【摘 要】
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针对基于稀疏表示的传统图像复原方法无法准确恢复图像小尺度细节的不足,提出了一种结合稀疏表示与匹配梯度分布的图像复原方法。首先在稀疏表示图像复原模型的基础上,利用参数化的超拉普拉斯分布估计原始图像的梯度分布;然后,通过对图像的梯度分布进行全局约束,利用梯度直方图匹配操作匹配图像梯度分布,使复原图像的梯度分布尽可能接近原始图像。仿真实验结果表明,本文算法能够取得较优的复原效果,并且能以较高精度复原图像
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针对基于稀疏表示的传统图像复原方法无法准确恢复图像小尺度细节的不足,提出了一种结合稀疏表示与匹配梯度分布的图像复原方法。首先在稀疏表示图像复原模型的基础上,利用参数化的超拉普拉斯分布估计原始图像的梯度分布;然后,通过对图像的梯度分布进行全局约束,利用梯度直方图匹配操作匹配图像梯度分布,使复原图像的梯度分布尽可能接近原始图像。仿真实验结果表明,本文算法能够取得较优的复原效果,并且能以较高精度复原图像的细节信息。
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目的:针对复杂多模态工业过程故障监测存在的问题,充分利用过程数据的局部和非局部几何信息,同时实现数据聚类和低维子空间选择,提高非线性、非高斯多模态过程监测性能。创新点:提出融合局部鉴别正则化软k-均值与贝叶斯推理的多模态过程监测算法。该方法充分利用过程数据的局部和非局部几何信息,较好地发挥了无监督学习和有监督学习的优点,提高了模态数据的分离性和解释性,监测性能良好。方法:该方法分为二个阶段:第一阶
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针对锑浮选泡沫图像特征相互耦合、重要度差异显著引起工况难以识别的问题,提出一种锑浮选工况识别方法.首先,在结合敏感性指数与主元分析法选取关键泡沫特征的基础上,建立物元可拓模型,通过关联函数计算关键泡沫特征与预设工况类别的关联度;然后,引入博弈论,将层次分析法和熵权法确定的主、客观权重优化融合,得到泡沫特征的综合权重;最后,计算综合关联度,实现浮选工况的准确识别.锑浮选工业现场的生产数据验证了所提出
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