【摘 要】
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本文利用二维自回归模型规范方程系数矩阵的近似分块Toeplitz特性,提出一种用于估计二维自回归模型参数的递归最小二乘快速算法.它直接以原始图象灰度数据出发作参数估计且不
【机 构】
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华东工学院,东南大学,霍英东教育基金会青年教师奖（研究类）获得者
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本文利用二维自回归模型规范方程系数矩阵的近似分块Toeplitz特性,提出一种用于估计二维自回归模型参数的递归最小二乘快速算法.它直接以原始图象灰度数据出发作参数估计且不对其作任何边界条件假设,而现有算法如文[2]中所提出的算法则假定二维相关系数已知且相应的规范方程系数矩阵为T-T结构(元素为Toeplitz阵的分块Toeplitz阵).另外,本文所述二维自回归模型的支持域为一般的不对称半平面(NSHP)而不仅仅是文[2]中的四分之一平面.本文所提出的算法的运算量与文[2]中的算法一样都是0(m(5/2)
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