大气与环境光学学报
2023, 18(3): 227
河海大学物联网工程学院, 江苏 常州 213022
针对马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法的计算量大以及统计结果中含有严重噪声等问题,提出一种基于分层模型和低秩近似的X射线图像重建方法。首先引入全变差(TV)正则项来构造目标函数,并基于Jeffreys先验定义超参数以建立分层贝叶斯模型。然后采用变量分裂法得到分裂形式下各变量的条件概率密度分布。最后根据正向模型所具有的低秩性质来计算低秩近似的目标分布函数,从而得到关于待求参数的闭合解。结果表明,所提方法可以有效解决贝叶斯逆问题中存在的计算量大等问题。相比于现有的基于不确定性量化重建方法,所提方法在有效抑制图像噪声的同时能够更好地保留图像的边缘细节。
图像处理 MCMC采样 分层贝叶斯模型 TV正则项 低秩近似 Jeffreys先验 激光与光电子学进展
2021, 58(6): 0610004
1 火箭军工程大学作战保障学院, 陕西 西安 710025
2 中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院, 陕西 西安 710086
针对可见光和近红外双波段场景分类存在图像标注样本少和特征融合质量低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征提取和朴素贝叶斯决策融合的双波段场景分类方法。首先,将基于预训练的CNN模型作为双波段图像的特征提取器,避免标注样本少导致的过拟合问题;然后,通过主成分分析降维和特征归一化方法,提高支持向量机的计算速度和每个波段的分类性能;最后,以双波段后验概率为朴素贝叶斯先验概率,构建了决策融合模型,实现场景融合分类。在公开数据集上的实验结果表明,相比单一波段分类和双波段特征级联融合分类方法,本方法的识别率有明显提升,可达到94.3%;比基于传统特征的最优方法高6.4个百分点,与基于CNN的方法识别率相近,且执行简单高效。
机器视觉 图像分类 朴素贝叶斯模型 双波段场景 卷积神经网络 决策融合 激光与光电子学进展
2021, 58(4): 0415006
1 江苏科技大学, 江苏 镇江 212003
2 中船重工集团第七二三研究所, 江苏 扬州 225101
在当今电子战中, 有源拖曳式诱饵能够在跟踪雷达的半功率波束内捕获其跟踪分辨单元, 并将跟踪门从目标转移到诱饵上来。针对这一问题, 雷达抗干扰中迫切需要一种在诱饵干扰下仍能正确识别目标的技术。在此状态下正确识别目标的前提是先要将目标与有源拖曳式诱饵分离。考虑到逻辑回归是基于线性回归的二分类器, 因此利用逻辑回归概率模型, 并以蒙特卡罗马尔可夫链(MCMC)为载体形成一种融合贝叶斯模型, 能够达到很好的目标与诱饵分离效果。
雷达目标识别 抗干扰 有源拖曳式诱饵 蒙特卡罗马尔可夫链 贝叶斯模型 radar target recognition anti-interference towed radar active decoy MCMC Bayesian model
1 Anhui Meteorological Observatory, Key Lab. of Strong Weather Analysis and Forecast, Hefei 23003, China
2 Anhui Institute of Meteorological ,Anhui Key Lab. of Atmospheric Science and Satellite Remote Sensing, Hefei30031, China
3 Anhui Climate Center, Hefei 2001, China
在统计分析“降水”和“非降水”视场点的Himawari-8（H8）成像仪（Advanced Himawari Imager，AHI）红外不同光谱亮温梯度变化基础上，开展了H8/AHI资料反演降水初步应用研究。以安徽区域为例，当有降水发生时，AHI通道7至通道16亮温梯度均有变化。采用字典学习和正则化约束法开展降水反演，首先构建匹配的AHI光谱“亮温”和GPM“降水”字典，作为历史样本库；其次基于“字典”利用K-最近邻法进行待反演红外光谱亮温“降水”和“非降水”信号识别；最后在降水信号“子空间”基于正则项约束完成红外资料反演降水。初步试验结果表明基于Gamma概率分布贝叶斯模型平均反演的降水与GPM降水具有较好的结构相似性，误差较小，临界成功指数值较高。进一步将该方法推广应用到AHI光谱亮温反演台风“玛莉亚”降水，得到此方法能够反演出台风的螺旋云雨带。
