基于迭代p阈值算法压缩感知磁共振成像重构

从优化网络结构出发,在基于迭代软阈值网络的压缩感知磁共振成像深度网络基础上,加入由p阈值函数组成的优化模块,进一步优化软阈值函数,以抑制噪声,减少重建误差,从而提高重建质量。上述算法结合了压缩感知磁共振重建和深度学习的优势,所有参数都是端到端学习得到的,既具有很好的理论可解释性,又具有良好的网络泛化能力。对上述算法与其它算法进行对比,仿真结果表明,所提算法提高了磁共振成像的重建精度,特别对于结构复杂的磁共振图像重建效果更好。

基于FCM及快速迭代收缩阈值算法的平面ECT图像重建

为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离散小波基(DWT)对灰度值进行稀疏表示,并建立L1正则化模型,采用FISTA进行求解,以实现图像重建;最后将FCM处理后的电容值分别用于Landweber算法、Tikhonov算法进行重建对比。仿真与实验结果表明,该算法重建图像的平均相对误差约为0.0527,平均相关系数约为0.9422,均优于其它算法,且重建图像伪影较少,更接近真实情况;因此,所提算法具有更好的重建效果。。

基于迭代收缩阈值算法的DOA估计方法

针对传统波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计算法在低信噪比、小快拍的条件下估计精度不高的问题,提出了一种基于迭代收缩阈值算法的矢量水听器阵列多快拍DOA估计方法。首先,对空域进行等角度划分,构造超完备冗余字典,建立基于信号多快拍条件下的DOA估计模型,然后,采用迭代收缩阈值算法解决稀疏重构问题,求解出信号的稀疏系数矩阵,最后,将稀疏矩阵中行向量的范数映射到划分好的网格上,得到DOA估计值。仿真实验结果表明:该方法在低信噪比、小快拍条件下比OMP、 MUSIC和CBF等传统算法拥有更高的DOA估计精度和更强的鲁棒性。

用于电阻层析成像的快速自适应硬阈值迭代算法

针对电阻层析成像技术图像重建具有严重病态性的问题,提出了一种稀疏重建算法——快速自适应硬阈值迭代算法,研究了噪声对该算法在电阻层析成像图像重建效果上的影响,并通过仿真和模型实验测试了该算法的性能.结果表明:一定强度范围内的噪声对硬阈值迭代算法、自适应硬阈值迭代算法和快速自适应硬阈值迭代算法的影响较小.快速自适应硬阈值迭代算法成像速度更快,且该算法重建图像的空间分辨率相对其他两种算法也有较大的提高.

改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法

常用的灰度级-平均灰度级二维直方图存在错分,导致二维Otsu法阈值分割结果不够准确;其快速迭代算法搜寻最佳阈值时避免了穷举搜索,但仍需遍历整个解空间。为此,提出了一种改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法。采用灰度级-梯度直方图及其区域划分方法,导出了基于该直方图区域划分的Otsu法阈值分割快速迭代算法公式;在实验结果和分析中给出了分割结果和运行时间,并与基于灰度级-平均灰度级二维直方图的Otsu法阈值分割的快速迭代算法及其改进算法进行了比较,实验结果表明,所提出的算法使分割后的图像更为准确,且搜寻最佳阈值时无需遍历整个解空间,运行时间减少了50%左右。

用最大熵原则作多阈值选择的条件迭代算法

最大熵原则是图像处理中阈值选择的最常用方法之一 .很多研究者针对最大熵原则作了各种研究 ,但一般都回避了用最大熵原则进行多阈值选择时运算量太大的问题 .该文提出了解决这一问题的条件迭代 ICM(iterated conditional modes)算法 .通过实验比较了 ICM算法与 H.D.Cheng等人提出的模拟退火算法 ,充分显示了 ICM算法的有效性 .

