一类插值多项式逼近

设ｎ是偶数，Ｐｎ－１是Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项式，Ｒｎ（ｆ，ｘ）是以（１－ｘ＾２）Ｐｎ’－‘１（ｘ）的零点为基点的所谓（０，２）型插值多项式，本文构造了两个函数类Ｈω２，Ｈω１，研究了Ｒｎ（ｆ，ｘ）逼近Ｈω２，Ｈω１中函数ｆ（ｘ）的阶。     

关于一类函数的加权多项式逼近

G.Freud讨论了关于权函数W_β(x)=(1+x~2)~(β/2e~(-x~2/2))(β≥0)的加权逼近。给出了逼近论中的正逆定理。本文考虑Hasson等有关经典逼近中的一些结果在这种情况下的推广。     

Sikkema多项式的加权逼近

引进一种新的加权范数和Ｋ－泛函，研究了Ｓｉｋｋｅｍａ多项式和Ｊａｃｏｂｉ权逼近，得到了逼近特征刻划。     

Bernstein多项式导数的点态逼近

估计Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ多项式的导数对可导函数的点态逼近度,建立了逼近的正逆定理。     

基于自适应搜索窗的非局部均值去噪算法

提出了一种采用局部多项式近似—置信区间交叉(Local Polynomial Approximation and Intersection of Confidence Intervals,LPA-ICI)技术的自适应选取搜索窗的非局部均值图像去噪算法.首先采用LPA-ICI寻找当前像素所在的同质区域,然后将该同质区域设定为当前像素的自适应搜索窗.自适应搜索窗内的像素与当前像素在灰度值以及几何结构上均呈现出"同质"性,对当前像素的估计值更接近真实值.定性与定量实验结果表明:相比于形状和大小固定的搜索窗,自适应选取搜索窗的非局部均值去噪算法能取得更好的去噪效果,对图像中边缘和纹理细节信息具有更好的保护能力.     

Ba空间中的多项式逼近

研究了Ｂａ空间中的函烽及其各阶导函数用多项式同时逼近的问题，证明了导数型的Ｊａｃｌｓｏｎ定理。     

二元Bernstein多项式逼近阶的估计

在一元Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ多项式的基础上，提出了如下形式的二元Ｂ ｅｒｎｓｔｅｉｎ多项式，（Ｂｎ，ｍｆ）（ｘ，ｙ）＝并利用古典对于满足Ｈｏｌｄｅｒ条件的函数的二元Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ多项式的逼近阶进行了估计，从运用上斛敢逼近解的结构问题。     

Stancu多项式的逼近定理

给出Ｓｔａｎｃｕ多项式的逼近强型正定理和弱型逆定理,由此得到逼近特征刻划。     

基于圆域上多项式逼近的图像重建算法

以Marr算法为基础, 给出了圆域D上图像重建的一种 基于二元多项式逼近的加速算法. 加速后算法的计算量为O(Nlg N), 当N较大时, 新算法的运行时间远小于原算法的运行时间. 同时, 与传统图像重建算法〖CD2〗滤波反投影算法（FBP）相比, 基于多项式逼近加速算法重建的图像质量优于前者. 仿真实验验证了此算法的有效性.     

基于引导图像的边缘噪声滤波算法

由于通常的邻域运算会改变图像边缘点的灰度值,使图像的边缘变得模糊,为了改善这一现象,提出了一种基于引导图像的边缘噪声滤波算法。该算法由局部线性模型推导而来,将原始图像或其他变换形式定义为引导图像。通过对引导图像进行分析,并调节正则化参数,利用引导图像掩模对图像的边缘进行平滑处理,有效地去除了噪声。通过与其他四种常用的滤波算法进行对比实验,表明该算法的均方误差MSE仅为0.0015,峰值信噪比PSNR为28.26,远远优于其他四种常见滤波算法,不仅对图像进行了平滑去噪,在很大程度上还保护了图像的边缘信息。     

