基于像素梯度自适应迭代中值滤波器的图像脉冲噪声抑制算法

图像脉冲噪声移除是获得高质量图像的关键。本文通过热红外相机成像原理研究,提出了一种基于像素梯度自适应迭代中值滤波器的图像脉冲噪声抑制算法。首先,根据相机的调制传递函数计算获取原始图像的最大像素梯度,继而建立相应的像素梯度集合。然后,计算原始图像与对应像素梯度滤波图像的梯度权重均方根误差集合,并将该集合高斯分布的最大值对应的像素梯度确定为最佳像素梯度。最后,根据图像中脉冲噪声的密度和复杂度,确定所提滤波器的自适应窗口大小和迭代次数。大量实验结果表明,所提滤波器对移除8位、16位的单通道脉冲噪声图像展现出良好的鲁棒性。与其他先进方法相比,该方法可以实时移除真实热红外相机采集图像中低密度的随机值脉冲噪声和SAPN,并实现噪声抑制过程中99.5%以上的原始像素不会遭受破坏。除此之外,针对高密度SAPN抑制,该方法获得了具有竞争力的结果,与运行时间较快的滤 波方法相比表现出较好的 PSNR和 SSIM,与 PSNR和 SSIM较优秀的去噪方法相比表现出较快的运行时间。对于极限 SAPN(99%)破坏的图像,也能够恢复有意义的图像细节。

一种消除椒盐噪声的迭代自适应加权均值滤波

针对传统的均值滤波和多种中值滤波不能有效去除高密度椒盐噪声的不足,提出一种迭代自适应加权均值滤波算法。为了能够对图像外围的像素点进行滤波,沿四周进行图像扩展。根据椒盐噪声的极值特性,将像素点分为噪声点和信号点,噪声点采用多轮迭代,利用前次滤波的结果,求取滤波窗口非噪声点灰度值的加权均值,基于与窗口中心像素的空间距离计算加权系数;信号点保持原值。滤波窗口尺寸根据窗口内是否含有非噪声点自适应地由小变大。选用5种不同的算法在噪声密度20%~80%范围内进行仿真对比,验证算法的有效性。仿真结果表明,与其它4种算法相比,在低密度噪声时,该算法的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)和结构相似性指数(Structural Similarity Index, SSIM)优势明显,在80%高密度噪声时仍然保持突出效果,PSNR值至少提高4.26 dB,验证了该算法对高密度椒盐噪声具有更好的滤波性能,很好地保持图像的纹理边缘和细节。

基于多顶点替换策略的迭代局部搜索算法解决覆盖推销员问题

覆盖推销员问题(Covering Salesman Problem,CSP)是著名的旅行商问题的一个变体,是NP难问题。给定一组顶点和每个顶点相关联的预定覆盖半径,CSP的目标是在顶点子集上找到一个最短长度的哈密顿回路,使每个顶点被访问或者在被访问顶点的覆盖范围内。为提升搜索候选顶点集的质量,提出一种基于多顶点替换的搜索策略,并将该策略引入到迭代局部搜索算法解决CSP。所提CSP算法通过扰动过程和改进过程的迭代探索邻域最优解,其中扰动过程将搜索发散到未探索的区域,改进过程提升解的质量。实验结果表明,多顶点替换方法相比“移出-重新插入”过程可以获得更高质量的候选顶点集。所提CSP算法在寻优的正确率上取得了不错的成效,尽管运行速度与其他启发式算法相比有差距,但可以在合理的运行时间内解决CSP。

自适应光学系统迭代控制算法超参数优化

无波前探测自适应光学系统中,选择合适的超参数是迭代控制算法达到最佳性能的关键。现有的迭代控制算法的超参数设置一般采用遍历法,这种方法虽然容易理解和实现,但计算量大、耗时较长,同时也可能因为找到一个局部最优值而错过全局最优值。本文采用贝叶斯优化方法,选择适合自适应光学系统迭代控制算法的超参数。分别以常用的随机并行梯度下降算法(stochastic parallel gradient descent algorithm,SPGD)、Momentum-SPGD和CoolMomentum-SPGD控制算法为例,对比分析采用遍历法和贝叶斯优化方法选择超参数的控制算法的校正效果。结果表明,采用贝叶斯优化方法进行超参数选择优势明显。对于SPGD控制算法,取得相同收敛效果时,贝叶斯优化方法所需样本实例数量是遍历法的10%;对于Momentum-SPGD和CoolMomentum-SPGD控制算法,贝叶斯优化方法所需样本实例数量分别是遍历法的7%和9%。研究结果可为自适应光学系统迭代控制算法的实际应用提供超参数设置理论基础。

