且均方误差准则(Mean Square Error,MSE)对于大多数的高度偏移来说已经不起作用,因此通过求解传统欧拉拉格朗日方程的数学方法已经不再可行,提出了一种新的方法进行求解。在观测矩阵是行满秩的条件下,利用限制模糊函数和滑动窗口结构,全局最优路径可以通过求解一系列的局部最优化问题来得到。而局部最优化问题可以看成是稀疏重建问题并通过一种优化过的OMP算法,Var-OMP算法进行求解。4.通过实验发现,Var-OMP算法直接应用MSE准则存在不稳定性,故对MSE准则进行了一定的修正。分析得到Var-OMP的表现受到分辨率增强因子(L)和信噪比(SNR)的影响:SNR越大,该方法成像性能越好;L越小,Var-OMP算法越稳定越快速。在与传统的稀疏重建方法进行性能比较之后,可以看到变分模型和Var-OMP算法更适合应用于各种地形的DEM估计问题中。

关键词：阵列三维SAR 正交匹配追踪分辨率增强变分模型稀疏重建

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Retinex变分模型与算法研究

Retinex变分模型与算法研究

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作者：顾智浩华东师范大学

学位级别：硕士

本文中,我们提出了两种基于Retinex理论的图像增强变分模型。在基于Retinex理论的图像增强变分模型中,通常使用对数变换作为预处理,该操作的好处是将乘法模型变成加法模型,更容易建模和设计算法。但是该操作会导致反射图像细节丢失。为... 详细信息

本文中,我们提出了两种基于Retinex理论的图像增强变分模型。在基于Retinex理论的图像增强变分模型中,通常使用对数变换作为预处理,该操作的好处是将乘法模型变成加法模型,更容易建模和设计算法。但是该操作会导致反射图像细节丢失。为了克服这一缺点,在第二章中,我们提出了一个基于Retinex理论的保持细节的变分模型,该模型从一张观测图像中同时分解光照与反射。与基于对数变换的模型不同的是,该模型直接在图像域中进行分解。理论上,我们证明了该模型解的存在性。数值上,我们使用交替方向乘子法(ADMM)得到的迭代算法来有效求解该模型。实验结果表明,该模型能够有效地克服图像细节丢失的不足从而实现高质量的图像增强。在第三章中,在对上一章已有的图像增强方法进行分析的基础上,我们提出了一个基于Retinex理论的分数阶变分模型来增强夜间图像。该模型能够较好的将夜间图像的细节与暗背景分离开,从而得到较好的增强效果。同样地,我们使用交替方向乘子法(ADMM)来求解该模型。通过与其他相近方法的比较,该模型在主观与客观的评价中取得了突出的效果。此外,我们也在另外两个不同类型的图像数据集上进行了测试,结果表明,该模型具有较好的泛化能力。

关键词： Retinex 变分模型图像分解图像增强反射光照

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基于变分模型的阵列三维SAR最优DEM重建方法

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雷达学报（中英文） 2015年第1期4卷 20-28页

作者：师君张晓玲韦顺军向高杨建宇电子科技大学电子工程学院成都611731

由于具备了下视3维成像能力,阵列3维SAR在地形测绘、灾害监测等领域具有广泛的应用前景。但是,载机平台尺寸的限制使得其阵列方向分辨率远远低于距离向和航迹向,严重制约了阵列3维SAR系统整体性能的提升。目前研究主要针对3维SAR图像的&... 详细信息

由于具备了下视3维成像能力,阵列3维SAR在地形测绘、灾害监测等领域具有广泛的应用前景。但是,载机平台尺寸的限制使得其阵列方向分辨率远远低于距离向和航迹向,严重制约了阵列3维SAR系统整体性能的提升。目前研究主要针对3维SAR图像的"稀疏性",采用稀疏重建方法提高其在阵列方向的分辨率。稀疏重建模型在求解过程中丢失了数字高程图(DEM)所具有的"单值性"、"连续性"等特征。为了克服稀疏重建模型存在的问题,该文提出了基于变分模型的阵列3维SAR最优DEM重建方法,该方法直接将DEM图作为最优化目标,通过寻找最优化DEM图和对应的散射系数,实现最小二乘意义下的最优DEM重建。仿真结果表明,该方法可以实现各种地形(山区、城市)的稳健DEM增强,其性能远优于OMP算法和正则化方法。

关键词：阵列3维SAR 变分模型最优DEM重建最小二乘准则

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隐式开曲面上图像噪声去除的变分模型及其Split Bregman算法

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青岛大学学报（自然科学版） 2011年第4期24卷 51-56,61页

作者：刘慧源潘振宽魏伟波青岛大学信息工程学院山东青岛266071

采用符号距离函数的零水平集与另一特征函数取值为1的点的交集表达隐式开曲面,借助于内蕴梯度、内蕴散度等概念,建立了开曲面上图像噪声去除的非线性扩散变分模型。通过引入辅助变量和Bregman迭代参数,设计了所提出模型的Split Bregman... 详细信息

采用符号距离函数的零水平集与另一特征函数取值为1的点的交集表达隐式开曲面,借助于内蕴梯度、内蕴散度等概念,建立了开曲面上图像噪声去除的非线性扩散变分模型。通过引入辅助变量和Bregman迭代参数,设计了所提出模型的Split Bregman算法。最终求解所导出的简单梯度降方程和解析形式的近似广义软阈值公式,实现简单、计算效率高。最后通过多个数值算例对所提出的模型和算法的去噪效果进行了验证。

关键词：图像去噪隐式开曲面变分模型 Split Bregman算法水平集方法

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用多中心变分模型研究Be~8和Li~6的集团结构

引用

物理学报 1977年第6期 459-466页

作者：巫光汉卢兆启中国科学院原子能研究所

为了研究原子核的集团情况,我们建立了多中心变分的轻核模型。本文计算了Be~8和Li~6的结合能,分析了这两个核的集团结构,得到和实验所揭示出的现象相一致的结果。

关键词：变分模型极小点 Be~8 变分 Li~6 集团结构空间波函数

来源：评论

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