一种基于迭代阈值法的身份证图像二值化算法研究

针对身份证扫描图像受激光防伪阴影网格线影响较大的特点,对图像二值化的方法进行了深入分析和研究,提出了一种基于像素邻域特征的迭代阈值方法。该算法模型简单、易于实现,能滤除噪声、使字符笔划清晰地从背景中分割出来,获得了较好的二值化效果。

基于迭代p阈值投影算法的压缩感知磁共振成像

针对迭代软阈值投影算法中的软阈值函数收缩功能较差的问题,提出了迭代p阈值投影算法。用p阈值函数替换迭代软阈值投影算法中的软阈值函数,对小系数的惩罚更大,对大系数产生更小的偏置,以抑制噪声,减少重建误差。为加快算法速度,利用Nesterov梯度加速技术,设计了快速迭代p阈值投影算法,用于磁共振图像重建。在紧标架为平移不变离散小波变换和轮廓波下,将快速迭代p阈值投影算法用于压缩感知磁共振成像。与光滑化的快速迭代软阈值算法、迭代软阈值投影算法和交替方向乘子法进行仿真对比分析的结果表明,快速迭代p阈值投影算法提高了磁共振成像的重建速度和重建质量。分析了p值对算法性能的影响,给出了适合的p值选择方法,以获得较好的收敛速度、减小重构误差。

改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法

基于灰度级-平均灰度级直方图的现有二维交叉熵阈值分割法的分割结果不够准确,计算最佳阈值时需搜索整个解空间,因而效率不高.针对这一问题,提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的二维最小交叉熵阈值选取快速迭代算法,推导了相关的公式.对典型测试图像进行了大量实验,并与基于灰度级-平均灰度级直方图的方法在分割结果及运行时间上作了比较,结果表明所提出的算法分割结果更加精确,且计算最佳阈值时只需遍历其中一小部分解空间,运行时间减少到5%左右.

基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法

现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富.

二维直方图区域斜分Otsu阈值分割的快速迭代算法

鉴于现有的基于二维直方图区域直分的阈值选取方法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,导出了基于二维直方图区域斜分的Otsu法的快速迭代算法。在实验结果中给出了分割结果和运行时间,并与基于二维直方图直分的Otsu原始算法及其他两种快速算法进行了比较。结果表明所提出的快速迭代算法,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,有稳健的抗噪性,同时运行时间大幅减少。

改进的迭代收缩阈值算法及其在量子状态估计中的应用

本文将含有稀疏干扰的量子状态估计问题,转化为考虑量子状态的约束条件下,分别求解密度矩阵的核范数,以及稀疏干扰l1范数的两个子问题的优化问题.针对迭代收缩阈值算法(ISTA)所存在的收敛速度慢的问题,通过在两个子问题的迭代估计中,引入一个加速算子,对当前值与前一次值之差进行进一步的补偿,来提高算法的迭代速度(FISTA).并将FISTA算法应用于求解含有稀疏干扰的量子状态估计中.针对5个量子位的状态估计的仿真实验,将FISTA分别与ISTA、交替方向乘子法(ADMM)、不动点方程的ADMM算法(FP-ADMM),以及非精确的ADMM算法(I-ADMM)4种优化算法进行性能对比.实验结果表明,FISTA算法具有更加优越的收敛速度,并且能够得到更小的量子状态估计误差.

基于交叉熵阈值法的快速迭代算法

针对交叉熵阈值法的时间复杂性过大的不足,提出了基于目标函数最优化原理的交叉熵分割准则的快速迭代算法。大量的实验结果表明,提出的快速迭代算法是有效的。

图象阈值分割的统计迭代算法

图象分割是图象分析和计算机视觉等学科中最基本也是最困难的课题之一。直方图技术是图象分割的重要技术 ,而灰度图象的象素灰度分布近似符合高斯概率分布 ,本文是把直方图技术和高斯统计分布函数有效地结合起来 ,作为求取图象二值化阈值的理论基础。并获得其理论表达式。由此 ,通过对该表达式的分析 。

