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基于脉冲耦合神经网络的图像混合噪声滤波方法被引量：1: 2015年; 根据脉冲耦合神经网络同步脉冲发放特性来定位脉冲噪声和高斯噪声点的位置,提出一种在该网络控制下,只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法,实现了图像的较强自适应滤波。仿真实验结果表明,该方法适应性强,在去除医学图像噪声的同时能很好地保留医学图像的细节和边缘信息,有利于改善医学图像质量、提高信息利用率和诊断的正确率。; 徐向艺王建玺; 关键词：PCNN 医学图像

基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成算法被引量：2: 2014年; 针对在自适应波束形成中,当采样次数较少或期望信号导向矢量存在误差以及训练数据中含有期望信号成分时导致波束输出信干噪比(SINR)下降的问题,提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵并且估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下,首先利用多重信号分类(MUSIC)空间谱在不含期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵;然后推导了避免期望信号的导向矢量的估计值收敛到任一干扰的导向矢量或它们的线性组合的约束条件;进而以此约束条件和阵列输出功率最大化条件建立了期望信号导向矢量估计的优化问题,并使用凸优化软件估计出最优的期望信号导向矢量。讨论了该方法的计算复杂度并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。仿真结果表明,当期望信号和干扰源存在随机指向误差和局部散射的情况下,所提方法在很大的输入信噪比范围内的输出信干噪比仍接近理论值,优于其他自适应波束形成方法。; 侯云山张新成金勇; 关键词：自适应波束形成信干噪比空间谱导向矢量

视频识别中基于簇的在线运动分割算法研究被引量：1: 2014年; 仿射相机模型下,运动分割问题转化为子空间分离问题,处理这类问题的算法大多是离线算法,当假设不满足时性能很不理想。针对上述问题,提出一种在线运动分割算法,通过动态标签传输和簇分割进行运动分割。首先,根据固定数量的帧进行初始化,接着,通过在线策略更新轨迹相似性,最后,利用动态标签传输技术在帧间传输信息,对簇进行评估和归一化切分成本估计,实现动态的簇分割。基于基准数据集的仿真实验结果表明,算法的运行结果与离线算法相当。; 徐向艺廖梦怡

UASN中改进的锚点定位报文传输方案研究: 2015年; 定位问题是水下声学传感器网络的一个关键问题,如果节点采集到的数据没有附上时间和测量位置便没有意义。针对现有定位算法在报文传输效率方面的不足,文中提出了一种改进的定位报文传输方案。首先,已知锚点的相对位置及其最大传输范围后,分析了定位时的无冲突报文传输条件,然后,定义了定位任务时间最小化问题,并证明该问题可以获得最优解。在此基础上,提出了两种基于调度的低复杂度求解算法。最后,通过多次仿真验证了所提出的算法的准最优性能及相对其他当前算法的优越性。; 徐向艺王启明; 关键词：锚点报文传输最优解

贝叶斯推理模型耦合非平稳边缘保持先验的图像模糊消除被引量：4: 2014年; 目的针对现行图像去模糊消除机制忽略了图像空间结构特征,降低了模糊消除效果,且算法稳定性不佳,无法克服解模糊等的不足,提出了贝叶斯模型耦合非平稳先验的图像去模糊机制。方法基于二阶统计量方法,定义模糊函数;引入滤波因子和超参数,构造非平稳边缘保持先验模型;基于贝叶斯推理,引入雅克比矩阵设计了超参数动态更新机制;用耦合先验模型与贝叶斯模型完成图像复原。在仿真平台上测试了算法的性能。结果与其他几种机制相比,提出的算法机制去模糊质量更好,局部放大后纹理细节仍然清晰,并且去模糊前后图像的结构相似度更高。结论提出的算法具有较佳的图像去模糊效果,重构质量理想。; 徐向艺陈秋红; 关键词：图像去模糊贝叶斯模型雅克比矩阵

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河南省自然科学基金(132300410278)