梯度信息

摘要： 针对群智能优化算法在优化过程中容易陷入局部最优、种群多样性低以及高维函数优化困难的问题,提出一种基于布朗运动与梯度信息的交替优化算法(AOABG)。首先,采用全局、局部搜索交替的寻优策略,即在有变优趋势的范围内切换为局部搜索,有变劣趋势的范围内切换为全局搜索;然后,局部搜索引入基于梯度信息的均匀分布概率的随机游走,全局搜索引入基于最优解位置的布朗运动的随机游走。将所提出的AOABG与近三年的哈里斯鹰优化算法(HHO)、麻雀搜索算法(SSA)、特种部队算法(SFA)在10个测试函数上对比。当测试函数维数为2、10时,AOABG在10个测试函数上的100次最终优化结果的均值与均方差均优于HHO、SSA与SFA。当测试函数为30维时,除了HHO在Levy函数上的表现优于AOABG(两者优化结果均值处于同一数量级)外,AOABG在其他9个测试函数上表现最好,与上述算法相比,优化结果均值提升了4.64%~94.89%。实验结果表明,AOABG在高维函数优化中收敛速度更快、稳定性更好、精度更高。

摘要： 在边缘设备上运行深度神经网络模型并进行实时性分析,需要对网络模型进行压缩以减少模型参数量和计算量,但现有剪枝算法存在耗时长和模型压缩率低的问题。提出一种基于梯度设置不同阈值的结构化剪枝算法。对神经元进行细粒度评价,采用神经网络的梯度信息衡量权重的重要性,通过网格搜索和计算曲率的方式获取不同网络层的剪枝权重阈值,根据搜索后的剩余参数量确定不同网络层的卷积核中需要剔除的冗余参数。在此基础上,保留网络层中有效参数较多的卷积核,实现对卷积核个数的调整,进而重新训练以保证模型精度。分别对VGG16、ResNet50分类模型和SSD、Yolov4、MaskRCNN目标检测模型进行剪枝实验,结果表明,经该算法剪枝后,分类模型参数量减少92%以上,计算量减少70%以上,目标检测模型参数量减少75%以上,计算量减少57%以上,剪枝效果优于Rethinking、PF等算法。

摘要： 为了提高工业自动化对汽车零件上字符的自动识别效率,论文针对汽车零件上字符颜色一般与背景色相近,两者对比度非常低的问题,提出了基于光度立体法的汽车零件字符预处理方法.首先从四个不同方向对物体进行照明收集图片,利用四张采集的图片计算物体三维表面的局部梯度,然后继续计算物体表面的旋度、散度、平均曲率和高斯曲率,最终得到对比度高的灰度图片,提高后面字符识别过程的效率.

摘要： 针对中值滤波在去除噪声时会破坏图像细线特征、边缘模糊的问题,根据待处理图像边缘特征选择合适形状和大小的滤波窗口,对图像进行滤波处理.提出一种融合边缘梯度信息的改进中值滤波算法,算法可以根据边缘梯度信息自适应调节滤波窗口的形状和大小,最大程度上减少边缘模糊,保护细线特征.将算法应用于含有印痕缺陷的弹壳底部图像滤波处理.滤波前后的图像对比有效证明了所提出的算法能够很好地保护缺陷特征.

摘要： 经典的demons算法利用参考图像的梯度信息作为配准的驱动力来配准图像,但是只适用于小形变配准,对于大形变配准效果并不理想,且存在收敛速度慢的问题,active demons算法在demons算法基础上加入了浮动图像的灰度梯度信息,加快了图像的收敛速度,并且对于大形变图像配准同样适用,可是拓扑结构容易发生改变.本文在基于变参数active demons算法基础上做改进,通过引入惯性系数b,提出基于变惯性系数active demons算法的DTI多通道配准,将变参数active demons的改进算法应用于DTI多通道图像配准.经典的active demons算法、变参数active demons算法和本文算法的MSE图做比较,可以发现本文算法可以进一步提高配准的收敛速度和精度,也使图像的拓扑结构得到很好的保持.

