迭代收缩SL0压缩感知恢复算法

将SL0与迭代阈值收缩相结合,改善了压缩感知信号恢复速度以及信号恢复效果。实验结果表明,迭代收缩SL0算法在速度上,以及恢复信号的质量上都优于SL0算法。

基于全变分自适应保真项去噪算法的数值实现

基于全变差图像去噪经典算法,提出一种自适应保真项的数值实现算法.该算法利用图像纹理区和光滑区中噪声的不同特点,采用不同去噪强度避免传统方法的不足,并以数值方法实现.在保持经典算法去噪效果的前提下,解决了原有阶梯效应和过度平滑的问题,尤其对精致的纹理和细节图像,使其在去噪的同时,不丢失图像特点.该方法处理相对简单,可应用于以偏微分方程为基础的图像处理.

基于先验知识和Kullback-Leibler距离的超分辨率图像重建

由给定观测模型和先验模型组合得到潜在高分辨率图像后验分布逼近值,将其作为先验知识进行迭代获得更多的后验逼近值。根据高分辨率图像分布情况得到一特定逼近值以最大程度减小后验分布与Kullback-Leibler距离之差。同时也进行了文中算法与其它超分辨率重建方法的对比研究,实验表明,本算法重建效果较好。

带有时变时滞的中立型神经网络的鲁棒指数稳定性

研究一类带有时变时滞的中立型神经网络的全局指数稳定性问题.通过构造LyapunovKrasovskii泛函并使用线性矩阵不等式方法,建立了保障时滞神经网络全局指数稳定的新的时滞相关充分条件.这些条件用线性矩阵不等式表达.进一步,文章对一类不确定时滞中立型神经网络给出了鲁棒全局指数稳定的新判据.