【摘 要】
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针对事件相机输出的事件流中存在大量噪声的问题,介绍了一种基于概率无向图模型的事件流去噪算法。算法基于目标变化在时间和空间上具有一定的规律性和相关性这一先验信息,通过将事件映射到极坐标时空邻域,建立事件的局部相关性,以此构建完整的概率图模型。同时,设计相应的能量函数将去噪问题转化为能量最小问题。此外,改进的条件迭代模式被用于优化模型的迭代求解。事件相机模拟器产生的仿真数据和DAVIS346录制的真实
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针对事件相机输出的事件流中存在大量噪声的问题,介绍了一种基于概率无向图模型的事件流去噪算法。算法基于目标变化在时间和空间上具有一定的规律性和相关性这一先验信息,通过将事件映射到极坐标时空邻域,建立事件的局部相关性,以此构建完整的概率图模型。同时,设计相应的能量函数将去噪问题转化为能量最小问题。此外,改进的条件迭代模式被用于优化模型的迭代求解。事件相机模拟器产生的仿真数据和DAVIS346录制的真实数据进行的去噪实验表明,该算法可有效地实现事件相机成像去噪。最后,通过和滤波算法进行对比,证明了该算法优
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X光傅里叶变换关联成像有望实现台式纳米显微系统,但在实际应用中受限于较低的光通量和成像信噪比,重构图像质量不佳。为解决这一问题,针对X光调制屏的二元特性,研究了基于X光超瑞利散斑场的傅里叶变换关联成像技术,并理论推导了二元调制屏调制散斑场,提出将散斑场对比度以及局部对比度之差作为目标函数,用带精英策略的非支配排序遗传算法优化设计二元调制屏。数值仿真结果表明,该方法可以得到高对比度的X光超瑞利散斑场
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