检索结果-南通市图书馆

基于差异梯度直方图与显著性映射的红外弱小目标检测算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光学技术 2021年第5期47卷 594-600页

作者：李德新钟洪赣南师范大学科技学院数学与信息科学系江西赣州341000 赣南师范大学数学与计算机科学学院江西赣州341000

为了提高复杂环境下的红外弱小目标的探测能力,基于人类视觉注意机制,设计了差异直方图耦合显著性映射的弱小目标检测算法。考虑真实目标与其邻域之间的强度差异,通过采用DFT变换来计算红外图像的幅度与相位频谱,以计算二者之间的频谱残... 详细信息

为了提高复杂环境下的红外弱小目标的探测能力,基于人类视觉注意机制,设计了差异直方图耦合显著性映射的弱小目标检测算法。考虑真实目标与其邻域之间的强度差异,通过采用DFT变换来计算红外图像的幅度与相位频谱,以计算二者之间的频谱残差,并联合高斯滤波方法,输出显著性映射,从而有效突出显著区域。分析目标与背景区域的梯度幅度和梯度方向之间的差异,计算红外图像的差异直方图,以充分抑制背景杂波和噪声。联合显著性映射与差异直方图,形成图像对应的融合特征映射。最后,引入自适应阈值分割方法,从融合特征映射中准确定位真实目标。多组测试数据表明,较已有的红外目标检测技术而言,所提算法能够更好地定位出弱小目标,呈现出理想的ROC曲线。

关键词：红外弱小目标检测融合特征映射频谱残差显著性映射差异梯度直方图阈值分割

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于几何矩特征与纹理度量的图像匹配算法

计算机应用与软件 2024年第3期41卷 213-219页

作者：金欣钟洪赣南师范大学科技学院江西赣州341000 赣南师范大学数学与计算机科学学院江西赣州341000

为提高多种几何内容变化下的特征点匹配准确度,引入双边滤波器,设计了几何矩特征耦合纹理度量的图像匹配算法。引入双边滤波器,对图像进行预处理,以去除图像中噪声,接着利用Hessian算子,准确检测图像特征。利用图像灰度信息,计算图像特... 详细信息

为提高多种几何内容变化下的特征点匹配准确度,引入双边滤波器,设计了几何矩特征耦合纹理度量的图像匹配算法。引入双边滤波器,对图像进行预处理,以去除图像中噪声,接着利用Hessian算子,准确检测图像特征。利用图像灰度信息,计算图像特征圆域内的几何矩,以形成鲁棒性较强的特征向量。通过平均梯度模型,对特征点邻域的纹理特征进行度量,并将其联合欧氏测量结果,对图像特征实施匹配。借助互相关模型,对匹配特征的相关程度进行测量,以检测特征点的匹配正确性,优化特征匹配结果。实验数据表明:较当前特征匹配方法而言,在多种几何内容变化下,所提技术具有更高的匹配准确度与鲁棒性。

关键词：图像匹配 Hessian算子双边滤波几何矩特征纹理度量平均梯度模型

基于投影数据全广义变分最小化的低剂量CT重建

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

南方医科大学学报 2017年第12期37卷 1585-1591页

作者：牛善洲吴恒喻泽峰郑子君喻高航赣南师范大学数学与计算机科学学院江西赣州341000

目的提出基于投影数据全广义变分最小化的低剂量CT重建方法。方法首先,通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为近似Gaussian分布,然后基于全广义变分正则化模型对变换后的Gaussian型数据进行噪声去除。最后,对去噪的... 详细信息

目的提出基于投影数据全广义变分最小化的低剂量CT重建方法。方法首先,通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为近似Gaussian分布,然后基于全广义变分正则化模型对变换后的Gaussian型数据进行噪声去除。最后,对去噪的结果进行Anscombe逆变换后实现传统的滤波反投影(FBP)CT重建。结果数值体膜实验结果表明本文提出的方法可以大大地改进重建图像的质量。FBP方法重建的Clock和Shepp-Logan体膜图像的信噪比分别为17.752 dB和19.379 dB,本文方法重建的图像的信噪比提高到24.0352 dB和23.4181 dB。FBP方法重建方法重建的Clock和Shepp-Logan体膜图像的均方误差分别为0.86%和0.58%,本文方法重建的图像的均方误差降低到到0.2%和0.23%。结论本文方法可以在投影数据不满足分段常数假设的前提下去除噪声和条形伪影,从而提高低剂量CT图像重建质量。

关键词：低剂量CT重建全变分全广义变分正则化 Gaussian分布滤波反投影算法

联合lp/l2,p范数极小化的序列子空间聚类算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

模式识别与人工智能 2020年第3期33卷 221-233页

作者：胡文玉李声豪涂志辉易云赣南师范大学数学与计算机科学学院赣州341000

为了有效挖掘序列数据的时空信息,提出联合l p和l 2,p范数极小化的序列子空间聚类算法.首先,定义依赖于样本距离的权重,构造基于l 2,p范数的时序图,刻画数据在时间维度上的局部相似性.然后,考虑到非凸l p 0 详细信息

