退化模型演算法
『壹』 運籌學中的退化解是什麼
退化解：在消去的兩行中添加一個0。
在線性規劃的單純形法中，當確定換入基變數時，計算出的θ出現兩個或兩個以上最小值時，稱為退化，選取不當的話會導致迭代無限循環。所說現象在運輸問題中表現為：填入某一格的運量後，同時劃去該格所在的行和列，稱為退化。
含義
退化問題是指在線性規劃中，單純形表中的基本可行解中出現一個或多個基變數等於零時，或者按最小比值來確定換出基的變數時，存在兩個以上相同最小比值的線性規劃問題。出現的原因是模型中存在多餘的約束，使多個基本可行解對應同一頂點。這時有可能出現單純形法迭代的循環。
『貳』 估計退化函數的方法
要想圖像復原我們就得知道系統的沖擊響應H s ( u , v ) H_s(u,v)Hs(u,v)但是這個函數我們是不知道的，所以我們就要對其進行估計，估計的方法主要由三種。
1.圖像觀察估計
首先為了消除雜訊的影響，我們選取圖形中雜訊影響較小的區域，比如高對比區域。然後對該區域進行人工處理以便得到清晰的圖像，然後利用以下公式估計出系統的沖激響應：
H s ( u , v ) = G s ( u , v ) F ^ s ( u , v ) H_s(u,v)=frac{G_s(u,v)}{hat{F}_s(u,v)}Hs(u,v)=F^s(u,v)Gs(u,v)
這樣處理的缺點是麻煩，一般用來處理價值很大的圖片。
2.試驗估計
這個方法很簡單也很暴力，就是用不同的模型對圖像進行處理直到圖像退化到我們希望復原的程度。
3.建模估計
建模估計就是利用圖像形成的過程來建模模擬圖像的模糊過程，比如基於大氣湍流的退化模型為：
這就是我們根據運動退化模型推出的退化函數。
以上就是三種常用的估計退化模型的方法。
『叄』 基於維納過程的退化模型的跟蹤和預測怎麼實現
中文名稱：布朗運動英文名稱：Brownian motion 定義：懸浮在流體中的微粒受到流體分子與粒子的碰撞而發生的不停息的隨機運動.應用學科：大氣科學（一級學科）；大氣物理學（二級學科） 定義若一個隨機過程{X(t),t>=0}滿足：⑴ X(t)是獨立增量過程； ⑵ 任意s,t>0,X(s+t)-X(s)~N(0,c^2*t）,即X(s+t)-X(s）是期望為0,方差為c^2*t的正態分布； ⑶ X(t）關於t是連續函數. 則稱{X(t),t>=0}是維納過程（Wiener process）或布朗運動.
『肆』 常見的圖像退化模型有哪些種類
圖像復原處理的關鍵是建立退化模型，原圖像f(x,y)是通過一個系統h及加入一來加性雜訊n(x,y)而退化成一幅圖像g(x
,y)的，如下圖所示
f(x,y)
n(x,y)
h
這樣圖像的退化過程的數學表達式可寫為：
g(x,y)=h[f(x,y)]+n(x,y)
課本103頁有圖
『伍』 退化廢棄地評價模型
退化廢棄地評價主要針對退化廢棄地的現狀和恢復效果進行評價，通過分析災毀土地程度與可能性評價、塌陷土地程度與可能性評價、退化土地恢復過程評價與污染土地風險評價等流程和特徵，引入智能和復雜的地理計算，針對不同的評價目標構建了不同的評價模型。其中現狀評價主要採用多因素綜合評價值型、模糊綜合評價模型和人工神經網路模型; 恢復效果評價主要採用極限條件模型和多因素綜合評價模型法。
( 一) 多因素綜合評價模型
多因素綜合評價模型中綜合指數的計算方法有加 ( 減) 法評分系統、乘 ( 除) 法評分系統、混合評分系統等模型和專家系統技術。
1) 加 ( 減) 法評分系統中，比較典型的是德國和羅馬尼亞的加 ( 減) 法系統以及目前應用最普遍的多因素加權評分模型。多因素加權評分模型根據各種土地特徵對土地利用的影響對其進行推斷賦值，這些數值標准化到 0 ～100 之間，相加或相減得到最後的綜合指數。當各種土地特徵對土地利用的重要性相等，則採用等權加總，否則採用加權求和的方法。因素重要性的度量方法主要有 Delphi、AHP 法和因素成對比較法等主觀賦權法以及主成分分析法、因子分析法、灰色關聯法和熵值法等客觀賦權法。加 ( 減) 法評分系統與乘 ( 除) 法評分系統相比，能夠綜合更多的土地特徵信息。
