一种头部CT图像运动模糊复原方法

针对在计算机断层扫描成像(CT)过程中患者头部的自主/非自主运动会造成头部CT图像产生模糊的问题,依据运动模糊理论提出了一种针对头部CT切片图像运动模糊的复原方法 .在复原处理之前,假设头部运动为匀速直线运动,根据头部CT切片上的线状伪影计算出运动参数,进而建立点扩散函数模型;然后利用Lucy-Richardson算法结合相应的点扩散函数模型对头部CT切片图像进行复原处理,最终获得清晰的图像.实验结果表明,利用该方法复原处理后,头部CT运动模糊图像中组织轮廓的清晰程度得到了不同程度的提高,而且有较好的直观视觉效果.     

结合编码曝光和运动先验信息的局部模糊图像复原

针对局部运动模糊图像复原的病态性和背景被破坏的问题,提出基于编码曝光和运动先验信息的局部模糊图像复原方法. 分析编码曝光成像理论模型,建立最优码字选取的适应度函数准则. 通过物像关系,获得运动目标的点扩散函数（PSF）像移尺度初步估计参数,作为运动先验信息. 采用背景差分法进行目标提取,综合编码曝光运动模糊图像的叠加特性,实现对运动模糊目标区域的精确提取. 结合先验信息,引入基于贝叶斯最大后验概率框架的student-t复原算法进行PSF精确估计和复原重建,快速迭代得到复原结果. 搭建实验仿真系统,并开展针对实际运动目标的复原实验. 实验结果表明,该方法能有效改善传统曝光中运动模糊复原的病态性问题,抑制复原过程中目标图像边缘振铃及背景噪声的放大效应,所复原图像具有更好的主客观评价结果.     

基于先验优化的一致性模糊盲复原算法

为了提高一致性模糊图像盲复原清晰度,针对复原过程中涉及的全变差模型先验约束问题,提出一种基于先验优化的一致性模糊盲复原算法.利用基于半高斯梯度算子的局部加权全变差模型提取模糊图像显著边缘,在去除噪声和纹理干扰的同时,可提高有利信息的保持能力;提出多尺度混合特性先验估计模糊核,增强了模糊核估计的准确性;利用非盲去卷积得到了清晰的复原图像.实验结果表明,相较其他算法,针对模拟模糊图像,所提算法的复原图像峰值信噪比平均提升约1.7%,结构相似性指数平均提升约19.1%;针对真实模糊图像,复原图像伪影更少,边缘纹理细节更加清晰自然,整体视觉效果更好.     

相对运动所引起的模糊图像的模糊复原算法研究

由于通常所要处理的图像都具有某种不确性，根据先验知识采建立退化模型的反退化处理技术，如滤波，其通用性较差．论文基于模糊算法对由相对运动引起的模糊图像的复原算法进行了研究，阐述了运动模糊图像退化的数学模型．根据数学模型分析其退化的原因，并运用模糊理论知识，提出了对由相对运动引起的模糊图像进行复原的隶属函数，同时与维纳（Wiener）滤波复原算法进行了对比分析．结果表明：模糊复原算法对有噪声的运动模糊图像能基本还原出原来的图像，效果相当理想，为图像复原技术提供了一种新思路．     

水下模糊图像参数估计复原方法

针对不同的图像退化模型,分析了图像模糊的不同类型以及通过解卷积复原图像的各类方法,讨论了对应于不同模糊类型所适用的解卷积方法。在对水下图像复原前先采取去噪预处理较好地抑制了复原过程的病态问题,再利用拉东变换和傅里叶变换估计点扩展函数中模糊角度和模糊距离,实现了在缺少先验信息前提下的水下图像的复原,且相比于其他估计方法更加简便准确。实验结果表明:该方法能较为有效地复原水下模糊图像。     

