基于小波域双层贝叶斯模型的图像复原

为了克服正交小波变换用于图像复原引起的振铃现象,提出了一种基于小波域双层贝叶斯模型的图像复原算法。采用移不变小波变换,经过简单的转换,使计算复杂度较正交小波变换法并没有显著增加。对于涉及小波系数和超参数的估计问题,通过双层贝叶斯模型方法解决。首先使用局部高斯分布作为第一层模型,主要用于刻画原始图像小波系数的先验分布;第二层模型用于对超参数的估计,假设局部逆方差为服从Gamma分布的随机变量。基于双层贝叶斯模型,采用最大后验概率估计(MAP)同时进行参数估计与图像复原,计算机实验验证了该方法的有效性。

基于多步迭代方法的快速总变分图像复原

针对目前总变分图像复原算法收敛速度较慢的问题,本文提出了一类基于多步迭代的快速总变分图像复原算法。提出了两种多步总变分图像复原算法:多步迭代收缩阈值算法和多步迭代加权收缩算法,并针对多步算法每次迭代需要额外估计权参数的不足,给出了一种固定权参数的多步总变分复原算法。同传统的单步总变分复原算法相比,提出算法在每次迭代过程中无需额外增加计算量,且需要很少的迭代就能达到收敛。实验结果表明:对复原不同因素引起的退化图像,文中提出算法的收敛性能远高于传统的单步迭代复原算法,从而我们提出的算法是有效的。

Walsh函数的一种新定义及快速算法设计

传统的Walsh函数是以Rademacher函数为基函数生成 .本文运用对称复制的观点 ,定义了一种新函数 G函数 ,并以G函数为基础 ,定义了四种序的Walsh函数 ,同时 ,运用序码分析方法 ,实现了两种序Walsh变换的快速算法设计 .

一种基于关联向量回归的盲图像复原

提出一种基于关联向量回归模型的盲图像复原算法。用模糊噪声图像作为训练集合,由此得到关联向量回归模型。该模型可用于恢复受不同类型模糊和不同噪声污染的图像。实验结果表明:同其他盲复原算法相比,该算法对点扩展函数(PSF)类型和噪声都有较强的鲁棒性。同时,从改善信噪比大小和主观视觉两个方面,该算法都能取得良好的复原效果。

基于CHAMP卫星星历反演地球重力场的两种方法

根据模拟的CHAMP卫星星历,分别采用基于牛顿运动定律的数值微分法和基于能量守恒定律的能量守恒法建立观测方程,恢复出50阶次的重力位系数。同时,考虑到CHAMP卫星位置、速度和加速度存在的误差,分析了这两种方法对各项精度指标的敏感程度,并比较了这两种方法的优缺点。

学习高阶马尔可夫随机场:评分匹配方法

传统的马尔可夫随机场模型有两个内在的缺陷:邻域的低阶性和参数的手动选择。提出一种新的机器学习方法——评分匹配法,从训练图像数据中学习得到一组高阶马尔可夫随机场模型参数。为了验证通过学习得到的马尔可夫随机场模型的能力,将学习得到的参数向量通过贝叶斯规则应用于图像去噪。实验结果表明:不管是根据峰值信噪比的大小还是根据主观视觉,都能取得优秀的去噪效果,从而表明该学习方法的有效性。

图像复原的小波域稀疏模型方法

介绍了一种基于小波域稀疏模型的有效图像复原算法。首先采用Student-t分布模型刻画小波系数的边缘统计特征,该分布具有尖峰重尾的特性,能很好地拟合图像小波系数的分布情况。其次,基于Student-t模型,在最大后验估计框架下复原图像,等价于一个高维非凸目标函数的最小化问题,给出了一种有效的最小化算法,将非凸目标函数最小化问题转化为迭代二次目标函数最小化求解,而二次目标函数最小化可采用共轭梯度迭代法快速求解。实验结果表明:不论根据客观改善信噪比的大小还是主观视觉效果,该算法都能获取很好的复原效果,从而验证了该方法的有效性。