融合迭代平均滤波的RSSI室内定位算法

针对室内定位中,受无线通信距离和环境的影响,紫蜂(ZigBee)观测信号的随机噪声较为显著,导致定位结果的精度和稳定性较弱的问题,提出一种融合迭代平均滤波的RSSI室内定位算法:在数据采集过程中,采用高斯滤波对观测信号进行预处理,并根据接收信号强度指数测距理论建立起路径损耗模型,由此估算出信号接收节点到广播信标节点间的距离;然后,在定位解算过程中,在线性最小二乘算法的基础上融合迭代平均滤波算法,以抑制随机误差对定位结果的影响;最后,采用自研的CC2530 ZigBee模组对算法的可行性和稳定性进行实验验证。结果表明,等权最小二乘算法的点位精度约为0.64m,距离定权后,最小二乘算法的精度提升到0.52m;用等权最小二乘算法融合迭代平均滤波,精度也能达到0.5 m左右,与距离定权最小二乘的精度相当;同时,融合距离定权和迭代平均滤波2种方法的点位精度可以提高到0.35 m左右。

卡尔曼滤波下多源传感器数据互补-加权迭代融合算法

因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系数。在多源传感器组合系统中引入卡尔曼滤波算法,结合互补-加权迭代融合算法,建立预测方程、状态方程、滤波互补因子以及估计均方误差方程,实现多源传感器的数据融合。实验结果表明,所提算法可以精准找出最优加权系数,观测误差始终在0.6 m以下,可以实现数据的精准融合。

基于放疗科大孔径CT的自适应迭代重建技术在肺结节穿刺中的应用研究

目的:研究大孔径CT自适应统计迭代重建(ASIR)对肺结节经皮穿刺中图像质量的影响。方法:选取2023年1月—7月于深圳市宝安区人民医院接受大孔径CT引导穿刺的肺结节患者20例。分别应用滤波反投影技术(FBP)和ASIR技术重建图像并评价两组图像质量。主观评价采用Likert评分,客观评价对结节区噪声标准差(SD)、对比噪声比(CNR)和穿刺针针尖位置CT值等资料。结果:图像的主观评价均满足穿刺要求且一致性较好(Kappa值=0.740)。ASIR图像质量随着权重先增加后降低,权重为60%时最佳。和FBP相比,ASIR 60%的Likert评分更高,结节SD和CNR值比较,差异有统计学意义(P=0.004、0.043)。其他统计参数比较,差异均没有统计学意义(P>0.05)。结论:放疗用大孔径CT常规扫描不影响穿刺图像质量,ASIR 60%图像质量更优,可以用于引导肺结节经皮穿刺。

引入改进迭代局部搜索的灰狼算法及应用

针对标准灰狼算法(GWO)收敛速度慢,易陷入局部最优等缺点,提出一种引入改进迭代局部搜索的灰狼算法(IGWO)。首先,通过佳点集策略增强初始种群的均匀性与多样性;其次,采用双收敛因子,收敛因子基于种群位置非线性自适应更新,在种群寻优全期平衡全局勘探与局部开发能力;再次,在种群位置更新公式引入欧氏动态权重与莱维飞行策略,提升寻优精度,并帮助种群跳出局部最优值;最后,引入改进迭代局部搜索,使算法的搜索能力更加灵活,帮助算法加速收敛。通过10个基准测试函数的仿真分析及种群寻优平衡性对比,证明了IGWO具有更优的寻优精度、稳定性及收敛速度,随后将IGWO应用于工程优化问题中,相比GWO、GJO、WOA、HSSAHHO、SCHOA、NCPGWO、DSFGWO 7种算法,适应度分别优化了3.25%、27.2%、28.9%、3.15%、3.04%、0.23%、0.07%,证实了在工程应用中的可行性和有效性。

求解能耗成本平衡的分布式阻塞流水线调度群体迭代贪婪算法

在经典分布式流水车间调度问题基础上,本文构建了具有序列相关准备时间的分布式阻塞流水线调度问题(DBFSP SDST)的混合线性整数规划模型(MILP),以均衡各工厂能耗成本为优化目标,提出了基于群体优化的迭代贪婪算法(PEIG).该算法针对零缓冲区和多工厂生产模式,设计了问题特性的启发式方法;针对迭代贪婪算法(IGA)的优势和不足,提出了基于群体的局部搜索策略、多邻域搜索结构和增强的跨工厂破坏重构方法,以进一步平衡所提算法的全局探索和局部搜索能力.通过270个测试算例的数值仿真,以及与最新4种代表算法的统计比较,本文验证了所提PEIG算法的优越性,能为中大规模的DBFSP SDST提供更优的调度方案.