紧框架分析模型下的模糊图像盲复原

在基于稀疏表示模型的图像盲复原问题中,模糊核估计与稀疏模型的选取是影响盲复原性能的两个关键因素。针对传统基于稀疏表示盲复原方法的不足,本文提出一种基于紧框架分析模型的图像盲复原方法。该方法将盲复原问题分裂为两个迭代的子问题,分别是基于梯度图像的模糊核估计与基于紧框架分析模型的非盲图像复原。在核估计问题中,提出同时约束核稀疏性及一阶微分平滑特性,进一步提高了核估计精度。在紧框架非盲图像复原问题中,提出一种基于Moreau envelope函数的数值计算方法,有效地解决紧框架复原模型的不可微和不可分离性。实验结果表明,本文复原方法在图像细节恢复与客观评价指标方面均优于传统复原算法。     

一种新的基于倒谱法和Richardson—Lucy算法的运动图像盲复原方法

运动图像的盲复原,一直是图像处理领域的难点,本文根据运动模糊图像特点,提出了一种鲁棒、高效保留图像细节和纹理特征的图像盲复原算法．在图像的复原过程中运用了基于最大似然函数的Richardson—Lucy滤波方法只需知道模糊类型,不需要其它任何先验知识,就能做到有效复原,适用范围广,能对线性匀速运动类型的模糊、振动模糊、旋转模糊都有效,鲁棒性好,抗噪能力强．     

图像恢复中有约束最小平方滤波技术研究

图像复原是利用退化现象的某种先验知识（退化模型）,按退化的逆过程重建图像的技术.分析了有约束最小平方滤波方法的理论,得出只需图像噪声均值和方差的知识就能对图像实行最佳复原,最后给出了对一幅图像进行圈积模糊和加高斯噪声操作,然后进行复原的实例.     

基于深度图的水下图像复原

水下图像深度图估计的准确性影响复原后的图像质量,为得到更加准确的深度图,提出了一种基于衰减通道结合亮度图的深度图求解算法,并利用该深度图复原水下图像.首先,根据图像像素值与场景深度的关系估计水下图像的深度图,并使用图像的亮度图对深度图进行修正和细化;然后,利用深度图计算图像的大气光值和透射率图;最后,通过逆求解水下成像模型复原退化的图像.实验证明:与现有算法相比,利用该深度图得到的模型参数更加准确,复原后的图像不仅拥有更好的对比度,而且能保持自然真实的颜色.     

匀速直线运动模糊图像点扩展函数的识别方法

为解决图像复原中模糊函数即点扩展函数的估计问题,介绍了图像退化的一般模型,分析了匀速直线运动模糊的退化函数,并采用基于约束最小二乘复原算法的参数误差曲线法对运动参数进行估计。实验结果表明:该方法可以提高参数的判别精度,复原图像的视觉效果和峰值信噪比都有显著提高。     

一种Petri网结合遗传算法的优化方法及应用

根据实际优化问题,在时间Petri网和着色Petri网的基础上,提出了一种新的扩展Petri网(EPN)模型,并在EPN中定义了条件矩阵Q,给出了Petri网与遗传算法相结合的优化方法和具体算法.使用本优化方法,对一个车间作业(Job-shop)调度问题进行了求解,建立了该Job-shop调度的EPN模型,并采用单个体遗传算法对Petri网模型进行优化,结果证明了该建模和优化方法的有效性和正确性.     

1-Neighbour knapsack problem and prospective greedy algorithm of intentional islanding in active distribution network

A connected and undirected graph model of active distribution networks with considering the function of interconnecting switches is constructed in this paper.Based on this model,the island partition problem of active distribution networks can be described as a 1-neighbour knapsack problem.An effective heuristic algorithm named prospective greedy algorithm is then proposed to solve this problem.Case studies on PGE 69-bus network show the validity of the proposed model and algorithm.     

企业IT网络异常流量综合检测模型

结合企业内部信息技术网络特点,提出了用时间窗比较进行网络异常流量检测的新算
法. 将新算法同已有的静态、动态检测算法相结合,提出了网络异常流量综合检测模型. 该
模型可通过不同方法和角度进行比较,以发现网络中是否存在异常流量. 通过实际实现和
测试验证了模型的有效性.     