摘要： 为克服当前较多遥感图像融合方法存在间断以及吉布斯现象,本文利用像素点间灰度以及梯度信息,设计了一种采用非下采样Shearlet变换(NSST)耦合细节强化因子的图像融合方法.将多光谱(MS)图像经过强度-色调-饱和度(IHS)变换,分离出强度成分.随后,借助NSST变换处理强度成分与全色(PAN)图像,获取对应的高频和低频系数.以强度成分对应的低频系数为依据,通过图像的空间频率特性计算加权系数,将PAN图像的低频系数植入到强度(I)成分对应的低频系数中,融合低频系数.采用像素点间灰度以及梯度信息,构造细节强化因子,融合高频系数.最后,采用IHS和NSST反变换重构这些融合系数,获取融合结果.实验结果显示:较当前融合技术,所提算法拥有更为理想的融合效果,具有更高的互信息值和更低的光谱偏差度值.

摘要： 为克服当前较多遥感图像融合方法存在间断以及吉布斯现象,本文利用像素点间灰度以及梯度信息,设计了一种采用非下采样Shearlet变换(NSST)耦合细节强化因子的图像融合方法。将多光谱(MS)图像经过强度-色调-饱和度(IHS)变换,分离出强度成分。随后,借助NSST变换处理强度成分与全色(PAN)图像,获取对应的高频和低频系数。以强度成分对应的低频系数为依据,通过图像的空间频率特性计算加权系数,将PAN图像的低频系数植入到强度(I)成分对应的低频系数中,融合低频系数。采用像素点间灰度以及梯度信息,构造细节强化因子,融合高频系数。最后,采用IHS和NSST反变换重构这些融合系数,获取融合结果。实验结果显示:较当前融合技术,所提算法拥有更为理想的融合效果,具有更高的互信息值和更低的光谱偏差度值。

摘要： 针对目前大多数噪声图像质量评价算法借助域变换或机器学习所带来的运算量大、训练过程繁复等弊端,以及依赖人工设置固定阈值存在普适性不佳的问题,该文改进了一种基于掩盖效应的空域噪声图像质量评价算法.首先依据Hosaka原理提出层递进的分块规则,将图像分成与其内容频率分布高低相符的不同尺寸的子块并赋予相应的掩盖权值;然后通过提取像素点梯度信息,经两步检噪实现子块噪点甄别;再使用掩盖权值对子块噪声污染指标加权得到初步质量评价结果;最终修正和归一化后为整图质量评价结果——改进的无参考峰值信噪比(MNRPSNR).应用该算法在LIVE和TID2008图像质量评价数据库上对多种噪声类型图像进行实验,结果显示其较目前主流评价算法保有很强竞争力,对传统算法改进效果显著,与人眼主观感受一致性高,普适于多种噪声类型.

摘要： 吹膜机张力控制精度对于塑料薄膜生产质量和生产效率至关重要.吹膜机张力控制是一个非线性、时变性、强耦合的复杂系统,传统比例积分微分(PID)控制效果并不理想.为了解决传统PID控制在塑料薄膜张力控制中的缺陷,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应吹膜机塑料薄膜张力控制方法.利用RBF的在线自学习和加权系数的调整能力,由神经网络RBF的在线辨识得到梯度信息,进而获得最优的PID控制参数.仿真结果表明:RBF神经网络的张力控制方法能够适应参数多变的复杂系统,塑料薄膜收卷张力更加稳定,该方法对于提升薄膜生产质量和生产效率具有重要作用.