2) 乘 ( 除) 法評分系統給每個土地特徵屬性或影響因素指定單獨的比重，計算所有因素的指標值作為最後的綜合指數，能體現重要因素控制評價結果的優點。最早廣為人知的關於土地生產率的乘法標準是美國斯托利分等指數 ( Storie Index Ｒating，簡稱 SIＲ)( Storie，1933) ，基於全球土壤流失方程 ( USLE) 的土地退化系統 ( Wischmeier 和 Smith，1965) 指數也是通過對單因素分值進行乘法運算，與斯托利分等指數具有相同的形式。其他乘法系統還包括 G. Ｒ. Clarke 的生產率指數、J. Ｒiquler 的生產率指數、W. E. Searl 的土地生產率和潛在土地生產力指數等。
3) 混合系統。根據不同土地利用特徵之間的關系，混合使用加 ( 減) 和乘 ( 除) 相結合的評分系統。
( 二) 模糊綜合評價模型
模糊數學是研究和處理模糊體系規律性的理論和方法，其把普通集合論只取 0 和 1 兩個值的特徵函數，拓展到在 ［0，1］ 區間上取隸屬函數，把絕對的屬於與不屬於的 「非此及彼」擴展為更加靈活的漸變函數。土地質量的 「好」與 「壞」，適宜性的 「高」與「低」之間並無絕然的界限，具有模糊性，這就是模糊數學方法用於退化廢棄地評價的出發點。
退化廢棄地評價的模糊綜合評價方法是在參評因子和每個評價標准之間建立隸屬函數，對參評因子的評價，由參評因子對每一個評價標准 ( 例如土地退化等級) 的隸屬值構成，評價結果是參評因子對不同等級的隸屬值矩陣; 參評因子對不同等級的影響作用大小用權重系數表示，構成權重矩陣; 將權重矩陣與隸屬值矩陣進行復合運算，得到一個綜合評價矩陣，表示該土地單元對每一個等級的隸屬度 ( 劉玉平，1996; 盧金發，1997; 范建客，2002) 。其實施步驟如下:
1. 建立隸屬函數
隸屬函數反映參評因子取值對應於各適宜性等級的模糊界限。參評因子對土地質量的效應可總結為兩種類型，即半梯形和拋物線型，前者如坡度、高度等，後者如土壤質地、土壤酸鹼度等。對於呈半梯形效應的因子，可以用線性隸屬函數來簡化表示。對於呈拋物線型效應的因子，則對指標進行數量化，即將其效應按級別大小進行排列，便於統一用線性隸屬函數來描述。
2. 確定每個評價單元每項參評因子的隸屬度
先將參評因子分級指標數量化，由調查統計確定的各級指標值除以該因子出現的最高值，得到該因子各級指標的標准值即Sij，以坡度因子分級指標值數量化為例，坡度因子分級指標、指數如表7－2所示:
表7－2 坡度因子分級指標、指數表
例如因子第一級數量化值 I = 6/25 等於 0. 24，第二級數量化值Ⅱ = 10. 5/25 等於0. 42，第三級數量化值Ⅲ = 20 /25 等於 0. 8，第四級數量化值Ⅳ = 25 /25 等於 1，即如表7 － 2 所示。若是定性指標 ( 例如土壤類型) 則按經驗賦予數量化標准值，並把各分級的標准值代入隸屬函數公式。然後將各土地單元的實測值進行數量化 ( 轉換成 0 ～1 之間的數) ，按各級隸屬函數式計算出每一因子的隸屬度，每個土地單元分別得到一個 13 ×4 模糊矩陣 Ｒ。
3. 建立權重矩陣
在土地適宜性評價過程中，各因子的權重系數一般來說參照當地農業專家的實踐經驗比較合理，各因子的權重系數確定之後就組成了一個模糊矩陣 A。
4. 計算評價矩陣
將上述兩個模糊矩陣 A 和 Ｒ 進行復合運算，得到綜合評價矩陣，綜合評價矩陣中隸屬度最大值所對應的等級作為該單元的等級。
( 三) 極限條件模型
針對每個評價指標設定基準值，採用匹配的方法將評價單元的指標值與基準值進行比較，如果存在不滿足基準值的指標，則評價單元也相應地被判定為不滿足條件。
『陸』 透霧原理
是利用遠紅外射像!
還有就是利用溫度!