压电微动台数据驱动迭代前馈补偿与自适应抑振

为消除压电驱动柔性微定位平台高精控制对平台不确定动力学模型的依赖性,提出了一种数据驱动无模型迭代前馈补偿和自适应陷波滤波结合的控制方法来提高平台的跟踪性能。首先,建立了数据驱动无模型迭代前馈控制器,提高系统对噪声和其他干扰的鲁棒性,同时,证明了在无模型迭代前馈作用下,连续参考输入跟踪误差的有界性和闭环系统的稳定性;其次,构建了自适应陷波滤波器来消除平台谐振的影响,对误差信号进行快速傅里叶变换,并设计谐振频率在线提取算法,实现对陷波滤波器参数的在线实时整定,来进一步提升轨迹跟踪精度;最后,利用所设计的无模型迭代前馈控制器和自适应陷波滤波器对压电微动台进行轨迹跟踪实验。实验结果表明:在跟踪三角波信号时,与单独比例-积分(Proportional Integral,PI)控制和结合自适应陷波滤波器的PI控制相比较,最大跟踪误差分别减小78.25%和70.83%,能够有效提升平台的稳定性和跟踪精度。

塑料称重配料的神经元迭代AI算法

本文针对动态的塑料称重配料系统,使用贝加莱X20系列CPU为控制硬件,在分析目前流行的多种AI算法基础上,运用若干种AI算法解决塑料称重配料系统中非线性、强干扰、不稳定滞后、随机性等问题,并且区别于专家系统,将算法应用到塑料称重配料设备的批量生产中。实践证明,这套自适应AI算法可以基本满足塑料称重配料设备的高精度、高响应、易操作的客户需求,可为塑料称重行业提供一定的借鉴。

基于迭代思想的自适应Niblack算法改进

针对文本及小物体图像识别时在光照不均匀工况下特征提取难度大、效率低问题,提出一种改进Niblack算法。利用迭代思想获取每个像素邻域的均值及标准差,使其与邻域窗口大小无关,避免了重复计算,降低了算法复杂度;在Sauvola算法基础上结合全局阈值Otsu算法及方差特性改进算法阈值,使其能自适应地调整阈值,逐点地进行图像二值化。为验证算法有效性,将其应用于文本、车牌及小物体图像二值化,与传统Otsu、Kittler、Niblack和Sauvola算法相比,算法获取的特征更清晰和准确,伪影和斑点等噪声更少,且与原Niblack算法相比,相同条件下其处理时间大幅度降低。

基于自适应直接快速迭代滤波的滚动轴承故障诊断方法

直接快速迭代滤波(direct fast iterative filtering,DFIF)是最近提出的一种非线性和非平稳信号分析方法。针对DFIF方法需人为设定滤波区间调整参数,且该参数在迭代计算过程中缺乏自适应性等问题,提出了自适应直接快速迭代滤波(adaptive direct fast iterative filtering,ADFIF)方法,该方法基于瞬时频率波动能量差准则,自适应确定DFIF算法外循环每层迭代筛分过程中最优滤波区间调整参数。ADFIF方法能够自适应地将任意非线性和非平稳信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的近似窄带信号和一个趋势项之和。通过仿真信号和滚动轴承故障信号分析,将所提ADFIF方法与原DFIF、自适应局部迭代滤波、变分模态分解、经验模态分解等方法进行对比,结果表明,所提ADFF方法在抑制模态混叠和抗噪性方面具有一定的优势,且能提取出滚动轴承更多故障特征信息。

自适应局部迭代滤波与模糊熵在齿轮系统故障识别中的应用

针对齿轮系统实测信号受噪声干扰而不能准确反映故障特征的问题,提出了一种自适应局部迭代滤波与模糊熵相结合的故障识别方法。利用自适应局部迭代滤波可以将齿轮非平稳信号分解为有限个平稳的本质模态函数,由于自适应局部迭代滤波能有效分离出齿轮系统的转频信号,因此,以转频信号对应的本质模态函数为分界,计算前几个本质模态函数的模糊熵,最后,通过计算不同工况振动信号模糊熵的灰色关联度来识别齿轮系统不同的故障类型。结果表明,该方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断。