摘要： 针对基本遗传算法在解空间中盲目选取交叉个体,导致算法在后期搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种基于梯度信息指导交叉的遗传算法.该算法通过确定当前种群中目标个体的最速下降方向,选取该方向下的一个有效范围,在该有效范围内选择个体与目标个体进行交叉操作,使交叉后的子代不断向最优解靠近,有效的保证了交叉操作的目的性和可行性. 四个典型测试函数的仿真实验表明,该算法显著地加快了遗传算法的寻优速度,提高了遗传算法定位最优解的精度,同时用改进的遗传算法设计二级倒立摆的LQR 最优控制器，仿真实验表明，此方法设计的最优控制器超调小，响应速度快，能够实现倒立摆系统的稳定控制。

摘要： 在图像处理及计算机视觉中,Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术.分析了Hough变换的基本原理,指出了传统Hough变换以及随机Hough变换存在的缺陷,提出了一种基于随机Hough变换、综合利用图像本身灰度信息和梯度信息,并根据图形本身性质搜索边缘点的适用于圆周及圆弧轮廓的边缘检测算法.该算法采用"多对一"映射,显著减少了存储所需的容量;采取并行算法提高了运算速度;采用亚像素细分技术对边缘进行进一步的细化处理,提高了测量精度;最后用弦长加权法对边缘点进行拟合,得到被测参数.依据上述原理研制了高精度、高效率图像采集与处理系统,并在该系统上进行了实验.实验结果表明,对于对比度较差的轮廓,其测量不确定度在0.15像素以内.

摘要： 针对红外图像和可见光图像的特性,本文提出了基于梯度信息和区域互信息的红外与可见光图像配准.为了提高配准的速度,采用分层配准方法:使用小波分解将原始图像分为两层,在小尺度层上使用梯度信息和PSO方法找到粗配准参数,大尺度层上使用区域互信息和Powell搜索.其中,Powell搜索的初始值为粗配准参数,最终实现红外图像和可见光图像的有效配准.仿真实验结果表明,该算法配准精度高、速度快、鲁棒性好.

摘要： 本文阐述RSF模型是基于梯度信息的主动轮廓模型,其轮廓基于图像的梯度信息进行演化,并利用高斯函数作为核函数.因此分割某些医学图像时,有时会存在欠分割、轮廓收敛速度慢等缺陷.本文提出一种改进的RSF模型(Modified Region-Scalable Fitting,MRSF),首先利用K均值对医学图像进行预处理,然后用一个新的核函数代替高斯函数.实验表明:与传统的RSF模型比较,新模型的分割精度提高了近40％,效率提高了近30％。

摘要： RSF模型是基于梯度信息的主动轮廓模型,其轮廓基于图像的梯度信息进行演化,并利用高斯函数作为核函数.因此分割某些医学图像时,有时会存在欠分割、轮廓收敛速度慢等缺陷.本文提出一种改进的RSF模型(Modified Region-Scalable Fitting,MRSF),首先利用K均值对医学图像进行预处理,然后用一个新的核函数代替高斯函数.实验表明:与传统的RSF模型比较,新模型的分割精度提高了近40％,效率提高了近30％.

摘要： 最优化理论和方法在经济计划、工业设计、生产调度、控制等方面都得到了广泛的使用。本文将从解空间学习与变换的角度对基于梯度信息的传统优化算法和目前发展比较迅速的现代优化算法进行综述，介绍几种与此有关的算法技巧，并通过几个典型的优化实例对这些方法进行分析比较。

摘要： 地面控制点是进行星载SAR图像几何精校正的重要条件之一.通过光学GCP切片和SAR原始图像进行匹配可以实现控制点的自动提取.本文提出了一种在图像梯度域,实现光学图像和SAR图像异源匹配的方法.首先根据SAR的轨道参数等信息,实现光学GCP切片和SAR图像尺度和旋转的归一化,解决异源图像间的分辨率和旋转角度差异.然后分别提取SAR图像和光学图像的梯度强度信息,为了消除SAR图像的斑点噪声,采用ROA算法准确提取SAR图像的梯度强度.SAR图像和光学图像的成像机理差别很大,直接在图像域匹配较为困难.但是它们的梯度强度图像具有相似性,为此可以通过在梯度强度图像域,应用归一化互相关匹配算法,实现同名点的自动匹配.最后采用实验证明了方法的可行性.

