⼆维粒⼦滤波纯代码% 参数设置N = 100;  %粒⼦总数Q = 5;      %过程噪声R = 5;      %测量噪声T = 20;    %测量时间theta = pi/T;      %旋转⾓度distance = 80/T;    %每次...

第39卷第12期 2017年12月系统工程与电子技术S y s t e m s Engineering a n d ElectronicsV o l. 39 N o. 12D e c e m b e r 2017文章编号 :1001-506X(2017) 12-2857-06 网址：www. sys-ele. com 智能优化的代价评估粒子滤波算法王进花，曹洁，李伟(兰州理工大学电气工程与信息工程...

高光谱去噪 低秩矩阵 tv正则高光谱去噪是指在高光谱数据中消除噪声的过程。在高光谱图像中，噪声常常会干扰到图像的真实信息，降低图像的质量和可用性。因此，高光谱去噪是高光谱图像处理中非常重要的一步。低秩矩阵和TV（Total Variation）正则项是两种常用的高光谱去噪方法。低秩矩阵方法假设高光谱数据的噪声是随机的，而图像的信息是具有一定规律性的。因此，可以通过将高光谱数据矩阵近似分解为低秩矩阵...

halcon中值滤波算子作用(一)Halcon中值滤波算子作用正则化粒子滤波简介中值滤波是一种常用的图像处理方法，用于减少图像中的噪声。Halcon中提供了多个中值滤波算子，可以根据不同的需求选择合适的算子进行处理。作用中值滤波算子在图像处理中有以下作用：•去除椒盐噪声：椒盐噪声是图像中常见的一种噪声，会引起图像的黑白点。中值滤波算子通过取相邻像素的中值来平滑图像，从而有效去除椒盐噪声。•平滑图像...

基于柔性形态学滤波优化的周期性噪声消除算法作者：卫星　焦蓬蓬　史永来源：《现代电子技术》2016年第21期        摘 要： 针对周期性噪声滤波易产生图像失真与降噪效果不佳等问题，提出一种柔性形态学滤波的周期性噪声消除算法。在数学形态学的思想上，构建了一种柔性形态学滤波器，利用形态学开⁃闭运算和闭⁃开运算相结合，提高滤波器噪声抑制性能。并利用粒子优化...

图像中值滤波的基本原理图像中值滤波是一种常用的非线性滤波方法，用于去除图像中的椒盐噪声等随机噪声。其基本原理是通过在局部邻域内取中值的方式来替代每个像素点的灰度值，以达到平滑图像的效果。图像中的椒盐噪声是由于图像传感器损坏或者信号传输过程中的干扰引起的，表现为图像中的亮点和暗点，严重影响图像的质量和可视效果。中值滤波则是一种较为简单有效的去除这种噪声的方法。中值滤波的基本步骤如下：1. 对于给定的...

体素滤波和平滑滤波体素滤波和平滑滤波是数字图像处理中常用的两种滤波方法。
体素滤波（Voxel Filtering）是一种基于三维图像数据的滤波方法，主要用于去除图像中的噪声和改善图像质量。它通过对图像中的每个体素（三维像素）进行加权平均或其他处理方法，来实现滤波效果。体素滤波可以分为线性滤波和非线性滤波两种类型，其中线性滤波主要包括高斯滤波、中值滤波等，非线性滤波主要包括双边滤波、自适应滤波等。...

电镜的图像处理技术正则化粒子滤波电子显微镜（简称电镜）是一种高科技装置，可以高精度地观察物质微观结构，它的出现推动了纳米科学、纳米技术的不断发展。在电镜取得的图像中，图像处理技术可以为我们提供更多的细节信息，让人类更好地认识和利用物质世界，将在此阐述一些常用的图像处理技术。1、对比度调整调整对比度可以使图像更加清晰，让目标物体的特征更加明显。电镜的图像通常比较暗淡，如果不进行对比度调整，会很难看清...

ksvd去噪原理    KSVD（K-singular Value Decomposition）是一种基于稀疏表示的信号处理方法，常被用于去除图像噪声。在图像处理中，噪声是一个重要的挑战，因为它会影响图像的质量，导致信息的丢失。KSVD去噪原理就是通过对图像进行稀疏表示，去除噪声干扰，以恢复清晰的图像。    KSVD去噪原理的步骤如下：  &nb...