基于贪婪-快速阈值迭代的SAR地面动目标稀疏表征算法

合成孔径雷达地面动目标成像(Synthetic Aperture Radar Ground Moving Target Imaging,SAR-GMTIm)技术通过在静止场景的SAR图像中检测运动目标响应,实现针对运动目标的重聚焦成像。通常情况下,地面运动目标回波响应相对于静止场景的回波(即杂波)具有较强的稀疏性,增强SAR-GMTIm成像结果的稀疏特征有利于目标分类和识别。现有的一阶算法如阈值迭代算法(Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm,ISTA)及其改进方法,快速阈值迭代算法(Fast Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm,FISTA)都可用于SAR-GMTIm稀疏特征增强,但都存在运算效率偏低,收敛速度较慢的问题。针对以上问题,本文提出了一种贪婪-快速阈值迭代算法(Greedy Fast Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm,Greedy FISTA)用于SAR-GMTIm稀疏特征恢复。该算法基于重启动框架对FISTA进行改进,缩短了算法重启间隔和振荡周期,拥有比FISTA更快的收敛速度。本文利用Greedy FISTA针对SAR-GMTIm的仿真复数据以及美国空军实验室的Gotcha实测雷达数据进行成像实验,并对比Greedy FISTA和FISTA、ISTA在SAR动目标成像中达到同等精度所需的迭代次数,再结合相变热力图分析法对比三种算法的恢复性能。实验结果表明Greedy FISTA应用于SAR-GMTIm系统具有良好的成像效果,且在收敛速度和稀疏信号恢复方面相较传统阈值迭代算法及快速阈值迭代算法有明显优势。

压缩感知的冗余字典及其迭代软阈值实现算法

冗余字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论,采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数,为信号自适应地稀疏扩展提供了极大的灵活性。本文研究了压缩感知理论下的冗余字典、测量矩阵及其限制等容特性(RIP,Restricted Isometry Property),并给出了RIP、字典大小、稀疏度和测量次数的关系,提出了一种新的迭代软阈值(IST)算法,与正交匹配追踪(OMP)算法和迭代硬阈值(IHT)算法相比较,实验结果表明了IST算法具有更高的信号恢复率。

阈值收缩迭代算法在被动毫米波图像处理中的应用

为了克服被动毫米波图像处理系统中数据量巨大,实时处理要求高的缺点,将阈值收缩迭代算法应于被动毫米波图像处理中,通过一个非自适应的基矩阵对原始图像信号进行变换,求解一个优化问题获得稀疏性最高的信号,可以在噪声干扰的情况下以极高的精度恢复出原始图像信号。将算法用于被动毫米波模拟图像的恢复实验,得到了很好的结果。因此,它是一种高效、可行的被动毫米波图像处理方法。

正交半迭代硬阈值(OSIHT)压缩感知重构算法

信号重构是压缩感知过程中的重要环节,迭代硬阈值(IHT)算法因具有较好的重构性能被广泛应用,但其收敛速度比较慢。近期提出的半迭代硬阈值算法(SIHT)虽然可实现快速收敛,但对测量矩阵的尺度缩放非常敏感,依赖性强,大大限制了其应用范围。受OMP对MP算法改进启发,对SIHT算法进行改进,提出了正交半迭代硬阈值(OSIHT)重构算法。该算法不仅取消了对测量矩阵的依赖性,还有效改善了图像重构质量,减少运行时间。

乘积型Otsu阈值法的快速迭代算法

针对乘积型Otsu分割准则进行阈值选取需要花费大量时间的不足,提出了乘积型Otsu阈值化分割准则的快速迭代算法。实验结果表明,本文的快速算法是有效的。

迭代阈值算法阈值选择在图像恢复中的研究

在图像恢复领域,用小波变换实现图像修复是一种重要的方法,迭代阈值算法(IST)是其中的典型代表。在应用其进行图像修复的过程中,对硬阈值、软阈值、半软阈值和stein阈值四种阈值分别进行了研究。从实验结果分析,使用硬阈值的方法要比其他三种阈值方法效果更好。