为了有效挖掘序列数据的时空信息,提出联合l p和l 2,p范数极小化的序列子空间聚类算法.首先,定义依赖于样本距离的权重,构造基于l 2,p范数的时序图,刻画数据在时间维度上的局部相似性.然后,考虑到非凸l p 0

关键词：子空间聚类序列数据稀疏编码低秩表示

带动量项的高阶幂法解高阶马尔科夫链的极限概率分布向量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算数学 2022年第1期44卷 71-88页

作者：喻高航周艺吕来水杭州电子科技大学理学院杭州310018 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

针对高阶马尔科夫链的极限概率分布问题,本文提出了两种带动量项的高阶幂法,并在一定条件下建立了所提算法的收敛性定理、数值实验结果表明动量项能够有效改善原幂法的计算效率.

关键词：高阶马尔科夫链转移概率张量高阶幂法动量梯度法极限概率分布向量

自适应Frank-Wolfe算法及其在矩阵填充上的应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

杭州电子科技大学学报（自然科学版） 2021年第2期41卷 88-93页

作者：汪丽琴喻高航张亮亮杭州电子科技大学理学院浙江杭州310018

提出一种矩阵填充问题的自适应Frank-Wolfe算法。首先,采用Nesterov加速策略加速Frank-Wolfe算法,然后,在迭代过程中对矩阵降秩,提高标准Frank-Wolfe算法收敛速率的同时,降低了迭代成本;最后,通过数值实验验证所提算法的有效性。

关键词： Frank-Wolfe算法矩阵填充 Nesterov加速降秩

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

图像恢复问题的混合谱梯度算法

赣南师范学院学报 2016年第6期37卷 8-11页

作者：李楠郑子君吴恒牛善洲赣南师范大学商学院江西赣州341000 赣南师范大学数学与计算机科学学院江西赣州341000

基于两阶段方法,本文提出了一个图像恢复问题的混合谱梯度(Hybrid Spectral Gradient,HSG)算法,并在一定条件下证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明,HSG算法大大减少了计算时间同时可以保持图像的边缘以及纹理结构信息.

关键词：图像恢复谱梯度方法两阶段方法全局收敛性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

深度学习中的预条件动量梯度算法

杭州电子科技大学学报（自然科学版） 2021年第5期41卷 81-87页

作者：张亮亮喻高航杭州电子科技大学理学院浙江杭州310018

结合“比例积分微分”优化控制器(Proportional-Integral-Derivative Controller,PID)与拟牛顿方法,提出一种加速神经网络训练的一类预条件动量梯度算法。首先,采用拟牛顿条件产生预条件因子,然后,在迭代过程中与动量方法相结合,提高算... 详细信息

结合“比例积分微分”优化控制器(Proportional-Integral-Derivative Controller,PID)与拟牛顿方法,提出一种加速神经网络训练的一类预条件动量梯度算法。首先,采用拟牛顿条件产生预条件因子,然后,在迭代过程中与动量方法相结合,提高算法效率的同时,克服原始动量梯度算法的超调问题,并证明了算法在目标函数强凸时的全局收敛性。最后,通过数值实验验证了算法的有效性。

关键词：动量梯度算法 PID算法拟牛顿方程超调问题

基于多类支持向量机递归特征消除方法特征选择的原发性肝癌患者预后预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

生物医学工程研究 2019年第1期38卷 32-36页

作者：李琳杨日东王哲杨红梅华赟鹏周毅张学良新疆医科大学乌鲁木齐830011 中山大学中山医学院广州510080 中山大学第一附属医院广州510080

本研究通过特征选择的方法,分析肝癌患者术前临床信息,提高患者的预后模型的准确性。基于多类支持向量机递归特征消除(recursive feature elimination based on multiple support vector machine,MSVM-RFE)方法对进行过肝切除手术的原... 详细信息

本研究通过特征选择的方法,分析肝癌患者术前临床信息,提高患者的预后模型的准确性。基于多类支持向量机递归特征消除(recursive feature elimination based on multiple support vector machine,MSVM-RFE)方法对进行过肝切除手术的原发性肝癌患者的临床变量进行重要特征排序,使用5折交叉验证的支持向量机确定最优特征子集,构造原发性肝癌患者术后的1年、3年无瘤生存和总体生存的列线图。通过与临床医生沟通,确认特征排序结果为合理的。患者3年无瘤生存风险和总生存风险的列线图的一致性指数分别为0.701和0.706。使用多类支持向量机递归特征消除方法后的预测模型准确率有所提高,列线图在临床实践中能够提供患者生存风险信息,简单清晰的反映患者的生存风险。

关键词：特征选择多类支持向量机递归特征消除方法列线图预后预测原发性肝癌