检索结果-内蒙古大学图书馆

电子科技 2021年第11期34卷 26-30页

作者：孙帅刘子龙万伟上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200082

对于天线信号项目中存在的杂波信号干扰,通常采用RLS算法进行滤波处理,但是常规RLS算法的遗忘因子通常是固定的,不能同时满足跟踪速度快与稳定误差小的要求。针对上述问题,文中提出了一种基于正则化模型的改进RLS算法。通过增加改进函... 详细信息

对于天线信号项目中存在的杂波信号干扰,通常采用RLS算法进行滤波处理,但是常规RLS算法的遗忘因子通常是固定的,不能同时满足跟踪速度快与稳定误差小的要求。针对上述问题,文中提出了一种基于正则化模型的改进RLS算法。通过增加改进函数使遗忘因子增加可变性,并改进自相关矩阵逆矩阵方程。增加相关限制条件,将杂波信号降噪为原始信号,保证降噪效果存在且唯一,较大程度上减少了杂波的干扰。实验波形图显示,与常规RLS算法相比,改进算法具有更强的跟踪能力和稳定性。

关键词：正则化模型 RLS算法改进因子自相关矩阵目标函数参数估值收敛速度跟踪能力

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基于Well-balanced格子玻尔兹曼正则化模型的数值研究

基于Well-balanced格子玻尔兹曼正则化模型的数值研究

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第十二届全国流体力学学术会议

作者：姜梦圆卓丛山杨泽人钟诚文刘沙西北工业大学航空学院流体力学系西北工业大学翼型、叶栅空气动力学重点实验室

标准的格子Boltzmann方法在模拟多相流过程中,经常会遇到界面虚假速度和热力学不一致的密度性质。2021年郭照立提出一种Well-balanced (WB)格子Boltzmann方法,可精准实现离散条件下两相系统的平衡特性,静止状态下界面虚假速度可降至机... 详细信息

标准的格子Boltzmann方法在模拟多相流过程中,经常会遇到界面虚假速度和热力学不一致的密度性质。2021年郭照立提出一种Well-balanced (WB)格子Boltzmann方法,可精准实现离散条件下两相系统的平衡特性,静止状态下界面虚假速度可降至机器误差层次。本文基于该思想,对界面力平衡结构进行了细致分析和对比,发展了Well-balanced格子玻尔兹曼正则化模型,研究了更窄界面厚度下、相界面变化之后的平衡特性。当前研究对比表明,正则化版本通过抑制高阶矩,在静止、动态界面状态下均保持了良好的精度,具备更好的稳定性。

关键词：格子Boltzmann方法正则化模型多相流 Well-balanced 虚假速度

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L2范数先验的可解释性深度学习图像复原算法

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激光与光电子学进展 2025年第6期 361-370页

作者：卜丽静杨贝妮董国强张正鹏杨银冯聿杰湘潭大学自动化与电子信息学院辽宁理工职业大学建筑工程学院湘潭大学数学与计算科学学院

为解决基于正则化模型的传统图像复原算法在求解过程中存在的正则项先验知识包含的模型信息不够丰富、正则化系数需要人为设置或自适应困难等问题，结合传统方法和深度学习方法的优势，将L2范数正则化模型与深度学习相结合，提出具有严... 详细信息

为解决基于正则化模型的传统图像复原算法在求解过程中存在的正则项先验知识包含的模型信息不够丰富、正则化系数需要人为设置或自适应困难等问题，结合传统方法和深度学习方法的优势，将L2范数正则化模型与深度学习相结合，提出具有严密的数学模型基础和可解释性的深度学习网络——融合L2范数先验的可解释性深度学习图像复原网络。利用非线性变换代替正则化模型的正则项，利用深度学习网络求解正则化模型，优化模型求解的同时增加深度学习网络的可解释性。实验结果表明，所提算法能更好地去除图像模糊，同时抑制图像噪声，达到提高图像质量的目的。

关键词：图像复原 L2范数正则化模型可解释性

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对偶算法在紧框架域TV-L1去模糊模型中的应用

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中国图象图形学报 2015年第11期20卷 1434-1445页