降水信号 K-最近邻 贝叶斯模型平均 正则项约束 Himawari-8 (H8) /AHI Himawari-8（H8）/AHI precipitation signal K-nearest neighbor Bayesian model averaging regular term constraint
1 南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏 南京 210094
2 南京理工大学泰州科技学院基础科学部, 江苏 泰州 225300
基于扩展小波树理论和多任务贝叶斯模型,提出了彩色图像自适应压缩采样方法。根据扩展小波树结构中父子系数和兄弟系数的关系,对彩色图像中红、绿、蓝三通道图像分别进行了自适应压缩采样。利用彩色图像三通道间的相关性和多任务贝叶斯模型,分别处理了采样得到的三通道高频小波系数,并重构融合得到彩色图像。研究结果表明,当采样次数为600、采样率为14.6%时,利用所提方法得到的彩色重构图像的峰值信噪比均大于27 dB,色差均值最小,色差值也趋于稳定,图像色调保持着较好的一致性和稳定性。
相干与统计光学 彩色压缩成像 扩展小波树 贝叶斯模型 自适应压缩采样 激光与光电子学进展
2019, 56(1): 010301
1 北京智芯微电子科技有限公司, 北京 102200
2 中国科学院电子学研究所, 北京 101400
当前的智能光网络缺乏主动应对网络故障的能力, 为了进一步提高智能光网络的生存性, 文章提出了一种基于贝叶斯模型的智能光网络主动告警机制。该机制能够预先判断网络中潜在的故障, 并具有高度的准确率以有效减少误告警; 此外, 该机制对不同样本采用不同的算法来进行网络学习, 采用概率推理估计故障的预测概率, 从而为主动告警机制建立一个可推理的预测模型。仿真结果表明, 该机制能极大地提高智能光网络的生存性, 缩短业务连接的恢复时延, 优化资源利用率。
主动故障告警 贝叶斯模型 智能光网络 生存性 active fault alarm Bayesian model intelligent optical networks survivability
为了能够快速准确地实现3维测量, 提出了一种基于贝叶斯模型和数字图像相关的视觉测量方法。该方法采用数字图像相关法对校正后的图像进行立体匹配, 克服了传统立体匹配方法精度不高的问题; 采用贝叶斯模型估计图像视差, 并将其作为数字图像相关法非线性迭代优化的视差初值, 克服粗搜索方法寻找视差初值计算量大、精度低的缺点; 基于校正后图像与原图像之间的投影关系, 由最小二乘法计算出匹配点的3维坐标。结果表明, 基于贝叶斯模型和数字图像相关的视觉测量算法, 能够快速准确地实现3维视觉测量。
图像处理 视觉测量 数字图像相关法 贝叶斯模型 立体匹配 image processing vision measurement digital image correlation Bayesian model stereo matching
信息工程大学 地理空间信息学院, 河南 郑州 450052
针对支持向量机应用于机载LiDAR点云数据分类时存在的模型稀疏性弱、预测结果缺乏概率意义、核函数必须满足Mercer定理等缺点, 提出了一种基于相关向量机的LiDAR点云数据分类算法。在分析稀疏贝叶斯分类模型及参数推断、预测基础上, 利用拉普拉斯方法将相关向量机分类问题转化为回归问题, 通过最大化边缘似然函数估计超参数, 选择序列稀疏贝叶斯学习方法提高训练速度, 构造一对余、一对一分类器实现点云数据多元分类研究。选择Niagara地区及非洲某地区的LiDAR点云数据进行实验, 实验结果验证了基于相关向量机的点云分类方法的优势。
激光雷达 分类 稀疏贝叶斯模型 相关向量机 LiDAR classification sparse Bayesian model relevance vector machine(RVM) 红外与激光工程
2016, 45(s1): S130006
SDON(软件定义光网络)是光网络发展的最新趋势。为了进一步提高SDON的智能化和对业务的动态支持, 利用短期的业务流量特性预测较为长期的流量显得日益重要。文章提出了一种基于贝叶斯模型的流量预测机制, 该机制充分利用贝叶斯模型对SDON的业务流量进行长期预测。仿真结果验证了该机制的准确性和有效性。
软件定义光网络 贝叶斯模型 流量预测 SDON Bayesian model traffic flow prediction