无导师几何校正的多项式逼近法

从多项式逼近的思想出发，利用遗传算法在多项式系数构成的高维空间中依据表征象点均匀分布程序的均匀分布了池数搜索全局最优的一组多项多系数，并用与之相应的多项式来逼近未知的逆变形函数，从而达到无导师几何校正的目的。     

粒子群优化的多尺度形态滤波器消噪方法

针对传统的形态学滤波器难以适应机械设备振动信号的冲击、非线性和背景噪声较大等特点,提出了基于粒子群优化的多尺度形态滤波器构造方法。根据形态学算法的特性,构造了多尺度形态学滤波器,对于形态学滤波运算中的重?问翁峁顾阕樱捎镁哂腥钟呕阅艿牧Ｗ尤核惴ǜ菪藕诺奶氐阕允视ρ∪。迪至俗钣怕瞬ㄆ鞯墓乖?将噪声信号通过不同尺度的形态学滤波器进行滤波,将获得的多个滤波信号根据权值运算获得最终的去噪信号。通过仿真实验和轴承故障信号的分析表明,该形态学滤波器能够实现较好的滤波效果,可以有效地对机械设备的故障信号进行消噪。     

基于改进边缘方向判定方法的图像插值算法

为了解决图像超分辨率重建过程中传统边缘插值方法边缘方向定位不准确,以及边缘区域只沿着边缘点一侧进行插值,而没有考虑边缘内外侧的问题,提出一种基于边缘二值化图像的边缘方向判定算法。该算法通过边缘像素点之间的相互关系来确定边缘方向,得到的结果更加可靠;并且加入方差来判定插值侧边,有选择性地对边缘一侧进行插值,考虑了边缘判定的特征。实验结果表明,与传统的边缘插值方法相比,两种改进获得了更好的图像重建效果。     

基于局部多项式回归的EMD端点效应抑制

Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)这种完全由数据驱动的自适应时频数据分析算法已经在多个领域得到了广泛推广和应用.但是HHT的核心部分经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)被端点效应问题所困扰.这里结合局部多项式回归,利用局部少量数据在极值序列两端各拓展一个极值点,从而抑制EMD的端点效应.模拟实验结果表明,该算法能够有效抑制端点效应,且数据要求不高,运行速度较快.     

基于高斯比例混合模型图像Curvelet域去噪

提出了一种基于高斯比例混合模型的图像Curvelet域去噪算法,改善了图像的去噪效果.首先对图像进行Curvelet变换.然后建立系数邻域的高斯比例混合模型.最后在模型基础上用贝叶斯最小二乘估计方法对系数进行估计.算法有效结合了Curvelet变换对图像边缘的高效表示能力和高斯比例混合模型对邻域系数相关性的概括能力.实验结果表明,在主观视觉上.该算法对图像边缘进行了很好的保护;在峰值信噪L-'c上较其他算法也有所改善;特别是对纹理细节比较丰富的图像.去噪效果更加明显.     

基于图像采集的电梯控制粒子群算法研究

论文对以往的电梯派梯算法进行改进.在电梯信息采集模块中加入图像处理模块,来增加电梯呼梯信号的可信度.派梯算法模块中采用多目标粒子群优化算法,对电梯的耗能,乘客乘梯和候梯时间等几个目标进行优化.     

基于多重分形谱的图像索引方法研究

讨论了图像多重分形谱的计算方法及简化算法,对图像多重分形谱的一些特性进行了概括,利用简化 算法求得的多重分形谱数据对图像进行索引,给出了一些改进方案用于进一步研究。     

基于局部像素特征分类的图像分割算法

图像分割是模式识别、计算机视觉等领域的重要研究内容,也是图像信息处理的难点和热点之一.以孪生支持向量机(TSVM)与极坐标复指数变换(PCET)理论为基础,提出了一种基于局部像素特征分类的图像分割算法.该算法首先对局部像素窗口进行PCET,并将PCET系数幅值作为图像的像素级特征;然后利用指数交叉熵阈值技术确定训练样本,并进一步训练出TSVM分类模型;最后利用已获得的TSVM分类模型对原图像像素进行分类处理,从而获得图像的最终分割结果.实验结果表明,该算法可以获得较好的图像分割结果.