一种电容层析成像图像重建优化算法

提出一种电学层析成像(ECT)图像重建优化算法。通过将传统正则化算法转化为最小二乘问题进行求解,结合lp范数逼近正则化最小化问题,利用重新加权的方法进行迭代计算。以油-气两相流模型进行仿真及静态实验,将所提出的优化算法与常用的LBP、Landweber迭代及Tikhonov正则化算法进行对比。结果表明,与常用算法相比,采用该优化算法对管道中心物体及多物体分布流型进行图像重建,其图像相对误差均为最低,且重建图像的形状保真度明显提高。     

泊松噪声下图像去模糊的几个非凸模型（英文）

图像复原中通常假设图像在梯度域上是稀疏的,而非凸正则化方法会更加促进稀疏性.本文基于近年出现的几类非凸正则项,提出了泊松噪声下图像去模糊问题的几个非凸模型,发展了相应的高效求解算法,并研究了算法的收敛性;数值实验表明所提出的非凸模型可以增强图像在梯度域上的稀疏性,并优于一些现有的方法.     

基于改进白骨顶鸡优化算法的ECT图像重建北大核心CSCD

电容层析成像(ECT)技术求解图像重建问题存在严重的不适定性。为提高图像重建精度,提出了一种改进白骨顶鸡优化算法的ECT图像重建算法。针对标准白骨顶鸡优化算法(COA)中初始种群随机生成而导致的算法稳定性差和容易陷入局部最优的问题,引入了佳点集和正余弦优化方法,并融合了ART重建算法,根据ECT成像特点改进了目标函数。最后,进行仿真和静态实验,并与线性反投影(LBP)算法、Landweber算法、ART算法进行对比。结果表明,该方法可有效提高图像重建精度。     

泊松噪声下图像去模糊的几个非凸模型

图像复原中通常假设图像在梯度域上是稀疏的,而非凸正则化方法会更加促进稀疏性。本文基于近年出现的几类非凸正则项,提出了泊松噪声下图像去模糊问题的几个非凸模型,发展了相应的高效求解算法,并研究了算法的收敛性;数值实验表明所提出的非凸模型可以增强图像在梯度域上的稀疏性,并优于一些现有的方法。     

一种基于模型的光学层析图像重建方法

光学层析图像重建是个病态问题,测量误差会在重建过程中被放大,对此,提出一种以广义高斯马尔可夫随机场模型为先验信息的光学层析图像重建方法.重建过程是对目标函数的优化过程,目标函数关于光学参数的梯度计算是算法中的难点,因此,提出一种基于梯度树的梯度计算方法.文中分别给出了吸收系数和散射系数的重建结果,并引入三个指标因子衡量重建图像的质量,进而列出不同重建算法下,重建图像的指标值.最后通过对重建结果和指标因子取值的比较,分析基于模型的重建算法的有效性.     

基于lp范数的ECT图像重建算法研究

针对在ECT图像重建过程中,基于lp-范数的非凸压缩感知算法常存在计算量较大以及现有的近端映射算法受一些特定的p值限制而导致成像分辨率较低的问题,利用改进的插值函数替换lp-范数xpp,通过调整参数使得改进的函数无限逼近lp-范数xpp,同时引入阈值表示理论,并在此基础上提出新的自适应阈值迭代算法对新模型进行求解。实验结果表明,改进后的自适应lp-范数重构算法相对于Landwebr算法、迭代重加权最小二乘法具有更强的适应性,更高的图像分辨率,更快的成像速度。     

一类Armijo搜索下的混合HS-PRP共轭梯度法?

