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电力线载波通信面向广泛的设备对设备的数据交互和通信应用，具有免于部署，易于直连通信的优势，成为一种有效快捷的新型通信方式。但在使用中经常由于通信拥塞或电力干扰，造成各种通信故障，故需要高效的恢复机制保证数据可靠传输。本文引入多标记交换协议 (MPLS)技术，设计了一种新型的电力线载波通信可区分故障恢复算法 Diff_RECV，在考虑不同生存性服务质量(QoS)要求的同时，将保护恢复机制和重路径恢复机制结合，实现了区分流量保护与恢复。通过实验验证，所提出的 Diff_RECV算法能够全部恢复故障业务流量，并且比扩散法有更高的恢复速度。
电力线载波通信 故障恢复 服务质量 自相似性 power line carrier communication fault recovery Quality of Service self similarity 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(8): 997
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
分焦平面(DoFP)偏振探测器在成像过程中会受到噪声的干扰,从而影响解算偏振信息图像的质量和精度。首先,基于图像的非局部自相似性和不同偏振方向图像之间的相关性,利用DoFP偏振图像的空间分布特点对图像进行分块并选取相似的图像块构成相似块矩阵。然后,利用主成分分析(PCA)得到相似块矩阵的特征值矩阵和特征向量矩阵,并根据噪声和相似块矩阵的特征值分布特点,在PCA域中利用降维对图像进行去噪。最后,利用模拟和真实DoFP偏振图像评估本算法的去噪效果。实验结果表明,本算法可以有效抑制图像中的噪声,保留图像的纹理和边缘细节信息,比现有算法的峰值信噪比至少提高了1 dB。
成像系统 分焦平面偏振图像 非局部自相似性 相似块矩阵 图像去噪 主成分分析
针对荧光扩散层析成像中荧光光源的定位误差较大和形态学信息不完整的问题,提出一种基于组稀疏正则化的同时代数重建技术(GSR-SART)算法。该算法利用图像的非局部自相似性和局部稀疏性构造自适应相似组;然后,将相似组作为基本单元,学习自适应字典;最后,采用迭代收缩阈值算法求解目标函数。实验结果表明,所提算法在峰值信噪比和方均根误差的结果上比其他先进算法有较大的提升。
成像系统 荧光扩散层析成像 非局部自相似性 稀疏表示 字典学习 激光与光电子学进展
2021, 58(2): 0211002
1 火箭军工程大学核工程学院,西安 710025
2 火箭军士官学校,山东 青州 262500
针对目前已有的高光谱异常检测算法大多只利用了高光谱图像的光谱维信息，而没有体现高光谱数据“图谱合一”的优势，导致算法检测性能不佳的问题，提出了一种基于非局部自相似性的高光谱异常检测（NLSSAD）算法。首先建立双立体窗，其中内窗表示待测像素光谱向量的空间—光谱三维结构窗，之后在背景中寻找与内窗最为相似的立体窗，并计算二者之间的距离从而得到待测像素光谱向量的非局部自相似性指数，并得到异常检测结果。实验结果表明，与现有的算法相比，所提算法在检测率和运算速度上均有较好的表现。
高光谱图像 异常检测 非局部自相似性 hyperspectral image anomaly detection non-local self-similarity
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院， 上海 200093
针对现有滤波算法滤除图像中高斯-椒盐混合噪声后细节丢失较严重的问题，将图像块自相似性思想引入到混合噪声滤波领域，提出了基于非局部自相似性的混合噪声滤波算法。设计了图像在含混合噪声的情况下，其块相似度衡量策略及权系数的计算方式，实现了利用图像自相似性对椒盐噪声进行滤除，再结合非局部均值滤波算法处理图像中剩余的高斯噪声。实验结果表明，提出的算法可以有效地滤除图像中的混合噪声并较大程度地保留边缘、纹理等图像细节信息。
图像去噪 混合噪声 非局部均值 自相似性 image denoising mixed noise nonlocal means self similarity
西南交通大学物理科学与技术学院, 四川 成都 610031
针对天文图像成像分辨率低的问题,基于集中稀疏表示图像超分辨率重建理论,提出一种层次聚类字典训练和相似约束的天文图像超分辨率重建算法。在字典训练阶段,采用新的基于层次的聚类算法对样本图像块进行归类,对每类图像块进行独立训练得到多个紧凑型字典。在图像重建阶段,通过抑制稀疏编码噪声提高稀疏编码系数的准确性,并利用图像的非局部自相似性对重建图像的稀疏系数进行合理估计。此外,通过构建非局部自相似正则化项对图像重建过程进行全局约束。仿真结果表明,该算法可以有效地改善天文图像的分辨率,重建图像在主观视觉效果和客观评价指标上都要优于其他传统的超分辨率重建算法。
图像处理 天文图像 超分辨率 稀疏表示 层次聚类 自相似性 激光与光电子学进展
2019, 56(22): 221004
针对异源遥感图像在图像配准中的几何形变问题, 本文提出了一种基于几何不变性局部相似特征的异源遥感图像配准算法。 GISS算法利用加速鲁棒特征算子先对存在几何差异的异源遥感图像进行预匹配, 然后根据特征点的方向特征对图像进行旋转仿射校正, 最后引用局部相似性描述符并集成相似性度量来考察预匹配点对的相关性, 选取其中相似相关性最优的点对实行图像配准。实验结果表明, 对于存在几何形变的异源遥感图像, 具有较好的配准实现效果, 可以有效的解决异源遥感图像之间的几何形变差异问题, 具有较好的鲁棒性和配准精度。
几何不变 异源遥感图像 仿射校正 局部自相似性描述符 相似性度量 geometric invariant, heterogeneous remote sensing