基于改进自适应局部迭代滤波的谐波检测方法研究

针对大量非线性负荷及电力电子设备广泛应用导致的电力系统谐波成份非平稳性和复杂性日益突出,难以识别和检测的问题,在引入自适应局部迭代滤波算法的基础上,提出了基于改进自适应迭代滤波与希尔伯特变换的谐波检测方法。改进自适应迭代滤波算法利用Fokker-Planck方程构建滤波函数,经滤波筛选获取具有平稳特征的本征模态分量,具有坚实的数学基础,且能够有效地避免经验模态分解算法存在的模态混叠问题。首先利用改进自适应迭代滤波算法分解得到周期分量,对各分量进行Hilbert变换,提取包括频率、幅值、相位在内的谐波特征参数。测试信号及实测数据分析结果证明了所用方法的有效性,与经验模态分解的对比结果充分验证了本方法在电力系统谐波检测中的强适应性。

基于低松弛迭代格式的快速自适应滤波算法

利用Ｂ样条函数基底的光滑性及其局部支撑性质，以最小二乘（ＬＳ）为准则，构造了基于低松弛迭代格式的快速自适应滤波算法．对于一个Ｎ×Ｎ输入图像，由于Ｂ样条函数的局部支撑性质以及低松弛迭代算法的引入，使得在统计意义下最佳的最小二乘滤波算法的计算复杂度降为Ｏ（Ｎ２），就ＬＳ算法的复杂性而言，优于不动点（ＦＰ）迭代算法的Ｏ（Ｎ３）及基于ＦＦＴ的预处理共轭梯度（ＰＣＧ）算法的Ｏ（Ｎ２·ｌｎＮ）．实验结果表明，该滤波器对Ｇａｕｓ白噪声及均匀分布的噪声图像具有良好的降噪特性．

RLS自适应滤波的迭代信道估计与符号检测算法

在现有的OFDM系统联合迭代信道估计与符号检测算法的基础上,针对高速移动通信信道,利用RLS自适应滤波器在非平稳环境下有效跟踪输入统计量随时间变化的能力,提出了一类基于对迭代初始值进行RLS自适应预测的迭代信道估计算法.通过对每次迭代的初始值进行递归计算提高其有效性,减少了后继迭代次数,并提高了收敛值的准确性.仿真结果表明:和传统迭代算法相比,该算法加快了迭代收敛速度,提高了估计精度.在复杂度适当增加的前提下,降低了系统误码率,提高了系统性能.

一种自适应迭代的非局部干涉相位滤波方法

干涉相位滤波是获取高精度DEM及正射图像过程中必不可少的关键步骤。传统相位滤波方法在滤除噪声和保持相位细节方面不能很好地兼顾,尤其在相干性较差或地形变化剧烈的情况下,难以得到高质量的干涉相位。该文针对上述问题提出了一种自适应迭代的非局部干涉相位滤波方法,其基于非局部的滤波思想,利用图像的冗余信息进行滤波。该方法根据干涉相位的自身特性,实现了衰减参数的自适应,之后通过自动迭代并在迭代过程中调节窗口大小使得滤波精度进一步提高。该文通过仿真和实测数据对现存算法与该文算法进行了对比分析,验证了所提算法的有效性。

基于自适应局部迭代滤波和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断方法

为准确提取滚动轴承振动信号的故障特征,并对不同状态信号进行划分,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和模糊C均值(KFCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将多模态信号自适应分解为多阶单一模态分量;然后,结合相关系数提取出含有最多故障特征信息的最优分量,计算其近似熵值并构建特征向量矩阵;最后,将得到的特征向量输入KFCM得到聚类结果。试验结果表明,与基于EMD,EEMD和KFCM聚类,以及ALIF和FCM聚类的方法相比,ALIF和KFCM方法的分类系数更接近1,平均模糊熵更接近0,聚类效果更好,对滚动轴承各类故障信号具有很高的识别度和良好的分类效果。

单滤波器延时估计-局部迭代算法

利用目标系统的稀疏性,提出基于延时估计的局部迭代(Delay Estimate-Selective Partial Update,DE-SPU)算法以降低滤波器有效长度。新算法先利用移动窗积分获取目标系统的延时估计以确定活跃系数位置,然后每次迭代均以自适应算法更新全部活跃系数与循环更新一段非活跃系数。活跃系数获得较高的更新频率以提高系统收敛速度,非活跃系数获得较低的更新频率以保证系统的跟踪能力。新算法用一个滤波器完成对稀疏系统的延时估计与活跃系数辨识,可有效避免双滤波器结构的信息冗余。最后以回声消除为应用背景对新算法进行实验仿真,仿真结果表明新算法性能优于传统的的NLMS算法以及各种双滤波器算法,进一步验证了新算法的有效性。