平均梯度

摘要： 针对梯度域路径追踪算法在像素平面均匀采样的策略会使渲染图像在不同频率区域的渲染质量差别较大的问题,提出增益控制策略下的梯度域路径追踪算法.引入平均梯度计算局部平均梯度值,筛选并标记出高频区域和低频区域,将低频区域的样本用于对高频区域增强采样;随着每轮渲染高低频区域的不断更新,自适应地对样本进行分配,实现像素平面采样的增益控制.一方面,在不同材质和光照的场景下,将改进算法和梯度域路径追踪算法进行实验对比,结果表明,文中算法使人眼敏感的高频区域渲染更加细腻;另一方面,使用均方误差、峰值信噪比和结构相似度3种图像质量评价指标评价渲染图像,并对比采样过程中3个指标的变化情况,结果表明,在保证样本数量相同的条件下,文中算法可以加快渲染的收敛速度,提高渲染效率.

摘要： 影像亮度均衡是从事航天遥感分析工作的重要前提。由于Retinex法与亮度拉伸法等传统亮度均衡方法具有依赖固定模型、易造成影像失真等缺点,文章提出了用于遥感影像亮度均衡的亮度补偿模型。该模型首先根据遥感影像的亮度特征值计算亮度补偿值,再根据亮度补偿值建立亮度补偿模型,最后将亮度补偿模型用于影像来实现遥感影像的亮度均衡。为验证该方法的效果,文章使用ARGON KH-5卫星的格陵兰岛影像与Google Earth中采集的航空影像与CORONA卫星拍摄的中国云南的影像进行亮度均衡实验,结果表明:相较于Retinex与亮度拉伸模型,亮度补偿模型既兼顾了两者的优势,又降低了影像的标准差(影像亮度更加均衡),提高了影像的平均梯度(地物信息更加清晰)。

摘要： 为了改善对多聚焦图像融合的视觉效果和时效性.借助非下抽样剪切波(NSST)变换的平移不变性和较强的方向选择性,提出改进的融合策略.通过NSST变换对源图像进行分解,获得与源图像大小相同但尺度不同的低频子带和高频子带,再采用改进平均梯度的策略对低频子带进行融合,对高频子带则利用改进的自适应PCNN策略进行融合.对融合后的高低频子带进行NSST逆变换,重构出整体更自然明亮和细节纹理更清晰的融合图像.仿真结果表明:改进融合策略较好地提取出了源图像的细节信息,在主观视觉和五种客观评价指标上均优于其他几种比较算法,且由于NSST引入了快速傅里叶变换,明显提高了运算的时效性.

摘要： 偏振成像可以得到目标的多维偏振信息,各偏振参量图像之间具有很强的相关性,它们之间不仅包含大量的共有信息,还拥有各自的特有信息.针对如何从复杂背景中凸显目标,提高目标的辨识度这一问题,提出一种基于改进神经网络模型的偏振图像融合算法,将传统PCNN模型扩展到双通道,采用像素的平均梯度(AG)作为PCNN的链接系数,空间频率(SF)作为模型的输入项,对强度图与偏振度图进行融合处理,最后将实验结果与其他常用方法进行对比,客观评价指标表明,该算法融合效果更佳,且融合图像的边缘细节特征也更为清晰明显.

摘要： 现有大数据分类算法存在并行计算能力差、分类准确率低等不足,为此在区块链框架体系下提出一种基于优化决策树模型的大数据分类算法研究.利用区块链在数据加密方面的优势,构建分布式决策树模型,以信息熵和信息增益率为基础对目标数据集做预测分类,并对经典决策树算法进行优化,预留出用于缓冲的空节点,避免分类终止情况的发生.在每一次节点分裂后,用全部样本的平均梯度修改下一个叶子节点的权重,提升整个算法的迭代寻优能力和分类性能.仿真结果显示,提出的分类算法具有更强的数据吞吐能力和并行计算能力,针对10种不同大数据集的平均分类准确率达到了97.75％.

摘要： 为了提高公路环境景观视觉图像的清晰度、失真度,提出了基于变尺度Retinex的公路环境景观视觉图像增强算法,利用最小线性均方误差准则计算期望小波系数的部分方差估计值,获取基本频带系数的滤波器,利用上述滤波器平滑公路环境景观视觉图像噪声,对去噪后的景观视觉图像进行整体自适应伽马校正,计算尺度滤波器的高斯核函数增强景观视觉图像边缘信息,通过线性拉伸方式改善视觉图像的局部对比度,得到增强后的觉图像,完成了公路环境景观视觉图像增强.通过仿真证明,所提算法能够均衡景观视觉图像亮度,丰富图像色彩,增强视觉图像信息熵、平均梯度和均方差系数,降低图像偏差,保证视觉图像的信息量和清晰度.