为有效求解大规模无约束优化问题,本文基于HS方法和PRP方法,提出了一类新的混合共轭梯度法。该方法在每步迭代中都不依赖于函数的凸性和搜索条件而自行产生充分下降方向。在精确搜索下,本文算法将还原为标准的PRP方法。在适当的条件下,获证了该法在Armijo搜索下,即使求解非凸函数极小化的问题,算法也具有全局收敛性。同时,数值实验表明本文算法可以有效求解优化测试问题。     

基于图像的启发式三维火焰重建算法

研究了火焰的重建,为改进现有稀疏视角输入下的层析成像算法的重建精度,提出了一种基于图像的启发式火焰重建方法。该重建方法通过迭代优化求解能量约束模型,实现对火焰三维温度场的重建。算法允许复杂的成像模型应用于重建过程中,使渲染过程更接近火焰真实成像过程,并对数据平滑性进行约束,以提高重建结果质量。算法在迭代过程中使用启发式规则引导温度场数据调整,使算法快速收敛,并通过使用图形处理器加速重建过程。使用模拟数据和真实捕获数据进行实验,结果表明,与现有方法相比,提出的方法有效提高了重建结果的精度及平滑性,验证了提出方法的有效性。     

基于凸规划的机械臂轨迹规划方法

研究了快速求解具有时间约束的机械臂轨迹规划问题,提出了一种基于凸规划的轨迹规划方法。该方法针对机械臂轨迹规划中动力学约束非线性强、时间约束不易处理的问题,首先通过变量替换,将非线性约束转化为线性约束,然后添加新的约束,将原始非凸优化问题转化为凸规划问题,在此基础上,将其写作二阶锥规划（SOCP）形式,使用SeDuMi等优化工具包近似实时求解。该方法具有以下优点：计算高效,凸规划问题能够在多项式时间内得到求解;算法全局稳定,能收敛到全局最优解,不需要提供优化初值;可扩展性强,工业机器人的多种约束以及性能指标如加速度平滑约束、功率等均可扩充。仿真实验表明,与现有方法相比,该方法能够有效提高轨迹规划的效率,机器人的轨迹规划可以近似实时求解。     

基于 Log-sum 惩罚的 Poisson 噪声下矩阵恢复算法

在工程应用中,例如智能交通系统、数据挖掘以及距离测量等,大部分矩阵恢复模型均基于矩阵秩函数的凸松弛---矩阵核范数而提出,并取得显著性的恢复效果．但是压缩感知的有关研究表明,凸松弛函数在信号恢复问题上有诸多局限性．因而,本文采用非凸松弛函数来解决 Poisson 噪声污染的矩阵恢复问题．具体来说,本文首先引入一个 Log-sum 非凸函数正则的恢复模型;然后,我们为此模型设计一个高效的求解算法并分析了其收敛性质．模拟和实际数据的实验结果表明,本文提出的方法相比于现有方法具有良好的恢复性能．     

基于D-S证据理论的CT/ECT图像融合实验方法

为提高多相流过程层析成像系统重建图像质量,分析CT、ECT成像机理及单一模态的局限性,提出一种基于D-S证据理论的CT/ECT图像融合实验方法。首先,将CT、ECT待融合图像的像素值聚类化,运用模糊聚类算法中的隶属度函数表示证据理论中的基本概率赋值函数;并通过D-S合成规则求解融合图像基本概率赋值函数,即融合图像隶属度函数。最后由融合图像隶属度函数反推融合图像像素值,实现"像素-概率-像素"之间的转化。实验结果表明:该方法可有效提高单模态重建图像质量,并优于传统像素融合算法。     

基于线性规划的电力系统经济分配新方法

在求解电力系统经济分配问题时,常用凸二次函数或线性函数表示火电机组的煤耗成本。分段线性函数可以更精确地描述机组煤耗成本,但在求解时不便于使用。为提高经济分配问题的模型精度和解质量,本文直接采用分段线性凸函数形式的煤耗成本模型;其次,在备用约束的处理方面,通过分析机组实际可提供备用与机组实际出力之间非线性函数关系,在不引入新约束的前提下直接处理备用约束;最后,基于理论分析将模型成功转化为线性规划问题进行求解,提出了两种求解方法:凸组合系数法和功率增量法。新模型和相应算法在模型精度和解质量方面的性能均有提高,实际系统的算例测试也验证了相关方法的有效性。     

基于APEX方法的湍流退化图像复原算法

在目标探测过程中,为了消除大气湍流带来的影响,提出了一种基于APEX方法的盲去卷积图像复原算法.该算法是一种非迭代的盲图像复原算法,以湍流退化系统具有G类点扩展函数为假设前提,通过模糊图像的频谱信息直接估计点扩展函数,并采用SECB方法实现目标图像的重建.本文对该算法的原理及其对湍流退化图像复原的可行性进行了深入研究,进行了真实的湍流退化图像的复原实验,其结果表明,该算法能够快速实现对湍流退化图像的重建,并具有一定的稳定性,能满足目标探测过程中的实时性要求.     

