一种基于邻近点梯度关系的sar几何畸变定量模拟方法 在SAR图像处理领域，几何畸变问题直接影响图像解译精度。现有方法多依赖地形数据或复杂数学模型，存在依赖性强、计算成本高的问题。基于邻近点梯度关系的方法通过挖掘SAR图像自身像素分布规律，构建畸变模拟新路径。该方法将地形起伏引起的几何畸变转化为可量化
讲座摘要:包括图像计算在内的信息科学中一些问题可以归结为(或松弛成)线性约束的凸优化或者 min-max问题。 报告介绍以变分不等式(VI) 和邻近点算法(PPA)为工具的求解凸优化问题的求解算法。变分不等式是瞎子判别是否已经爬到山顶的朴素的数学表达形式,邻近点算法是步步为营稳扎稳打的探索策略。我们根据商业谈判的理...
当前在凸优化领域基于邻近点算子 (Proximal Operator)的邻近点梯度(Proximal Gradient Algorithm)算法,与基于分解思想的交替方向乘子法(ADMM)已被证明适合于求解大规模机器学习问题,它们也适用于求解LASSO,这里对这两种算法进行性能比较与分析。 2.1 邻近梯度算法 首先定义函数f(x)的邻近点算子为: 即为在当前点v∈Rd...