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oe1(光电查) - 科学论文

8 条数据
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  • [IEEE 2018年第26届欧洲信号处理会议(EUSIPCO) - 罗马(2018.9.3-2018.9.7)] 2018年第26届欧洲信号处理会议(EUSIPCO) - 高维欠曝光图像的贝叶斯复原

    摘要： 本文研究了从受泊松噪声污染的单光子测量数据中进行图像复原的不同算法。该复原问题在贝叶斯框架下进行建模，并采用多种前沿蒙特卡洛采样器来估计未知图像及其不确定性。通过一系列合成图像实验对不同采样器进行了比较。结果表明，随着问题维度增加和光子数量减少，所提出的采样器具有尺度特性。此外，实验显示在特定光子预算（即成像设备的采集时间）条件下，对观测数据进行降采样可获得更好的重建效果。

    关键词： 贝叶斯统计、马尔可夫链蒙特卡洛、反问题、图像处理、弹跳粒子采样器、泊松噪声

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 用于定义分割误差边界的采样技术及其在脑部结构MRI中的应用

    摘要： 图像分割通常被视为具有单一真实结果的确定性过程。然而在实际应用中，尤其是医学影像分析领域，感兴趣区域（ROI）的提取属于不适定问题，且"最可能"的分割结果具有模型依赖性。本文提出一种以分割误差边界形式量化分割不确定性的测量方法，该指标不仅提供了优度量值，还能对相关ROI提取边界进行"全信息"比较，并支持更具意义的统计分析。我们开发的工具基于傅里叶域分割采样与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的新技术，该方法已应用于MRI的皮层与皮层下结构分割。由于分割误差边界的准确性无法直接验证，我们采用受试者工作特征（ROC）曲线来佐证本方法。与专家标注对比的精确率和召回率表明，该方法有望成为包括交互式分割、患者随访及横断面分析等多种医学影像应用的实用工具。

    关键词： 傅里叶域、分割不确定性边界、采样、磁共振成像、马尔可夫链蒙特卡洛

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [IEEE 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 中国南昌(2019.6.3-2019.6.5)] 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 基于新疆实地数据的两座不同光伏电站发电量相关性研究

    摘要： 本文提出了一种用于高光谱图像线性光谱解混的贝叶斯算法，该算法考虑了数据中存在的异常情况。所提出的模型假设像素反射率是未知端元的线性混合，同时受到模拟异常的附加非线性项和加性高斯噪声的干扰?；谝斐５目占浜凸馄捉峁梗捎寐矶煞蛩婊〗幸斐＜觳?。这使得能够在数据立方体的特定区域和波长中识别异常值。提出了一种贝叶斯算法来估计模型中的相关参数，从而得到一种联合线性解混和异常检测算法。通过合成和真实高光谱图像进行的仿真表明，所提出的解混和异常检测策略在分析高光谱图像时具有准确性。

    关键词： 无监督光谱解混、高光谱影像、马尔可夫链蒙特卡洛、贝叶斯估计、异常检测

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2020年IEEE俄罗斯青年电气与电子工程研究人员会议(EIConRus) - 俄罗斯圣彼得堡和莫斯科 (2020.1.27-2020.1.30)] 2020年IEEE俄罗斯青年电气与电子工程研究人员会议(EIConRus) - 激光打印制备三维组织工程结构用于肌肉再生的研究

    摘要： 针对异构冗余分配问题，现有优化方法常因能量景观崎岖而陷入局部陷阱。本文提出一种基于马尔可夫链蒙特卡洛采样的新优化范式，用于解决多状态系统的异构冗余分配问题。我们在采样优化框架中处理该问题，通过双重自适应采样方法对组合空间中的复杂分布进行采样：目标自适应通过动态更新目标分布，在崎岖能量景观上实现自由随机游走以显著缓解局部陷阱问题；提案自适应则基于优化过程中的链历史学习提案分布，从而提升采样效率。在多个基准实例上的实验结果表明，所提优化方法在解质量或计算效率方面均优于现有最先进方案。