摘要： 地面控制点是进行星载SAR图像几何精校正的重要条件之一.通过光学GCP切片和SAR原始图像进行匹配可以实现控制点的自动提取.本文提出了一种在图像梯度域,实现光学图像和SAR图像异源匹配的方法.首先根据SAR的轨道参数等信息,实现光学GCP切片和SAR图像尺度和旋转的归一化,解决异源图像间的分辨率和旋转角度差异.然后分别提取SAR图像和光学图像的梯度强度信息,为了消除SAR图像的斑点噪声,采用ROA算法准确提取SAR图像的梯度强度.SAR图像和光学图像的成像机理差别很大,直接在图像域匹配较为困难.但是它们的梯度强度图像具有相似性,为此可以通过在梯度强度图像域,应用归一化互相关匹配算法,实现同名点的自动匹配.最后采用实验证明了方法的可行性.

摘要： 地面控制点是进行星载SAR图像几何精校正的重要条件之一.通过光学GCP切片和SAR原始图像进行匹配可以实现控制点的自动提取.本文提出了一种在图像梯度域,实现光学图像和SAR图像异源匹配的方法.首先根据SAR的轨道参数等信息,实现光学GCP切片和SAR图像尺度和旋转的归一化,解决异源图像间的分辨率和旋转角度差异.然后分别提取SAR图像和光学图像的梯度强度信息,为了消除SAR图像的斑点噪声,采用ROA算法准确提取SAR图像的梯度强度.SAR图像和光学图像的成像机理差别很大,直接在图像域匹配较为困难.但是它们的梯度强度图像具有相似性,为此可以通过在梯度强度图像域,应用归一化互相关匹配算法,实现同名点的自动匹配.最后采用实验证明了方法的可行性.

摘要： 地面控制点是进行星载SAR图像几何精校正的重要条件之一.通过光学GCP切片和SAR原始图像进行匹配可以实现控制点的自动提取.本文提出了一种在图像梯度域,实现光学图像和SAR图像异源匹配的方法.首先根据SAR的轨道参数等信息,实现光学GCP切片和SAR图像尺度和旋转的归一化,解决异源图像间的分辨率和旋转角度差异.然后分别提取SAR图像和光学图像的梯度强度信息,为了消除SAR图像的斑点噪声,采用ROA算法准确提取SAR图像的梯度强度.SAR图像和光学图像的成像机理差别很大,直接在图像域匹配较为困难.但是它们的梯度强度图像具有相似性,为此可以通过在梯度强度图像域,应用归一化互相关匹配算法,实现同名点的自动匹配.最后采用实验证明了方法的可行性.

摘要： 为得到良好的线性而不降低磁场产生效率，假设半圆螺旋线的绕线模式；电流分布以连续函数J

摘要： 在通过固定小数点数实现共轭梯度法的情况下降低产生溢出的概率。初始化部(12)生成向量p→0、r→0和值ρ0各自的隐匿值。第一计算部(13)生成向量a→i‑1的D倍的值的隐匿值。第二计算部(14)生成值γi‑1的D倍的值的隐匿值。第三计算部(15)生成值αi‑1的隐匿值。第四计算部(16)生成向量d→i的D倍的值的隐匿值。第五计算部(17)生成向量x→i的隐匿值。第六计算部(18)生成向量r→i的隐匿值。第七计算部(19)生成值ρi的D倍的值的隐匿值。第八计算部(20)生成值βi的隐匿值。第九计算部(21)生成向量p→i的隐匿值。

摘要： 一种功能梯度型无机抗蚀剂，其具有被照射激光的主表面和与上述主表面相向的背面、通过热而变化状态；上述功能梯度型无机抗蚀剂包含单层抗蚀剂；使上述单层抗蚀剂的至少组成从上述主表面侧至上述背面侧连续地变化；上述单层抗蚀剂中，局部被照射激光时达到一定温度的区域的各向异性从上述主表面侧向上述背面侧连续地提高。

