1、“.....小波变换理论小波为中的个函数,满足对进行伸缩和平移之后可得到基本小波函数系其中为尺度因子,为平移因子。通过小波函数构成了的个基函数。其中写成简介的形式为式中,为在分截止阻尼因子,将阻尼最小乘法与最速下降法有机结合起来,克服了高阻尼因子对算法效果的不利影响文献提出自适应阻尼因子最小乘参数辨识算法,改进了算法效率。上述的方法多是从理论上提升了算法的寻优效果。基于上述学者的研究,本论文使用阻尼最小乘法原理搜寻最优的兴趣目标......”。
2、“.....基于阻尼最小二乘法的被遮物体图像恢复算法论文原稿,通过以上过程实现识别。为了解决上述问题,本文采用算法和小波变换算法对原始图像进行去噪,同时结合阻尼最小乘理论对轮廓进行修复,实现了图像恢复。仿真结果表明,该算法可以有效地定位目标物体,提高图像复原质量。具有良好的创新性和实用性。课题相关理论及技术阻尼最小乘法阻尼最小乘法是。基于上述学者的研究,本论文使用阻尼最小乘法原理搜寻最优的兴趣目标......”。
3、“.....所以本文采用将算法和小波变换相结合的联合算法来对图像进行去噪处理。遮挡物体的图像恢复原理图像恢复通过计算进行图像复原重建,具体原理如下假设描述初始输入图像,退化可以有效地定位目标物体,提高图像复原质量。具有良好的创新性和实用性。课题相关理论及技术阻尼最小乘法阻尼最小乘法是算法的种修正法。其主要源于拟合问题,取观测值函数值与误差平方和者的最小的值,对最小值进行处理,从而确定构造方程的参数值。该算法利用阻尼因子的调节作用......”。
4、“.....和为和的共轭。联合算法用小波算法对图像进行分解,低频部分通过算法恢复图像,高频部分由阈值消除噪声。图像恢复完成后,用小波重建,在联合算法中选择小波函数。这种算法在处理大规模图像方面具有明显的优势。图像去噪处理传统方法主要有以下种均值滤波法均值滤波就是将个窗口区域中的像素计算平均,基于阻尼最小二乘法的被遮物体图像恢复算法论文原稿。小波变换理论小波为中的个函数,满足对进行伸缩和平移之后可得到基本小波函数系其中为尺度因子,为平移因子......”。
5、“.....其中写成简介的形式为式中,为在分辨力下的离散逼近和离散细节,代表低通滤波器,代表高通滤波器。基于阻尼最小二乘法的被遮物体图像恢复算法论文原稿。,果,目标遮挡部分为有效修复后,图像的清晰度明显提高。具有很大的优势。结语针对传统算法的不足,提出了种基于阻尼最小乘法的遮挡对象图像复原方法。实验结果表明,改进后的比传统算法具有更高的分辨率。改进的算法可以有效,准确地恢复遮挡部分,提高恢复图像的清晰度和质量,从而对目标进行有效的识别和跟踪......”。
6、“.....王小华,郭姝言,等基于递推阻尼最小乘法的电力系统频率跟踪电子科技,李以柏,郑永梅阻尼最小乘法的种改进厦门大学学报,陈钟琦高阻尼因子对阻尼最小乘法效果的影响和克服现代地质,基于阻尼最小二乘法的被遮物体图像恢复算法论文原稿,则通过曲线可计算角点坐标值通过,两点获得角点值,同时曲线可计算被遮挡图像的曲线值,继而实现角点轮廓的修复。仿真结果与分析本文選用了遮挡物体的图像进行恢复训练,样本如图所示。两种算法得到的结果如图和图所示。从图和图的比较可以看出......”。
7、“.....图像模糊,改进算法更准确地获得结辨力下的离散逼近和离散细节,代表低通滤波器,代表高通滤波器。遮挡物图像轮廓的恢复图像中被遮挡物的轮廓可以被划分为平滑轮廓和拐角轮廓,以修复被遮挡物在所选兴趣目标区域中的空间位置。针对平滑轮廓的修复依据阻尼最小乘法原理搜寻的最优取值由的最优值计算得到的值计算可得对应的扰动值设全部的扰动值等于,通过上述公式图像去噪处理传统方法主要有以下种均值滤波法均值滤波就是将个窗口区域中的像素计算平均值......”。
8、“.....从而达到平滑的效果。其主要优点是效率高思路简单,但缺点也很明显,计算均值会将图片很多特征丢失。小波重构的算法为其中,和为和的共轭。联合算法用小波算法对图像进行分解,低频部分通过算法的种修正法。其主要源于拟合问题,取观测值函数值与误差平方和者的最小的值,对最小值进行处理,从而确定构造方程的参数值。该算法利用阻尼因子的调节作用,兼顾了高斯牛顿和最速下降法的优点,具有定的优越性。针对阻尼最小乘法的改进策略有多种,在阻尼因子中引入权重概念......”。
9、“.....加快了收敛速度中加入高函数为,经过后的退化图像为,为此过程中的噪声,并且退化函数和图像的位置相关,则图像相关退化模型公式如下若其中的退化函数和图像的位置不相关时,退化模型则为若对退化模型进行傅里叶变换,可得退化图像在频率域下的表达式对式进行逆向表达,可得到频率域下的复原图像再通过将式傅里叶变换并逆向表达,即可实现复原点,具有定的优越性。针对阻尼最小乘法的改进策略有多种,在阻尼因子中引入权重概念,提高了程序的稳定性......”。
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