    关键词： 多状态系统，采样优化，马尔可夫链蒙特卡洛，冗余分配问题

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 通过纳米级原子层沉积氧化铝实现高效无镉CZTS太阳能电池

    摘要： 针对异构冗余分配问题，现有优化方法常因能量景观崎岖而陷入局部陷阱。本文提出一种基于马尔可夫链蒙特卡洛采样的新优化范式，用于解决多状态系统的异构冗余分配问题。我们在采样优化框架中，通过双重自适应采样方法对组合空间中的复杂分布进行采样：目标自适应通过动态更新目标分布，使随机游走能在崎岖能量景观上自由进行，从而显著缓解局部陷阱问题；提案自适应则基于优化过程中的链历史学习提案分布，以提高采样效率。在一系列基准实例上的实验结果表明，所提优化方法在解质量或计算效率方面均优于现有最先进方法。

    关键词： 基于采样的优化、马尔可夫链蒙特卡洛、多状态系统、冗余分配问题

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS-Fall） - 中国厦门（2019.12.17-2019.12.20）] 2019光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS-Fall） - 面向5G毫米波混合光电无线接口的PAM-4调制WDM-PON架构研究

    摘要： 针对异构冗余分配问题，现有优化方法常因能量景观崎岖而陷入局部陷阱。本文提出一种基于马尔可夫链蒙特卡洛采样的新优化范式，用于解决多状态系统的异构冗余分配问题。我们在采样优化框架下，通过双重自适应采样方法对组合空间中的复杂分布进行采样：目标自适应通过动态更新目标分布，促使自由随机游走于崎岖能量景观，从而显著缓解局部陷阱问题；提案自适应则基于优化过程中的链历史学习提案分布，以提高采样效率。在多个基准实例上的实验结果表明，该优化方法在解质量或计算效率方面均优于现有最先进方案。

    关键词： 马尔可夫链蒙特卡洛、多状态系统、采样优化、冗余分配问题

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 亚采样多光谱单光子激光雷达信号的贝叶斯三维重建

    摘要： 光探测与测距（激光雷达）单光子设备能从三维场景中捕获距离和强度信息。该技术模式可实现远距离三维重建，兼具高距离精度与低激光功率特性。多光谱单光子激光雷达系统通过提供额外的光谱多样性，能够区分不同材质。然而此类系统的主要缺陷在于：需要在各光谱波段采集足量光子，导致采集时间过长。本研究通过两种方式解决该问题：首先，我们提出一种贝叶斯三维重建算法，该算法能利用少量光子（即更短采集时间）识别每个像素的多个表面。与既有算法不同，新方法联合处理所有光谱波段，在光子探测次数更少的情况下获得更优重建效果。该模型通过空间点过程增强给定表面内相邻点之间的空间相关性。其次，我们采用不同的空间与光谱子采样方案，在不显著降低重建性能的前提下减少总测量次数。由此可大幅缩短总采集时间、降低内存需求与计算耗时。基于合成数据与真实单光子激光雷达数据的实验表明：定制化采样方案较随机方案具有显著优势。此外，对于多光谱激光雷达数据的多表面重建任务，本算法比其他现有方法能提供更精确的估计结果。

    关键词： 泊松噪声、贝叶斯推断、多光谱成像、激光雷达、三维重建、马尔可夫链蒙特卡洛

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 马尔可夫链蒙特卡洛方法在光传输模拟中的研究综述

    摘要： 自Veach和Guibas将马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）引入光传输模拟领域以来，二十载光阴已逝，期间涌现了大量后续研究工作。然而迄今为止，尚无任何综述文献试图全面涵盖这些方法。因此，本文旨在首次系统梳理光传输模拟中的MCMC算法。我们将所介绍的方法按其目标特性分类，并指出各自的优缺点。通过探讨这些方法如何处理MCMC的核心问题，以及它们在近期可能的组合改进方向，本文还特别为不熟悉MCMC的读者提供了基础算法介绍及简单案例演示。

    关键词： 光传输模拟，马尔可夫链蒙特卡洛，Metropolis-Hastings算法，STAR，Metropolis光传输算法

    更新于2025-09-04 15:30:14