摘要： 为得到良好的线性而不降低磁场产生效率,假设半圆螺旋线的绕线模式;电流分布以连续函数J

摘要： 本发明公开了一种基于梯度相关性信息的人体检测方法及系统，其中，检测方法包括：通过摄像设备采集影像数据，并从中获取图像序列；对获取的图像序列进行预处理；对预处理后的图像，计算一阶水平及垂直梯度；对邻接像素组成的不同尺度矩形区域，使用区域内像素梯度计算区域梯度；对区域进行自动成对组合以计算其梯度统计相关性；对相关性使用最小二乘法计算各特征对应权重，并基于权重系数组合成弱分类器；使用AdaBoost机制对弱分类器进行级联组合训练，以建立组合分类器；将待检测的图像输入建立的组合分类器中，得到人体检测结果。利用本发明，可充分利用图像全局和局部的梯度相关性信息，进行简单高效的目标特征提取。

摘要： 本发明涉及一种照山白浸膏片的梯度全信息薄层鉴别方法。其特征在于：用含水甲醇超声得到供试品与对照药材溶液。采用同一供试品溶液，以3种极性不同的梯度展开剂，在3块薄层板上，多种检视条件下，检视到照山白浸膏片的64种信息斑点，归属26种化学成分。从脂溶性到水溶性形形色色的各种成分，相互重叠、交叉，但在各自的检视条件下，互不干扰，都能呈现出特有的颜色斑点，有效提升了制剂检测水平，几块薄层板，数十毫升试剂，即可获得如此大的信息量，其效果可与高效液相指纹图谱媲美。但其低成本、高效率，各种斑点的感官识别特征，却是指纹图谱不具备的。以梯度全信息评价制剂的薄层方法尚属首次，具新颖性、创造性和实用性。

摘要： 本发明提供了一种基于互信息和梯度信息结合的医学图像配准方法。其主要包括：对互信息相似度进行加权以及将梯度模的差值加入梯度相似度中。将待配准浮动图像进行空间变换，然后计算参考图像和变换后的浮动图像的相似性测度，即本发明提出的一种加权互信息和梯度信息结合的相似性测度函数。然后通过不断的优化搜索和空间变换，使得所求的本发明提出的相似性测度达到最大，则配准成功。在配准过程中使用本发明提出的相似性测度函数，可以有效地解决医学图像配准算法的精度低、鲁棒性不强的问题。

摘要： 本发明提供了一种基于互信息和梯度信息结合的医学图像配准方法。其主要包括：对互信息相似度进行加权以及将梯度模的差值加入梯度相似度中。将待配准浮动图像进行空间变换，然后计算参考图像和变换后的浮动图像的相似性测度，即本发明提出的一种加权互信息和梯度信息结合的相似性测度函数。然后通过不断的优化搜索和空间变换，使得所求的本发明提出的相似性测度达到最大，则配准成功。在配准过程中使用本发明提出的相似性测度函数，可以有效地解决医学图像配准算法的精度低、鲁棒性不强的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于局部多向梯度信息融合的弱小目标检测方法，包括：首先，建立新的像元四方向区域的能量均值填充补偿模型来对图像进行预处理，完成多向梯度信息融合；接着，对已填充补偿的图像再构建出新的二次判定填充增强模型来保护目标信号，使目标信号再一次被增强；最后，以块区域计算形式构建出新的多向梯度倒数背景抑制模型来完成背景建模以得到差分图。本发明局部多向梯度信息能量感知的弱小目标检测方法具有很好的先进性，得到更好的检测效果。

摘要： 本发明公开了一种基于深度特征与梯度信息的数据重建方法及系统，所述方法包括：根据本地训练数据计算对应的第一深度特征和第一梯度信息；提取辅助数据集的第二深度特征和第一预测标签，拼接后输入特征编码器，特征编码器输出隐变量至生成器以输出目标数据，训练特征编码器；根据第一深度特征获取初始化隐变量，生成器根据初始化隐变量输出初始化目标数据；计算初始化目标数据的第二梯度信息，最小化第一梯度信息和第二梯度信息之间的距离，优化初始化隐变量，获得重建目标数据。本发明通过利用协作学习训练过程中提取的深度特征以及相关损失梯度寻找训练数据的隐变量，然后利用隐变量以及生成器对训练数据进行重建，最终获得精确的重建数据。