体素滤波器的工作原理    体素滤波器是一种用于图像处理和计算机图形学的技术，它的工作原理是通过对图像中的像素进行平滑处理，以消除噪声并改善图像质量。体素滤波器通常用于三维图像和体数据的处理，它可以应用于医学成像、计算流体力学、地质学和其他领域。    体素滤波器的工作原理基于对图像中的像素值进行平均或加权平均，以消除噪声和细节，从而产生更平滑的图像。常见的...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 101963662 A(43)申请公布日 2011.02.02(21)申请号 CN201010287061.2(22)申请日 2010.09.20(71)申请人 北京理工大学    地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人 陶然 李焱磊 白霞 李雪梅 张伟 (74)专利代理...

D O I :10.3969/ji s s n .1001-5337.2024.1.053收稿日期:2022-07-05基金项目：山东省自然科学基金(Z R 2022MA 081)；枣庄学院博士科研启动基金.通信作者：孙敏，男,1980-，博士，副教授；研究方向：最优化理论;E -m a i l :z i yo u x i a o d o u @163.c o m.基于P R P 共轭梯度的图像去...

基于卷积神经网络的图像去噪技术研究图像去噪是数字图像处理中的一项重要任务，目标是在保留图像细节的同时，去除图像中的噪声。噪声可能产生于图像获取过程中的传感器噪声、信号传输中的干扰，或者图像自身的噪声。在过去的几十年中，很多图像去噪技术被提出和研究，其中基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的图像去噪技术备受关注。卷积神经网络是一种经常被应用于图像处理...

特征选择与过拟合问题的关系在机器学习领域，特征选择和过拟合问题一直是研究的热点话题。特征选择是指从所有的特征中选择出对目标变量有重要影响的特征，以提高模型的预测准确性和可解释性。而过拟合问题则是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，导致泛化能力不足。本文将探讨特征选择与过拟合问题之间的关系，以及如何通过特征选择来缓解过拟合问题。特征选择对模型性能的影响特征选择是机器学习中的一个重要环节，...

第54卷 第9期 2021年9月天津大学学报(自然科学与工程技术版)Journal of Tianjin University (Science and Technology )V ol. 54  No. 9Sep. 2021收稿日期：2020-06-18；修回日期：2020-08-31.  作者简介：史再峰（1977—  ），男，博士，副教授.  通信...

对抗学习中的弱监督学习方法研究引言    弱监督学习是机器学习中的一种重要方法，它允许使用具有不完全标注的数据进行训练。然而，弱监督学习面临着标注数据不完整、噪声干扰等问题。为了解决这些问题，近年来对抗学习在弱监督学习中得到了广泛应用。本文将介绍对抗学习在弱监督学习中的应用方法，并探讨其独特之处及未来发展方向。    一、对抗生成网络（GAN） ...

机器学习模型的鲁棒性评估随着机器学习的快速发展，越来越多的应用场景中都需要构建鲁棒性强的机器学习模型。鲁棒性是指模型对于输入数据中的噪声、干扰或异常值等扰动具有较强的抵抗能力。在实际应用中，模型鲁棒性往往是评估一个模型好坏的重要指标之一。本文将从不同角度探讨机器学习模型的鲁棒性评估方法。    一、噪声扰动下的鲁棒性评估    在实际应用中，输入数据中往往包...

如何处理深度学习技术中的样本噪声问题深度学习技术在广泛应用的同时，也面临着一些挑战和问题，其中之一就是样本噪声。样本噪声是指训练数据集中存在的错误或异常样本，这些样本可能会对深度学习模型的性能和泛化能力产生负面影响。因此，如何有效处理深度学习技术中的样本噪声问题是一个重要的研究方向。样本噪声问题在深度学习中具有普遍性，可能出现在任何领域和任务中。它可以来源于数据收集过程中的错误，例如传感器故障、标...

图像复原研究报告1 引言1.1 研究背景及意义随着科技的飞速发展，数字图像在各个领域得到了广泛应用，如医学成像、卫星遥感、安全监控等。然而，在图像的获取、传输和存储过程中，往往受到各种噪声和模糊的影响，导致图像质量下降。图像复原技术旨在从退化的图像中恢复出原始图像，对于提高图像质量、挖掘图像潜在信息具有重要意义。近年来，图像复原技术在计算机视觉、模式识别等领域取得了显著成果，但仍面临许多挑战，如噪...

基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法作者：郑成旭 范学超 刘金龙来源：《科技创新导报》 2015年第2期    郑成旭  范学超  刘金龙    （长春理工大学  吉林吉林  130022）    摘  要：为了有效的去除图像中的噪声，保护图像细节，在研究了非采样下Contourlet（N...