磷酸肌酸钠对缺氧缺血性脑病患儿心肌的保护作用

目的观察磷酸肌酸钠对缺氧缺血性脑病(HIE)患儿心肌的保护作用。方法使用随机数表法将2018年1-11月在清丰县人民医院就诊的76例HIE患儿分为对照组(38例)和观察组(38例),对照组接受常规治疗,观察组加用磷酸肌酸钠。检测两组患儿治疗前后肌钙蛋白I(cTnI)、血清肌酸激酶(CK)、肌酸激酶同工酶(CK-MB)水平;统计治疗总有效率和不良反应发生率。结果观察组治疗后cTnI、CK、CK-MB水平低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组治疗总有效率(97.37%)高于对照组(84.21%),差异有统计学意义(P<0.05);两组不良反应发生率(2.63%,2.63%)组间差异无统计学意义(P>0.05)。结论磷酸肌酸钠可有效降低HIE患儿cTnI、CK、CK-MB等心肌酶水平,提高临床治疗效率,可在临床推广。

大数据背景下人工智能发展对大学数学教学的启示

大数据时代,以数据为载体的人工智能技术渗透到社会的各行各业,而人工智能技术的发展越来越依赖应用数学学科的进步.在此背景下,大学数学教学改革成为必需,以适应社会新时代的发展.结合自身的教学改革实践,探讨如何从基本的大学数学内容出发,进行拓展,向学生介绍前沿的人工智能技术.从而,增加数学课程教学的趣味性和实用性,加深学生对数学思想方法在人工智能领域应用理解.

大数据时代线性代数教学内容改革研究

线性代数是工科、管理学科等非数学专业中重要的一门数学基础课程。随着计算机,互联网及伴随的大数据的快速发展,线性代数理论和方法在各领域都有了更深更广泛的应用。本文针对目前线性代数教学中存在的问题,并结合数据科学发展的需求和自身的教学实践,对线性代数教学内容改革进行了探索,以期能获得更好的教学效果。

云南文玩核桃主要品种解析

核桃作为一种文玩的产物和林业文化的发展,有其自身的把玩和收藏价值.在把玩核桃的过程中享受核桃为人们带来无限乐趣的同时,其本身的价值还在不断地增加,最关键的是文玩核桃还有很好的辅助健身作用.云南文玩核桃品种极为丰富,形态万千,依据核桃的形状、文理及常规文玩核桃划分标准,将云南文玩核桃系统地划分为将军板、蛤蟆头、罗汉头、楸子、灯笼、刺猬等18个种.文玩核桃从成熟到把玩成一件玲珑剔透的艺术品一般要经历揉亮、揉红、揉滑和揉透四个阶段.

基于局部分层模型和MAP估计的盲复原

提出了一种基于局部分层先验模型和最大后验估计的盲图像复原算法,其区别于一般的盲复原算法,用不同的先验模型刻画图像与点扩展函数的统计特性.在图像复原阶段,用局部分层模型解决图像及超参数估计问题:第一层局部高斯分布模型用于刻画图像先验统计特征;第二层模型用于对超参数的估计.在估计点扩展函数阶段,用全局平稳高斯模型约束点扩展函数.最后,基于最大后验估计思想,采用交替循环最小化的方式,同时进行原始图像、超参数和点扩展函数的估计.实验结果表明:盲图像复原算法对不同类型模糊和不同量级噪声退化的图像,均能取得很好的复原效果.

图像复原的Bregman迭代双正则化方法

正则化图像复原最终会导致一个大规模优化问题,提出了一种基于Bregman迭代双正则化的图像复原方法。该方法中目标函数同时考虑总变分正则化和小波域稀疏正则化,在Bregman框架下解决图像复原问题,并且给出了用于解该问题的分裂Bregman迭代算法。该算法将复杂的优化问题转化为几十次简单的迭代加以解决,每次迭代只需几次快速傅里叶变换和收缩操作即可。实验结果表明,提出的复原算法不论从客观改善信噪比还是主观视觉,都能取得很好的效果。同时与目前的复原算法相比,该算法有更快的收敛速度。