一种正则化图像特征增强中正则参数选择方法

• 作者: 叶春茂 张伯彦 陈杭
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 正则参数 广义交叉验证 鲁棒广义交叉验证 Stein无偏风险估计 特征增强
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理、计算机与控制
• 页码范围: 937-941
• 页数: 5页
• 分类号: TN957
• 字数: 3670字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA201506.0937

摘要

正则化图像特征增强算法能够在保持图像较高分辨力的情况下抑制散斑和旁瓣.选择合适的正则化参数对于正则化算法所形成图像的质量至关重要.本文应用推广到非二次型正则化情形的广义交叉验证(GCV)、稳健广义交叉验证(RGCV)和 Stein 无偏风险估计(SURE)方法研究正则参数选择策略,推导了特征增强正则化方法中 GCV,RGCV 和 SURE 函数的直接计算公式,并提出了修正特征项后快速求取正则解的算法以及一般的不动点迭代算法,从而实现了正则参数的自适应选择.数值仿真和实测数据处理结果均说明所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈杭	中国航天科工集团第二研究院北京无线电测量研究所	1	1	1.0	1.0
2	叶春茂	中国航天科工集团第二研究院北京无线电测量研究所	1	1	1.0	1.0
3	张伯彦	中国航天科工集团第二研究院北京无线电测量研究所	1	1	1.0	1.0