第４５卷　第４期２０２３年７月物探化探计算技术ＣＯＭＰＵＴＩＮＧＴＥＣＨＮＩＱＵＥＳＦＯＲＧＥＯＰＨＹＳＩＣＡＬＡＮＤＧＥＯＣＨＥＭＩＣＡＬＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮＶｏｌ．４５　Ｎｏ．４Ｊｕｌ．２０２３收稿日期：２０２２ ０４ ０２基金项目：中国电建集团贵阳勘测设计有限公司重大专项（ＹＪＺＤ２０２０－０２）第一作者：杜兴忠（１９７３－），男，高级工程师，主要从事地球物理勘探及地震监测相关技术研究工作...

二维运动模糊图像的处理    一、前言    运动模糊是图像处理领域常见的一种失真，它是在拍摄或者成像时，镜头和被拍摄物体之间产生相对运动，导致的图像模糊。这种失真通常会出现在快速移动的物体上，如运动的车辆、飞机、人或者摄影机自身的移动等。处理运动模糊图像可以提高图像质量和结果的可信度。本文主要介绍处理二维运动模糊图像所需要的步骤和方法，并通过具体实例来展示...

svd 矩阵的奇异值分解奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中一个矩阵是正交矩阵，另外两个矩阵是对角矩阵。SVD在数据分析、图像处理、信号处理等领域有着广泛的应用。1. SVD的定义对于一个m\times n的实数矩阵A，它的奇异值分解是指将它分解为以下形式的乘积：A=U\Sigma V^T其...

维纳滤波反褶积维纳滤波反褶积是数字信号处理中一种重要的滤波技术，它可以帮助我们恢复由于褶积模糊造成的图像模糊。在本文中，我将详细介绍维纳滤波反褶积的原理和应用。一、维纳滤波反褶积的原理维纳滤波反褶积是一种通过对图像进行反褶积和滤波来恢复原始图像的方法。根据维纳滤波反褶积的定义，它可以被定义为一种优化滤波方法，旨在通过最小化重建图像与理论模型之间的误差来恢复模糊图像的清晰度。具体来说，维纳滤波反褶积...

trng ip实现方法TRNG是真随机数生成器，与伪随机数生成器不同，真随机数是从物理过程中获得的，比如噪声或者放射性衰减等，这使得TRNG在一些重要应用中具有关键的安全性质。在本文中，我们将讨论TRNG的实现方法。实现方法：1.采集噪声信号。TRNG最常用的实现方法是采集物理过程中的噪声信号。噪声在电路中是不可避免的，例如热噪声和放射噪声等。这些噪声源产生的随机信号可以通过一个放大器转化为可观测...

噪声标签 损失函数    噪声标签损失函数，可以称之为“噪声标签损失函数”（Noise Label Loss Function）或简称为“NL损失函数”。    噪声标签损失函数的设计目的是针对带有噪声的标签数据进行训练，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。噪声标签指的是数据集中存在错误或不准确的标签，这可能是由于数据来源不可靠、人工标注错误等原因造成的。&nbs...

基于马氏距离的改进非局部均值图像去噪算法第一章：引言- 研究背景与意义- 相关研究现状- 本文研究内容和目的第二章：相关理论知识- 非局部均值去噪算法原理及其缺陷- 马氏距离概念及应用- L0范数正则化在图像去噪中的应用第三章：算法设计与改进- 马氏距离在非局部均值去噪中的应用- L0范数正则化与马氏距离相结合的改进算法- 算法流程图第四章：实验与分析- 数据集介绍- 实验环境设置- 实验结果分析...

收稿日期：2020-12-30基金项目：大庆市指导性科技计划项目（zd-2020-63）.作者简介：徐磊，女，山东济宁人，黑龙江八一农垦大学理学院教师；张虹，闫善文，高德宝，野金花，邵云虹，黑龙江八一农垦大学（黑龙江大庆163000）.2021年第4期第42卷总第313期学报图像处理过程中影响PSNR 的因素分析徐磊，张虹，闫善文，高德宝，野金花，邵云虹摘要：该文考虑对于原始barbara 图像中...

浅谈SAR图像模式识别作者：魏媛 周冬梅 许秀富来源：《中国新通信》2015年第24期        【摘要】 介绍了SAR图像模式识别系统及SAR图像模式识别与普通光学图像模式识别的区别。        【关键词】 SAR图像正则化损伤识别matlab 模式识别 区别      &nbs...

Journal o f C om puter A p p lica tio n s计算机应用，2018, 38(4): 1176 -1180ISSN 1001-9081C ODE N J Y IID U2018-04-10h ttp://w w w.jo c a文章编号：1001-9081(2018)04-1176-05 D O I：10.11772/j.issn.1001-9081.201...