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oe1(光电查) - 科学论文

8 条数据
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  • 基于多向量场约束的彩色与深度图像配准算法

    摘要： 图像配准旨在建立图像间可靠的特征关系，是图像处理领域的关键问题。为提高彩色与深度图像配准的精度，本文提出一种基于多向量场约束的新型图像配准算法。首先初始化彩色与深度图像的边缘信息特征，基于边缘信息建立初始对应关系；考虑图像间的相关性，据此建立多向量场约束的函数关系。在再生核希尔伯特空间(RKHS)中，将该约束加入概率模型，并采用EM算法优化模型参数，最终获取图像对应边缘点的概率分布。为进一步提升配准精度，本文将输入从单对图像扩展为双对图像，通过参数模型迭代评估图像间的特征变换关系。以公开RGB-D图像为实验对象，结果表明：对于单物体图像配准，本算法相比SC、ICP和CPD算法的配准精度提升约5%；此外通过人工噪声测试表明，本算法较SC、ICP和CPD算法具有更优的抗噪能力。

    关键词： 多矢量场约束、图像配准、EM算法、深度图像

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [IEEE 2018 OCEANS - MTS/IEEE神户Techno-Ocean（OTO）会议 - 日本神户（2018年5月28日-2018年5月31日）] 2018 OCEANS - MTS/IEEE神户Techno-Ocean（OTO）会议 - 基于期望最大化算法的瑞利-皮尔逊混合模型参数估计

    摘要： 本文提出一种结合瑞利分布与皮尔逊分布的混合分布模型，用于表征混响统计特性。研究进一步探讨了该混合分布的参数估计方法：首先分析皮尔逊分布的参数估计问题，继而基于期望最大化(EM)算法推导出瑞利-皮尔逊混合模型的参数估计方法。仿真结果表明，该参数估计方法具有良好性能。

    关键词： 皮尔逊分布、参数估计、EM算法、混合分布

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [IEEE 2018年国际雷达会议（RADAR） - 澳大利亚布里斯班（2018.8.27-2018.8.31）] 2018年国际雷达会议（RADAR） - 未知噪声下的高分辨率雷达成像

    摘要： 本文在贝叶斯框架下研究了复杂未知噪声环境中的高分辨率雷达成像问题。新统计模型中噪声服从高斯混合分布，其权重由稀疏性促进的伽马-高斯分层先验控制。随后通过最大后验期望最大化（MAP-EM）技术估计权重。实验表明，该方法为箔条干扰等复杂环境下的高分辨率雷达成像提供了有效途径。

    关键词： 雷达成像、干扰抑制、贝叶斯学习、MAP-EM算法、高斯混合模型

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC） - 美国伊利诺伊州芝加哥（2019.6.16-2019.6.21）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC） - 采用能量选择性前反射器增强光子循环的高效光伏器件性能预测

    摘要： 本文提出了一种用于有限混合学习过程的新型稳健EM算法。所提出的空间EM算法在每次M步中采用基于中位数的位置估计和基于秩的散布估计来替代样本均值与样本协方差矩阵，从而增强了算法的稳定性和稳健性。该算法对异常值和初始值具有稳健性。与多种稳健混合学习方法相比，空间EM算法具有实现简单和统计效率高的优势。我们将空间EM算法应用于监督与非监督学习场景，具体提出了基于空间EM的稳健聚类和异常检测方法，并将该异常检测方法应用于鱼类物种新颖性发现的分类学研究。通过两个真实数据集进行聚类分析，与常规EM算法及K中位数、X-EM、SVM等现有方法相比，本方法展现出更优的性能和高度的稳健性。

    关键词： EM算法、有限混合模型、稳健性、异常值检测、聚类分析、空间秩

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE 2019年第44届国际红外、毫米波及太赫兹波会议(IRMMW-THz) - 法国巴黎 (2019.9.1-2019.9.6)] 2019年第44届国际红外、毫米波及太赫兹波会议(IRMMW-THz) - 通过两个耦合的W波段行波管产生超短微波脉冲序列

