光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2014年
1期
186-192
,共7页
郝飞%史金飞%张志胜%陈茹雯
郝飛%史金飛%張誌勝%陳茹雯
학비%사금비%장지성%진여문
图像处理%自适应滤波%自回归数学模型%GM参数估计
圖像處理%自適應濾波%自迴歸數學模型%GM參數估計
도상처리%자괄응려파%자회귀수학모형%GM삼수고계
image processing%adaptive filtering%autoregressive model%generalized M-estimator
考虑数字图像滤波处理对融线性和非线性于一体的数学模型的需求,根据Weierstrass逼近理论推导建立了通用的自回归数学模型.该模型将线性自回归模型和非线性自回归模型融合于一个统一的数学表达式中,仿真实验表明其能够较好地拟合现有的线性和非线性自回归模型.用二维向量取代标量参数,推导了通用自回归模型的二维数学表达式.通过对比分析,确定采用GM(Generalized M estimator)参数估计法进行参数估计.实验结果表明,该算法收敛较快,平均迭代次数不超过6次,线性模型平均计算耗时为150 s,二次模型平均耗时为418 s.提出的二维通用自回归模型滤波方法能较好地保留图像的细节信息,图像滤波效果好.
攷慮數字圖像濾波處理對融線性和非線性于一體的數學模型的需求,根據Weierstrass逼近理論推導建立瞭通用的自迴歸數學模型.該模型將線性自迴歸模型和非線性自迴歸模型融閤于一箇統一的數學錶達式中,倣真實驗錶明其能夠較好地擬閤現有的線性和非線性自迴歸模型.用二維嚮量取代標量參數,推導瞭通用自迴歸模型的二維數學錶達式.通過對比分析,確定採用GM(Generalized M estimator)參數估計法進行參數估計.實驗結果錶明,該算法收斂較快,平均迭代次數不超過6次,線性模型平均計算耗時為150 s,二次模型平均耗時為418 s.提齣的二維通用自迴歸模型濾波方法能較好地保留圖像的細節信息,圖像濾波效果好.
고필수자도상려파처리대융선성화비선성우일체적수학모형적수구,근거Weierstrass핍근이론추도건립료통용적자회귀수학모형.해모형장선성자회귀모형화비선성자회귀모형융합우일개통일적수학표체식중,방진실험표명기능구교호지의합현유적선성화비선성자회귀모형.용이유향량취대표량삼수,추도료통용자회귀모형적이유수학표체식.통과대비분석,학정채용GM(Generalized M estimator)삼수고계법진행삼수고계.실험결과표명,해산법수렴교쾌,평균질대차수불초과6차,선성모형평균계산모시위150 s,이차모형평균모시위418 s.제출적이유통용자회귀모형려파방법능교호지보류도상적세절신식,도상려파효과호.
