简介:Tikhonov正则化方法是求解不适定问题最为有效的方法之一,而正则化参数的最优选取是其关键.本文将混沌粒子群优化算法与Tikhonov正则化方法相结合,基于Morozov偏差原理设计粒子群的适应度函数,利用混沌粒子群优化算法的优点,为正则化参数的选取提供了一条有效的途径.数值实验结果表明,本文方法能有效地处理不适定问题,是一种实用有效的方法.
简介:针对合成孔径雷达(SAR)图像感兴趣区域(ROI)的分割问题,提出了一种基于Mellin变换的正则化参数的自适应选取方法。首先将SAR图像乘性相干斑噪声转化为加性相干斑噪声,在此基础上应用正则化模型建立SAR图像特征增强目标函数。然后推导出正则化参数与相应范数项的关系式,应用共轭梯度法对模型进行求解,最终达到图形特征增强与相应ROI分割的目的。所提算法不仅有效抑制了背景杂波,降低了相干斑的影响,而且还克服了传统方法对参数经验值选取的弊端。基于真实SAR图像数据的实验结果验证了该方法的简便性和有效性。
简介:将所有维数的Beltrami方程组D^4f·Df=J^2/2G化为一个“Beltrami方程”并利用它研究了Bel-trami方程组的解的正则性,得到一个比文献[8]更大的正则性区间。