    摘要： 本文提出了一种用于有限混合学习过程的新型稳健EM算法。所提出的空间EM算法利用基于中位数的位置估计和基于秩的散布估计，在每次M步中替代样本均值和样本协方差矩阵，从而增强了算法的稳定性和稳健性。该算法对异常值和初始值具有稳健性。与许多稳健混合学习方法相比，空间EM具有实现简单和统计效率高的优势。我们将空间EM应用于有监督和无监督学习场景，具体提出了基于空间EM的稳健聚类和异常检测方法，并将该异常检测方法应用于鱼类物种新发现分类学研究。使用两个真实数据集进行聚类分析，与常规EM及K中位数、X-EM、SVM等现有方法相比，本方法展现出更优性能和高度稳健性。

    关键词： 鲁棒性、异常值检测、空间秩、聚类、有限混合模型、EM算法

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE 2019化合物半导体周（CSW）- 日本奈良（2019.5.19-2019.5.23）] 2019化合物半导体周（CSW）- 全硅集成超低噪声宽调谐半导体激光器

    摘要： 本文提出了一种用于有限混合学习过程的新型稳健EM算法。所提出的空间EM算法在每次M步中采用基于中位数的位置估计和基于秩的分散度估计来替代样本均值与样本协方差矩阵，从而增强了算法的稳定性和稳健性。该算法对异常值和初始值具有稳健性。与许多稳健混合学习方法相比，空间EM在实现简便性和统计效率方面具有优势。我们将空间EM应用于有监督和无监督学习场景，具体提出了基于空间EM的稳健聚类与异常值检测方法，并将该异常值检测技术应用于鱼类物种新颖性发现的分类学研究。通过两个真实数据集进行聚类分析，结果表明：相较于常规EM算法及K中位数、X-EM、SVM等现有方法，本方法展现出更优的性能与更高的稳健性。

    关键词： 有限混合模型、空间秩、稳健性、EM算法、异常值检测、聚类

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 利用期望最大化算法通过揭示阴影几何不一致性来检测图像伪造

    摘要： 本研究提出了一种通过检测投射阴影几何不一致性来揭露图像伪造的新方法和数学框架。检测阴影不一致性的主要难点在于精确建立物体点与其对应阴影点之间的对应关系。针对该问题，我们提出一个数学框架来描述物体点与对应阴影点之间的几何变换关系。在假设物体点与阴影点存在粗略对应的基础上，采用期望最大化（EM）算法同步计算变换参数，并将粗略对应关系分类为内点或外点。为提升算法效率，我们通过引入一对多对应策略扩展原算法，以处理初始对应关系的歧义性。在包含伪造图像与真实图像的测试数据库中，一对一和一对多对应策略分别取得了84%和98%的准确率。

    关键词： 阴影几何、EM算法、图像篡改、图像取证、伪造检测

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • [智能系统与计算进展] 问题求解的软计算 第816卷（SocProS 2017，第1卷）|| 单传感器多光谱图像中的图像伪造检测

    摘要： 随着数字技术的进步，多光谱图像因其能感知肉眼不可见事物的特性，在法医学、遥感等领域得到应用。这类图像可用于获取地形、土地覆盖的更多信息，在法医学中还能检测可见光波段不可见的血迹等痕迹。但新型照片编辑软件可轻易篡改多光谱图像而不留明显痕迹，同时会破坏不同波段间的固有相关性。最新数字相机采用单传感器配合多光谱滤光片阵列（MSFA）技术，通过插值算法生成其他位置数据，从而重建波段间关联。本文提出一种算法，能识别多光谱图像篡改区域的相关性缺失，进而验证图像真实性。我们以最常见的基于二叉树边缘传感（BTES）的去马赛克算法插值图像为例，展示了该方法对不同篡改区域尺寸的检测效能。

    关键词： 多光谱滤光片阵列（MSFA）、插值、MSFA去马赛克、EM算法、多光谱图像伪造

    更新于2025-09-04 15:30:14