基于模糊集及RCC理论的区域移动模型

基于RCC理论中的概念邻域结构和模糊集理论,提出了可以表达动态环境下随时间移动或变形的空间区域的区域移动模型,然后基于Allen的路径一致性算法,给出了关于此模型的路径一致性模糊推理算法。     

基于机群系统的N体问题调度算法

采用合理的任务调度策略能有效地降低N体问题求解时间,对大量科学与工程应用具有重要意义。为此,在机群计算平台上,设计了N体问题的并行算法,推导出该算法的性能模型。同时,针对机群的特点。提出了基于整数规划的N体问题自适应调度算法．实验表明,并行算法具有良好的可扩展性,性能模型正确,基于整数规划调度算法较典型调度策略高效．     

基于多核处理器平台的公平调度算法

为了减少多核处理器系统全局调度算法中共享L2cache抖动,在Pfair调度算法基础上提出一种新的Cache感知的软实时公平调度算法.通过对WSS(work set size)、子任务截止时间和任务负载建立多因素优先级模型,并将此优先级模型应用到改进后的Pfair算法中,该算法的调度决策在系统负载较重的系统中对WSS具有自适应性.模拟实验结果显示:在对称4核和8核处理器系统中,该算法任务丢失率低,且在系统负载重时能够减少共享L2cache抖动,其整体调度性能优于传统的G-EDF(global-earliest deadline first)调度算法和Pfair调度算法.     

认知无线电网络中的合作频谱分配算法（增刊修改稿）

研究认知无线电网络中的动态合作频谱优化分配，给出了基于图着色理论的频谱分配模型，针对固定拓扑提出了加权分布式贪婪算法WDGA、基于公平性的分布式贪婪算法BFDGA及改进的随机分布式算法IRDA，分别实现了基于吞吐量、公平性及合作开销的频谱优化分配；针对可变拓扑提出了一种快速信道调整算法FCAA，在保证吞吐量和公平性性能的前提下可以明显减小开销。     

标准模型下可证安全的一种新的CL-PKE加密方案

该文在标准模型下构建了一个实用的无证书公钥加密体制(CL-PKE),相比于其他的CL-PKE加密体制,该体制在加密时没有椭圆曲线上的对运算,而且所基于的难解性问题假设是自然的双线性Diffie-Hellman(BDHP)问题。为提高安全性,该文的安全模型选用了标准模型下的选择性身份(Selective-ID)模型,在提高效率的同时也增强了安全性。     

工件定位特征识别与定位方案自动推理算法

研究了基于三维模型的工件定位特征识别和定位方案的自动推理算法．给出了基于三维模型的候选定位特征信息的自动提取与分析算法,提出了基于规则推理与模糊评判相结合的工件定位方案推理算法．该算法基于已知信息确定候选定位模式,根据候选定位模式以及加工信息推理定位基准选择范围,并采用模糊评判算法对候选基准进行优化选择．并用实例对该方法的有效性进行了验证．     

基于贝叶斯最优化的Xgboost算法的改进及应用

在使用Xgboost框架时,经常涉及各种参数的调整,并且参数组合的选取对模型的分类性能影响较大. 传统的参数寻优方法,通常先导出一个惩罚函数,然后运用经验或者穷举法调整参数值来最大化或最小化这个惩罚函数,但是经常会遇到某个模型没有一个显式的表达式情况. 这类模型的参数寻优就非常麻烦,同时又会给算法带来一定的不确定性和随机性. 本文基于高斯法（GP）的贝叶斯最优化算法对Xgboost框架进行参数寻优,提出了一种新的算法GP_Xgboost,并通过多组数值进行实验. 结果表明本文改进的算法分类效果要优于人工调优和穷举法,从而证明了该算法的可行性和有效性.