作者：李旭超马松岩边素轩赤峰学院计算机与信息工程学院赤峰024000 赤峰学院附属医院赤峰024000

目的建立准确的数学模型并获得有效的求解算法是图像恢复面临的"两难"问题,非光滑型能量泛函有利于准确描述图像的特征,但很难获得有效的求解算法。提出一种拟合项和正则项都是非光滑型能量泛函正则化模型,并推导出有效的交... 详细信息

目的建立准确的数学模型并获得有效的求解算法是图像恢复面临的"两难"问题,非光滑型能量泛函有利于准确描述图像的特征,但很难获得有效的求解算法。提出一种拟合项和正则项都是非光滑型能量泛函正则化模型,并推导出有效的交替迭代算法。方法首先,对系统和椒盐噪声模糊的图像,在紧框架域,用L1范数描述拟合项,用加权有界变差函数半范数描述正则项。其次,通过引入辅助变量,将图像恢复正则化模型转化为增广拉格朗日模型。再次,利用变量分裂技术,将转化模型分解为两个子问题。最后,利用Fenchel变换和不动点迭代原理,将子问题分别转化为对偶迭代子问题和松弛迭代子问题,并证明迭代子问题的收敛性。结果针对图像恢复模型的非光滑性,提出一种交替迭代算法。仿真实验表明,相对传统算法,本文算法能有效地恢复系统和椒盐噪声模糊的图像,提高峰值信噪比大约0.5 1分贝。结论该正则化模型能有效地恢复图像的边缘,取得较高的峰值信噪比和结构相似测度,具有较快的收敛速度,适用于恢复椒盐噪声模糊的图像。

关键词：正则化模型交替迭代算法图像恢复拉格朗日乘子

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图像恢复和低秩张量填充问题的优化模型和算法研究

图像恢复和低秩张量填充问题的优化模型和算法研究

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作者：李蓉兰州大学

学位级别：博士

近几十年来数字图像处理随着计算机技术的快速发展,被广泛应用于医学,通信等领域,因此,对该类问题展开研究具有重要的实际意义.图像恢复作为数字图像处理中最基础的问题,其目的是根据观测图像恢复真实的图像,它是其他高级图像处理问题... 详细信息

近几十年来数字图像处理随着计算机技术的快速发展,被广泛应用于医学,通信等领域,因此,对该类问题展开研究具有重要的实际意义.图像恢复作为数字图像处理中最基础的问题,其目的是根据观测图像恢复真实的图像,它是其他高级图像处理问题的基石.然而视频,高光谱图等高维数据的出现使得张量研究极为重要.低秩张量填充是张量研究的一个重要领域,其主要任务是基于已有的部分观测数据恢复丢失的张量信息,且已被应用于人工智能和机器学习等领域.本文主要关注图像恢复和低秩张量填充问题,主要工作如下:首先研究混合高斯脉冲噪音图像去模糊问题.我们主要考虑如何选取图像模型中的空间适应参数,相较于标量参数,空间适应参数能够更好地控制图像在不同尺度所需的光滑度.第三章提出了一个联合优化模型,该模型可以同时估计空间适应参数和恢复的图像.为了克服全变分正则化带来的阶梯效应,此处引入混合全变分以获得更好的恢复效果.对于该模型,提出了一个块坐标下降算法并用交替方向乘子法求解关于图像的子问题.此外,理论上证明了提出模型解的存在性以及算法的收敛性.相关的数值结果表明提出的方法优于一些已有的算法.其次,根据混合高斯脉冲噪音的统计特征,第四章提出了一个多尺度的l1-l2-TV模型.通过利用该模型和相关的局部约束问题,给出了空间适应参数的更新算法,并且采用不精确的交替方向算法求解离散的多尺度l1-l2-TV优化问题.理论上研究了具有局部约束的问题的解的存在性,唯一性以及算法的收敛性.相关的数值实验验证了算法的有效性,且当脉冲噪音水平较高时,该算法比联合优化算法能更好地恢复图像.其次研究脉冲噪音图像去模糊问题.为了获得更好的正则化效果,我们构造了一个l2,p(0正则化的全变分重叠群稀疏先验,该先验不仅能够克服全变分带来的阶梯效应而且能够促进群水平的稀疏性.对于模型的求解,提出了一个逼近交替最小化算法,该算法将原有的复杂优化模型转化为若干个相对容易求解的子问题,且对于算法框架中的l2-l2,p子问题采用了半二次技巧和交替方向法.此外,理论上给出了算法的收敛性保证.相关的数值实验验证了算法的可行性以及有效性.最后研究低秩张量填充问题.为了能够更好地刻画张量的低秩结构,我们构造了多方向的部分张量核范数和,该范数结合了加权的张量核范数和张量核范数的部分和,不仅能够处理高阶张量不同模之间的相关性而且能够更好地逼近张量的秩.同时为了增强高维图像在空间维的分段光滑性,在考虑张量低秩的同时还引入全变分正则化.算法上采用交替方向乘子法求解该模型且该方法得到的子问题都具有解析解,理论上证明了算法的收敛性.相关的数值实验表明提出的方法具有良好的填充效果.

