基于正态反高斯先验模型的小波去噪算法

提出了一种基于正态反高斯先验模型(NIG)的小波去噪算法.将小波系数建模为正态反高斯分布,利用矩估计法计算每个子带内的模型参数;在贝叶斯最大后验概率估计(MAP)准则下推导出与NIG模型相对应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.实验结果表明:该算法与经典的阈值去噪算法相比,具有更好的信噪比和视觉效果.

几种人体运动检测算法的比较分析

为了提高计算机视觉运动人体检测的效果,采用了OGHMs(Orthogonal Gaussian-Hermite Moments)法应用于人体运动检测中,在实现过程中对OGHMs加以简化,对运动图像进行Gaussian平滑处理,并在模块运算后期引入腐蚀运算从而得到更精确的检测效果。分析了时间差分法、背景减除法、光流法等常用的几种运动人体检测算法。通过对现有的实验结果分析比较表明,增加腐蚀作用后的OGHMs法不仅具备常用算法各自具有的一些优点,而且抗干扰能力强,同时还较好解决了计算量大的问题,不需要进行背景重建和更新等步骤,并且检测出的运动信息较多,能较完整、较精确地检测出运动人体。

硬化非高斯模型及其在首次穿越中的应用

提出了一个硬化非高斯过程的首次穿越概率计算方法.对比研究了Winterstein硬化模型、正交展开模型以及四阶矩标准化函数在硬化反应阶段的适用范围与精度.结果表明：四阶矩标准化函数精度最高,适用于峰度系数不小于2.333的应用场合;正交展开模型精度高于Winterstein硬化模型,适用范围分别为峰度系数不小于1.25和1.0的应用场合.基于硬化非高斯过程的峰度系数取值,以四阶矩标准化函数、正交展开模型以及Winterstein硬化模型为体系建立了首次穿越概率计算方法.最后,以硬化非高斯风压为例,验证了本文方法在首次穿越中的应用的可行性.