摘要： 为了改善遥感图像的融合质量,制定了信息量制约法则用于获取融合遥感图像.利用亮度-色调-饱和度(IHS)变换从多光谱(MS)图像中获取亮度(I)分量.基于非下采样剪切波变换(NSST),获取I分量与全色(PAN)图像完成分解,得到I分量与PAN图像的高低频系数.最后,利用低频系数的均值以及区域能量信息,建立信息量制约法则,分析不同低频系数对融合系数的影响程度,设计不同的融合方法对这些低频系数进行融合.采用改进的平均梯度度量模型完成高频系数融合.通过NSST逆变换对计算融合后的高低频系数,输出新的亮度分量,将其与原始的色调(H)、饱和度(S)分量组合,通过IHS逆变换,获取融合结果.实验数据显示,相对已有的融合算法,所提算法的融合图像所含的信息量更为丰富,且光谱扭曲度更小.

摘要： 当前较多图像融合算法主要是通过图像的能量信息来完成系数融合,忽略了图像的纹理特征,导致融合结果中存在吉布斯以及块现象等缺陷.设计了二代Curvelet变换耦合纹理信息调节的融合算法,该算法采用二代Curvelet变换,从输入图像中获取不同的Curvelet系数,采用图像的R(Red),G(Green),B(Blue)值,构造纹理信息因子,测量图像的纹理信息,并联合图像的信息熵特征,定义低频信息融合机制,完成低频系数的融合,使融合图像具有更多的纹理信息.利用图像的平均梯度特征建立高频信息融合方法,实现高频系数的融合,使其含有更多的边缘细节信息.测试结果显示:与已有的融合算法相比,该算法的融合图像更为清晰,没有吉布斯和块现象,具有更大的交互信息量和标准差值.

摘要： 为了改善遥感图像的融合质量,制定了信息量制约法则用于获取融合遥感图像。利用亮度-色调-饱和度(IHS)变换从多光谱(MS)图像中获取亮度(I)分量。基于非下采样剪切波变换(NSST),获取I分量与全色(PAN)图像完成分解,得到I分量与PAN图像的高低频系数。最后,利用低频系数的均值以及区域能量信息,建立信息量制约法则,分析不同低频系数对融合系数的影响程度,设计不同的融合方法对这些低频系数进行融合。采用改进的平均梯度度量模型完成高频系数融合。通过NSST逆变换对计算融合后的高低频系数,输出新的亮度分量,将其与原始的色调(H)、饱和度(S)分量组合,通过IHS逆变换,获取融合结果。实验数据显示,相对已有的融合算法,所提算法的融合图像所含的信息量更为丰富,且光谱扭曲度更小。

摘要： 当前较多图像融合算法主要是通过图像的能量信息来完成系数融合,忽略了图像的纹理特征,导致融合结果中存在吉布斯以及块现象等缺陷。设计了二代Curvelet变换耦合纹理信息调节的融合算法,该算法采用二代Curvelet变换,从输入图像中获取不同的Curvelet系数,采用图像的R(Red),G(Green),B(Blue)值,构造纹理信息因子,测量图像的纹理信息,并联合图像的信息熵特征,定义低频信息融合机制,完成低频系数的融合,使融合图像具有更多的纹理信息。利用图像的平均梯度特征建立高频信息融合方法,实现高频系数的融合,使其含有更多的边缘细节信息。测试结果显示:与已有的融合算法相比,该算法的融合图像更为清晰,没有吉布斯和块现象,具有更大的交互信息量和标准差值。

摘要： 由于边缘保持指数EPI(Edge Preserve Index)对图像的边缘保持情况的评价具有极好的效果,它广泛应用于对图像重建等算法的评估上.然而对于受噪声污染的图像,EPI完全失去其原有作用,甚至完全违背了主观视觉效果和客观指标PSNR值.对此,提出了一种基于抗噪因子的改进EPI—NPEPI(Noise Proof Edge Preserve Index).该算法首先通过对噪声如何影响EPI值的分析,确定了利用平均梯度消除噪声影响的方法,同时考虑到待测图像与原始图像的方差受噪声影响程度,提出了抗噪因子的概念,并将其与EPI相结合.实验证明,该算法具有极好的抗噪性能,同时保持了EPI良好的边缘评价能力.