关键词：图像恢复正则化模型空间适应参数张量填充全变分正则化优化算法重叠群稀疏先验

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核典型关联性分析相关特征提取与核逻辑斯蒂回归域自适应学习

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电子学报 2016年第12期44卷 2908-2915页

作者：刘建伟孙正康刘泽宇罗雄麟中国石油大学(北京)自动化系北京102249 中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心北京100190

本文提出了一种利用核典型关联性分析提取源域目标域最大相关特征,使用核逻辑斯蒂回归模型进行域自适应学习的算法,该算法称为KCCA-DAML(Kernel Canonical Correlation Analysis for Domain Adaptation Learning).该算法基于特征集关联... 详细信息

本文提出了一种利用核典型关联性分析提取源域目标域最大相关特征,使用核逻辑斯蒂回归模型进行域自适应学习的算法,该算法称为KCCA-DAML(Kernel Canonical Correlation Analysis for Domain Adaptation Learning).该算法基于特征集关联性分析,有效的减小源域和目标域的概率分布差异性,利用提取的最大相关特征通过核逻辑斯蒂回归模型实现源域到目标域的跨域学习.实验比较源域数据上核逻辑斯蒂学习模型、目标域上核逻辑斯蒂学习模型、源域和目标域上核逻辑斯蒂学习模型和KCCA-DAML模型,结果显示KCCA-DAML在真实数据集上成功的实现了跨域学习.

关键词：域自适应概率分布差异相关分析核逻辑斯蒂回归正则化模型

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基于L 0稀疏先验的运动模糊标签图像盲复原

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华南理工大学学报（自然科学版） 2021年第3期49卷 8-16页

作者：柳宁赵焕明李德平王高暨南大学信息科学技术学院∥机器人智能技术研究院广东广州510632

在使用机器视觉对家电产品的标签进行品质检测的过程中,标签图像的清晰度是保证视觉检测顺利进行的关键。为了解决由固定在机器人末端的运动相机拍摄的标签图像存在运动模糊的问题,提出一个基于L_(0)范数的正则化模型。对于模糊的图像,... 详细信息

在使用机器视觉对家电产品的标签进行品质检测的过程中,标签图像的清晰度是保证视觉检测顺利进行的关键。为了解决由固定在机器人末端的运动相机拍摄的标签图像存在运动模糊的问题,提出一个基于L_(0)范数的正则化模型。对于模糊的图像,一般的去模糊算法已经探索并使用了大量的图像先验,可以恢复良好的整体视觉效果,但一般的去模糊算法没有充分考虑标签的特征,而这是重要的去模糊先验。针对这一问题,对标签图像的像素分布和梯度分布特征进行分析,提出了基于稀疏梯度先验的正则化模型。实验结果表明,与其他去模糊算法相比,对于合成图像和真实图像,文中提出的方法在恢复图像清晰度的同时,可有效地抑制图像边缘的振铃效应,运算速度较之前提高了80.52%。