基于优化子集顺序的三维OSEM图像重建算法

在有序子集算法中,大的子集个数可以加速算法的收敛,但重建图像的质量也会受到影响.为了加速OSEM算法的收敛速度,提高重建图像的质量,本文提出一种优化子集顺序的方法,该方法不仅考虑了子集间的几何相关性,还能使已选用的子集在几何上尽可能地分布均匀.实验选取3-D Shepp-Logan模型作为测试模型,并且从数量上和质量上对重建图像进行分析,结果表明,所提出的算法不仅收敛速度快,还可以减小因增大子集个数对重建图像质量造成的影响.     

求解矩形布局问题的自适应算法

矩形布局问题属于NP-Hard问题,其求解算法多为启发式算法。该文侧重于构造布局求解算法中定位函数(规则)的优化,将模拟退火算法的思想融入到遗传算法中,提出了求解矩形布局问题的自适应算法,其利用自适应交叉、变异及接收劣质解的概率等方法对定位函数中各参数进行优化。算法通过两种方式确定初始种群的数目,具有较强的适应性。在算法搜索的后期,利用差异性较大的个体进行交叉操作,从而保持种群的多样性。最后通过实例证明了该算法能够很好的应用于矩形布局问题的求解。     

加权核范数的矩阵恢复正则化算法

在压缩感知、矩阵恢复等研究领域,弹性正则化方法引起了广泛的关注.由于该方法可以避免数据建模时(特别是解决复杂问题时)解出现大的波动,从而被视为解决相关问题的优秀方法之一.针对以上情况,提出基于Schatten p-norm最小化的矩阵恢复的弹性正则化模型,旨在加强解决复杂问题时的解的稳定性并改进矩阵恢复研究领域中基于核范数最小化逼近秩函数这一传统方法的缺陷.同时,为了解决提出的非凸模型,采用交替迭代算法和MM算法求解所提出的模型.实验结果表明,所提出的算法能够有效地恢复测量值较少的矩阵.     

水库优化调度的Pareto强度值SCE-UA算法

提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法,该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数;对上述两个目标函数组成的向量个体,利用Pareto 优于关系和个体Pareto 强度值概念,实现个体的优劣比较和群体的优劣排序,在此基础上使用 SCE-UA算法求解。这种算法不需要人工处理罚函数,具有较强的通用性、稳定性及更好的搜索性能。     

基于改进SR3模型算法的ECT图像重建研究

针对电容层析成像技术应用于气固两相流检测时,图像重建过程中存在的不适定性问题,提出一种稀疏松弛正则化回归模型(SR3)应用于ECT图像重建。采用软阈值迭代法和梯度下降法为SR3模型求解器,向SR3模型中加入L1、L2惩戒项,并设计滤值环节优化解向量。实验结果表明,改进SR3模型算法相比Tikhonov正则化算法、L1正则化算法及原SR3模型算法,重建图像精度明显提高,图像相对误差显著降低,有较好的成像效果。     

图的最大二等分问题的秩二松弛算法的改进

本文在吸取半定规划松弛和秩二松弛方法的优点,克服其缺点的基础上,针对模型目标函数非凸的特点,提出了图的最大二等分问题的秩二松弛模型。由于该模型变量的数目没有增加,因此该方法对求解大规模问题很有优势。数值实验表明,这种算法无论是与半定规划松弛还是原秩二松弛算法相比,在获得目标函数值相当的情况下,运行时间较短。     

预扫描算法求解图像分割的Chan-Vese模型(英文)

本文提出了一种新的有效的算法来求解图像分割中的Chan-Vese模型。新算法避免了求解PDE的过程,极大地提高了图像分割的运算速度。这种算法保持了C-V模型和水平集方法的优点,能够自动处理图像分割过程中边缘的拓扑变形,保持边缘的尖角以及对于非凸边缘的有效的检测等等。这种算法思路简单,很容易推广到任意有限维的图像分割问题的求解中。