应用自解卷积和增量Wiener滤波实现迭代盲图像复原

提出了一种基于自解卷积和增量Wiener滤波的迭代盲图像复原算法(SDIWF-IBD)。将自解卷积点扩散函数估计法应用于迭代盲目反卷积,准确估计了点扩散函数频域;在图像估计时使用增量Wiener滤波,确保算法稳定收敛。为进一步控制算法收敛速度,引入内迭代加速方法,有效减少了算法的外部迭代次数。实验结果表明,复原后图像细节明显增加且失真小,算法快速收敛于较小误差。该算法复原效果良好,收敛快速可控,有利于实时应用。

图像盲复原问题的研究

大气湍流、相对运动、散焦和噪声等诸多因素会导致获取的图像产生降质。图像盲复原的任务是在预定义的意义上改善退化模型未知的图像。本文深入分析图像的退化模型、噪声模型及复原算法后,基于迭代盲解卷积算法,对含高斯噪声的且由大气湍流或悬浮物散射造成的降质图像提出了一种复合的盲复原方法。同时分析了噪声抑制对改善病态性问题的影响。实验结果表明:该方法复原效果较迭代盲解卷积算法、MATLAB库函数deconvblind()方法更佳。

基于高密度单核苷酸多态性的共祖远亲缘关系预测算法准确性研究

目的研究构建基于共祖(identity-by-descent,IBD)片段算法预测远亲缘关系分析流程并评估预测准确性。方法采用高密度单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)芯片对253份家系样本进行检测,研究基于IBD片段算法的分析流程进行两两个体间亲缘关系预测,评估预测准确性。随机减少SNP位点,评估位点数对算法预测准确性的影响。结果IBD片段算法预测1~7级亲缘关系平均置信区间准确率为94.72%,预测可信度为99.77%,6级及以上亲缘关系预测时出现假阴性。随着SNP数量减少,预测准确性会出现一定程度的下降。结论IBD片段算法可用于7级以内亲缘关系的预测,该算法在群体遗传学、法医遗传学等领域有重要应用价值。