关键词：标签图像运动模糊正则化模型稀疏梯度先验

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带变换𝐿1罚函数模型的稳定性研究

带变换𝐿1罚函数模型的稳定性研究

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作者：周金玉重庆交通大学

学位级别：硕士

变换L1函数具有诸如无偏性、稀疏性和连续性等良好性质，在许多优化问题和实际应用中得到了广泛关注，为了研究带变换L1罚函数模型相关优化算法的收敛速度，需要研究该模型的稳定性，如次微分的强度量次正则和二阶增长条件.本文研究了... 详细信息

变换L1函数具有诸如无偏性、稀疏性和连续性等良好性质，在许多优化问题和实际应用中得到了广泛关注，为了研究带变换L1罚函数模型相关优化算法的收敛速度，需要研究该模型的稳定性，如次微分的强度量次正则和二阶增长条件.本文研究了一类带变换L1罚函数的正则化模型，该模型的目标函数由损失函数和变换L1罚函数两部分组成，其中损失函数是二次可微函数，变换L1罚函数是一个非凸函数.本文主要研究了该模型的稳定性，主要包括次微分的强度量次正则和二阶增长条件. 次微分的强度量次正则对于该类非凸模型的一阶下降算法收敛性分析有着非常重要的作用，二阶增长条件可以用于证明收敛速度，所以本文的研究为该类模型提供了理论分析保障.　　针对该类带变换L1罚函数的正则化模型，其中变换L1罚函数是一类可分离变量的函数，利用该函数的结构和邻近次微分的性质，首先研究该函数的邻近次微分，并且算出表达式，然后利用邻近次微分与极限次微分之间的关系，建立该函数的极限次微分表达式.针对该函数的次微分表达式，利用集值映射的图像导数工具，建立了该函数的次微分的图像导数表达式. 利用变换L1罚函数的图像导数表达式和次微分的运算法则以及图像导数的计算公式，建立了该正则化模型次微分的强度量次正则的充分条件和充要条件.　　根据二阶次导数的性质以及计算方法，得到了目标函数的二阶次导数表达式，然后借助该表达式和二阶最优性条件建立了该模型的二阶增长条件，最后建立了该正则化模型次微分的强度量次正则和二次增长条件之间的等价性.

关键词：变换L1罚函数正则化模型次微分强度量次正则二阶增长条件

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基于非线性PDE模型的图像恢复方法

基于非线性PDE模型的图像恢复方法

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作者：孔令海北京师范大学

学位级别：硕士

该文试图把握PDE理论应用于数字图像处理的一支脉络.首先详细综述了图像的连续尺度空间表示法的建立以及与PDE方程的联系.然后回顾数字图像处理学中基于尺度空间描述法的非线性扩散PDE模型的改进发展及变分法和有界变差函灵敏的引入与应用.

关键词：尺度空间非线性空间正则化模型有界变差函数位变异构

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基于L_(1/2)/L_2正则化的图像盲去模糊方法

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工程数学学报 2015年第5期32卷 659-666页

作者：靖稳峰赵仁省李智敏宋伟郑琰西安交通大学数学与统计学院西安710049 国网河南省电力公司郑州供电公司郑州450000

图像去模糊是图像识别和视频分析的基础性工作.在实际应用中,多数情形是模糊核未知的盲去模糊问题.盲去模糊问题是一个病态问题,通常需建立某种正则化模型求解.已有的图像去模糊正则化模型难以恢复模糊图像的细节,本文提出了一种基于L1/... 详细信息

图像去模糊是图像识别和视频分析的基础性工作.在实际应用中,多数情形是模糊核未知的盲去模糊问题.盲去模糊问题是一个病态问题,通常需建立某种正则化模型求解.已有的图像去模糊正则化模型难以恢复模糊图像的细节,本文提出了一种基于L1/2/L2的正则化模型,并设计了求解该模型的交替投影迭代算法.数值实验表明,所提出的模型和算法能够更好地恢复模糊图像的细微结构,并且计算效率高,对参数的鲁棒性强.

关键词：图像去模糊盲去模糊正则化模型交替投影迭代

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