摘要： 平均梯度反映图像中微小细节反差和纹理变化特征。本文针对光学成像系统聚焦范围有限，很难使得同一场景中所有物体都清晰显现这一特点，将平均梯度引入到多聚焦图像融合之中。首先将图像进行分块，然后计算每一块的平均梯度，根据平均梯度大ig小对相应块的像素进行处理，最后得到同一场景中所有物体都能清楚显现的融合图像。本文通过对多幅多聚焦图像进行融合和实验分析，以此来验证算法的有效性，本文对提出的基于平均梯度的多聚焦图像融合算法性能进行了评价和分析，结果表明该算法是切实可行的，在多聚焦图像融合中可以取得较好的效果。

摘要： 本文提出利用邻域平均梯度(NAG)的高低差异将像素分为两个集合,将具有过渡性灰度值的高梯度像素分离后,再分析代表目标区域的其余像素的灰度差别并分割图像。试验证明，这种新方法使分割更方便更准确。

摘要： 为了对同一光学传感器的多聚焦图像进行融合增强以获得较高清晰度的图像,提出了一种基于中值金字塔的图像融合算法。首先,利用中值滤波和分析、合成算子得到图像的各级金字塔分解,以及各级细节子图像.然后,对顶层低频子图像系数取平均,对各级细节子图像,以局部邻域平均梯度为判据,进行图像融合.最后,利用中值金字塔反变换重构图像.实验结果表明,该方法对多聚焦图像的融合十分有效.

摘要： 本发明提供了一种基于物质浓度的时空梯度分布确定微尺度下变截面扁平微通道高度方向平均流速的方法，属于微尺度下流体流速测量技术领域。本发明通过向扁平的微通道中加载具有浓度时空梯度分布的标记物溶液进行流速测量；具有浓度时空分布的标记物溶液在微通道中的扩散受流场的影响，其扩散过程满足对流‑扩散方程。基于描述流体运动的Navier‑Stokes方程以及描述物质传输的对流‑扩散方程，可以建立浓度梯度与速度的函数关系，通过数值差分与优化的方法即可通过浓度场反演速度场。进一步构建具有物理约束的神经网络模型可以加快实施过程中计算流场的速度，实现流场的实时观测。

摘要： 本发明提供一种水位梯度的加权平均计算方法，包括以下具体步骤：确定当前要计算的网格结点编号i及其左、右的网格结点编号i‑1、i+1；获取网格i‑1、i、i+1的水位z

摘要： 本发明公开了一种岩石内部磁场梯度加权几何平均值的三因素估算方法，具体涉及油气田勘探开发领域。该方法通过收集取芯资料获得岩石样品，利用CT扫描和等效沉积法，结合Avizo软件构建岩石内部孔隙结构模型，基于体素的有限元法计算岩石内部磁场梯度分布，通过模拟不同外加磁场场强、岩石组分磁化率和孔隙结构条件下的岩石内部磁场梯度分布，分别建立三因素与岩石内部磁场梯度分布几何平均值的关系式，确定岩石内部磁场梯度加权几何平均值的三因素估算公式，并验证其准确性。该方法解决了难以快速批量获取岩石内部磁场梯度值的问题，实现了对岩石内部磁场梯度加权几何平均值的估算，为快速了解油气储层的岩石物理特性提供了重要依据。

摘要： 本发明提供了一种基于物质浓度的时空梯度反演均匀扁平微流通道内平均流速的优化方法，属于微流控芯片技术领域。所用的实验装置包括物质浓度的时空梯度生成装置、具有均匀扁平微流控通道的微流控芯片，光学成像仪器和废液回收装置四部分。本发明利用光学成像技术获得微通道内流动物质溶液的时空浓度梯度分布，基于流体力学原理得到描述微通道内高度方向上平均物质浓度与平均速度定量关系的Taylor‑Aris弥散方程，结合优化问题中最小化目标函数的思想，进一步计算出均匀扁平微通道内流体沿高度方向的平均速度。

