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1.
基于深度变化成像模型的调整EM算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
赵佳  何小海  陶青川  刘莹 《光学技术》2006,32(3):396-399
在实际成像中,通常样本中的物质是变化的,故样本中不同位置的折射率不一样。由于三维样本的折射率与物镜所浸物质的折射率的不匹配,导致不同深度的点扩展函数可能不同。在此深度变化成像模型基础上应用最大期望(EM)复原算法能够提高图像清晰度,尤其是深度方向,但会丢失图像的一些微弱细节且出现一些孤立亮点,因此将调整EM算法运用到基于三维显微光学切片中成像随深度变化的图像模型上,此二者结合后的新算法可以避免上述缺点,较好地恢复图像微弱细节。  相似文献
2.
舰船螺旋桨轴频估计中线谱要素提取算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
高鑫  程玉胜 《应用声学》2010,29(6):443-448
舰船辐射噪声DEMON谱(调制解调谱)线谱要素提取是舰船螺旋桨轴频估计中的关键步骤。现有的线谱提取技术主要用于功率谱线谱检测,侧重于线谱频率的确定,不能满足舰船螺旋桨轴频估计需求。本文根据DEMON谱线谱的特点及人工提取线谱的过程,设计了一种新的线谱要素提取算法,改进了谱峰筛选技术,将多时刻的DEMON线谱基于最大似然估计和谱峰序列相似度加以融合决策,最终确定了线谱频率和幅值(峰值)及边界。通过实际数据验证,此线谱要素提取算法更适用于螺旋桨轴频估计,可提高轴频估计的准确率。  相似文献
3.
本文通过自行设计的光学测量系统,以实验的方法对最大似然估计量的一致性进行了分析,提出了一种减少测量系统计算工作量、降低采样成本,又可满足测量精度要求的样本容量选择方法。  相似文献
4.
赵维谦  陈珊珊  冯政德 《物理学报》2006,55(7):3363-3367
提出一种新的图像复原式整形环形光横向超分辨共焦显微测量法. 该方法首先利用二元光学器件,将高斯照明光束整形为环形光束,用于初步改善共焦显微镜的横向分辨力,然后利用基于最大似然估计法(maximum likelihood estimate, MLE)的单幅图像超分辨复原技术,重建测量图像的高频信息,来进一步改善共焦显微镜的横向分辨力. 实验表明,当λ=632.8nm,N.A. =0.85时,该方法能使共焦显微镜获得优于0.1μm的横向分辨力. 利用该方法建立的横向超分辨共焦显微系统除了具有显著的超分辨效果外  相似文献
5.
将超声反射CT(URCT)方法与最大似然估计方法相结合,用于对多体目标定位和对物体形状参数进行估计,给出了迭代方法及模拟结果,并作了某些讨论。  相似文献
6.
面对需要实时计算的相机位姿估计问题,针对经典的广泛应用的正交迭代算法,提出了一种加速正交迭代算法。其关键思想是将每一次迭代过程规整化,从而提炼出每一次迭代的重复计算,若将此重复计算在迭代开始前提前计算,则可以大幅度的减少迭代过程中的计算量,使得每一次迭代的计算复杂度从O(n)降低为O(1)。因此,可以在更短的时间内迭代更多的次数,从而获得更高的精度。进行了对比实验,结果显示本加速算法计算精度更高,速度更快。并通过实验提出了选择稳健n 点透视(RPnP)计算初值,再使用加速正交迭代算法进行迭代运算的方法,在控制点不多的情况下,是一种精度接近最大似然估计,计算速度最快的算法。  相似文献
7.
郭力仁  胡以华  王云鹏  徐世龙 《物理学报》2018,67(11):114202-114202
利用激光对目标微弱振动进行探测有利于获得明显的微多普勒效应,这为精确估计目标微动特征参数,实现对目标的分类和精细识别提供了可能.但对于多散射点或多目标激光探测,信号为单通道多分量微动混合的形式,而且补偿目标主体运动后,数值上相近的微动参数还会导致信号在时频域存在严重的交叠.为从这类混合信号中精确估计各分量的微动参数,本文提出了基于最大似然框架的参数分离估计方法.利用精细化扫描的奇异值比谱法从混合信号中获得目标微动频率,并得到各分量的幅值比信息.推导了微动参数最大似然估计的解析表达形式,根据激光微多普勒信号的特点从频谱能量分布的角度重新设计了似然函数,解决了传统似然函数在激光微动信号中出现的高度非线性问题,降低了初始化的要求,提高了抗噪性能,并采用马尔可夫-蒙特卡罗方法具体实现了参数的估计.在微动参数得到估计的基础上给出了信号的幅值和初相的估计方法.用本文方法对仿真和实验数据进行处理,得到了接近克拉美罗下界的估计结果,验证了方法的有效性.与传统非参数化估计方法的对比结果体现了所提方法对混合微动参数精确估计上的优势.  相似文献
8.
杨龙  杨益新  汪勇  卓颉 《声学学报》2016,(4):465-476
针对稀疏信号的超分辨方位估计问题,提出一种可变因子的稀疏近似最小方差算法(α-Sparse Asymptotic Minimum Variance,简记为SAMV-α)。该算法利用一个折衷参数进行最大似然估计值和稀疏性能的折衷处理,在迭代过程中改变稀疏近似最小方差算法(Sparse Asymptotic Minimum Variance,SAMV)的指数因子,得到强稀疏性能和超低旁瓣的方位谱图,实现邻近目标的超分辨方位估计和相干处理性能,且无需预估角度和信源数目等先验信息,并且折衷参数的取值为0到1之间,取值区间明确,避免了稀疏信号处理算法中正则因子选取困难的弊端。计算机仿真表明SAMV-α算法方位估计性能明显优于波束扫描类算法和子空间类算法,与同类型稀疏信号处理类算法相比仍具有较高的方位估计精度,同时对于邻近声源分辨能力,SAMV-α算法较SAMV-1算法性能提高约3dB。海上试验数据处理给出了分辨率更高的方位时间历程(Bering-Time Recording,BTR)图,有效验证了SAMV-α算法的性能。  相似文献
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