摘要： 一种在多个计算节点上分布式训练机器学习模型的系统，包括：服务器，与多个计算节点连接，用于在多轮训练迭代中控制机器学习模型的训练。每轮训练迭代包括：指示每个计算节点通过如下方式对所述机器学习模型的相应本地副本进行训练：本地计算多个累积梯度中的相应累积梯度，每个累积梯度包括一个或多个梯度；从每个计算节点获取所述累积梯度；通过将所述机器学习模型与所述累积梯度的汇总值合并来创建更新的机器学习模型。其中，在获取和创建阶段，所述计算节点中的一个或多个计算节点计算新的相应累积梯度，所述新的相应累积梯度在下一轮训练迭代中与所述机器学习模型合并。

摘要： 本发明涉及一种基于平均光流梯度的相机破坏检测方法及系统，获取当前帧图像与前一帧图像；得到当前帧图像的灰度图与前一帧图像的灰度图；输入当前帧图像的灰度图以及前一帧图像的灰度图，计算两帧图像之间的密集光流场，光流场中的每一个点为对应的像素点在x、y方向上的位移量；基于密集光流场计算光流幅值均值；基于光流幅值均值计算光流幅值均值的梯度，记为平均光流梯度，若平均光流梯度满足预设置的判断条件，则认为相机受到破坏。与现有技术相比，本发明在相机破坏自动检测中，主要通过检测相机画面的剧烈变化来实现，以平均光流梯度为特征描述相机画面的变化，通过判定当前光流特征变化是否超过设定阈值，判定相机是否被破坏。

摘要： 一种基于平均灰度梯度的道路病害图像尺度匹配方法，包括：通过实地采集等高参照灰度图像数据样本集合作为标准参照集合，计算其灰度梯度平均值；获取同一段道路中的待恢复灰度图像数据样本集合，清洗样本并计算其中每一张图片的灰度梯度平均值；通过计算获得待恢复集合中每一张图片的病害面积恢复系数；利用实例分割算法，识别出待恢复集合中的病害区域信息，依据病害面积恢复系数对待恢复集合中的数据样本进行处理。本发明有助于对道路交通病害检测的结果进行后处理，减小实际进行修复工作时需要携带补料的误差，减轻工作人员工作量。

摘要： 本发明公开了一种融合梯度与平均相对差的车道线检测方法、系统及应用，方法包括：获取待检测的目标图像信息；获取目标图像中各像素的灰度值，计算各像素的梯度值，并得到该图像中的最大梯度值；以每个像素为中心划分相邻的第一区域和第二区域，分别对第一区域和第二区域统计灰度值均值，以确定对应像素的平均值相对差；根据预设的权重系数，融合梯度与平均相对差以计算各像素的特征价值；蚁群算法模块根据目标图像中各像素的特征价值决定蚁群运动规则，以搜索出符合规则的边缘，作为车道线检测结果。本发明将平均相对差与梯度融合作为为蚁群算法中蚁群移动概率的计算提供输入，降低对噪声的敏感度，有效抑制图像噪声，提高车道线检测的精度。

摘要： 本发明公开了一种基于相位梯度加权移动平均校正的离散余弦解包裹算法。首先通过摄像设备拍摄并用相应的图像处理方法得到包含M×N个像素点的被测物体缺陷信息的二维相位包裹图像。其次根据二维包裹图像设置水平方向x与竖直方向y。再根据二维包裹相位的梯度值与行列方向相位梯度的标准差进行对比得出的结果，选择是否利用行列方向相位梯度的加权移动平均值校正原本的相位梯度值。最后将校正后的梯度值带入离散余弦解包裹算法中，并以此得到图像的真实相位Φ。本发明具有解包裹速度快、抗干扰能力强、计算精度高等特点，提高了在包裹图像存在噪声干扰的情况下，可解出更接近被测物真实相位信息的能力。

摘要： 本发明公开了一种基于延迟补偿机制的异步联邦梯度平均算法，涉及机器学习技术领域。该算法一方面将梯度数据加密后上传，使得中央服务器无法获得本地客户端的真实原始数据，提高了数据安全性；另一方面通过设置一个超参数和自适应函数，实现该超参数根据梯度数据异步上传过程中产生的延时周期进行动态调整。在不引入额外复杂计算的情况下，将该自适应超参数作为全局模型的权重，利用加权平均，实现通过调整超参数的值达到减小全局模型误差的目的。第三方面将泰勒展开以及Hession近似相结合，为了更快捷方便地计算出泰勒展开下的Hession矩阵，本发明找到了一个Hession矩阵的近似器，在不损失模型精度的前提下只计算一阶梯度信息，几乎不增加存储代价。