『柒』 求圖像退化模型的定義。
成像系統受各種因素的影響，導致了圖像質量的降低，稱之為圖像退化。
『捌』 數字圖像求助：試述圖像退化的基本模型，並畫出框圖且寫出數學表達式。
圖像復原處理的關鍵是建立退化模型，原圖像f(x,y)是通過一個系統H及加入一來加性雜訊n(x,y)而退化成一幅圖像g(x ,y)的，如下圖所示
f(x,y)
n(x,y)
H
這樣圖像的退化過程的數學表達式可寫為：
g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)
課本103頁有圖
『玖』 模糊圖像復原方法
圖像復原-模糊圖像處理解決方案
機器視覺智能檢測 2017-06-16
造成圖像模糊的原因有很多，且不同原因導致的模糊圖像需要不同的方法來進行處理。從技術方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超解析度重構。本文將從這三方面切入剖析。
智能化設備管理技術是利用系統管理平台軟體的設備管理服務，對所有的監控設備包括攝像機、雲台、編碼器和系統伺服器進行不間斷的實時監測，當發現故障時能及時通過各種方式告警，提示維護人員及時處置。一個系統可以按照網路拓撲結構部署多台設備管理伺服器，分區域對設備進行實時的巡檢，這樣可以大大提高系統的維護效率，盡可能做到在設備發生故障時，在不超過10分鍾的時間內被監測到並告警。
建設目標
本方案擬應用先進的機器學習和計算機視覺技術，模擬人類的視覺系統，針對某市公共安全圖像資源前端攝像頭出現的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結、增益失衡和雲台失控等常見攝像頭故障以及惡意遮擋和破壞監控設備的不法行為做出准確判斷，並自動記錄所有的檢測結果，生成報表。以便用戶輕松維護市公共安全圖像資源系統。
技術路線
將視頻故障分成視頻信號缺失、視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻雜訊、視頻雪花、視頻偏色、畫面凍結、PTZ運動失控八種類型。其中視頻信號缺失、隨著「平安城市」的廣泛建設，各大城市已經建有大量的視頻監控系統，雖然監控系統己經廣泛地存在於銀行、商場、車站和交通路口等公共場所，但是在公安工作中，由於設備或者其他條件的限制，案情發生後的圖像回放都存在圖像不清晰，數據不完整的問題，無法為案件的及時偵破提供有效線索。經常出現嫌疑人面部特徵不清晰、難以辨認、嫌疑車輛車牌模糊無法辨認等問題，這給公安部門破案、法院的取證都帶來了極大的麻煩。隨著平安城市的推廣、各地各類監控系統建設的進一步推進，此類問題將會越來越凸顯。
模糊圖像產生的原因
造成圖像模糊的原因很多，聚焦不準、光學系統的像差、成像過程中的相對運動、大氣湍流效應、低光照、環境隨機雜訊等都會導致圖像模糊。另外圖像的編解碼、傳輸過程都可能導致圖像的進一步模糊。總體來說，造成圖像模糊的主要原因如下：
· 鏡頭聚焦不當、攝像機故障等;
· 傳輸太遠、視頻線老化、環境電磁干擾等;
· 攝像機護罩視窗或鏡頭受臟污、受遮擋等;
· 大霧、沙塵、雨雪等惡劣環境影響;
· 由視頻壓縮演算法和傳輸帶寬原因導致的模糊;
· 攝像機解析度低，欠采樣成像;
· 光學鏡頭的極限解析度和攝像機不匹配導致的模糊;
· 運動目標處於高速運動狀態導致的運動模糊等;
……
模糊圖像常用解決方案
對於模糊圖像處理技術，國內大學和科研機構在多年以前就在研究這些理論和應用，相關文獻也發布了不少，已經取得了一些很好的應用。美國 Cognitech軟體是相當成熟的一套模糊圖像恢復應用軟體，在美國FBI及其他執法機構中已有多年實際應用，其恢復出的圖像可以直接當作法庭證據使用，可見模糊圖像處理技術已經取得了相當的實際應用。
前面提到，造成圖像模糊的原因有很多，要取得比較好的處理效果，不同原因導致的模糊往往需要不同的處理方法。從技術方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超解析度重構。
圖像增強
很多傳統圖像演算法都可以減輕圖像的模糊程度，比如圖像濾波、幾何變換、對比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態學、顏色處理等。就單個來講，這些演算法都比較成熟，相對簡單。但是對於一個具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種演算法組合，配合不同的參數才能達到理想的效果。這些演算法和參數的組合進一步發展成為具體的增強演算法，比如「圖像去霧」演算法、「圖像去噪」演算法、「圖像銳化」演算法、「圖像暗細節增強」演算法等等。這些演算法都不同程度提高了圖像清晰度，很大程度改善了圖像質量。
綜合使用形態學、圖像濾波和顏色處理等演算法可以實現圖像去霧的演算法，圖1是一個去霧演算法的實際使用效果，類似的圖像增強演算法還有很多，不再一一列舉。圖像復原
圖像復原與圖像增強技術一樣，也是一種改善圖像質量的技術。圖像復原是根據圖像退化的先驗知識建立一個退化模型，然後以此模型為基礎，採用各種逆退化處理方法逐步進行恢復，從而達到改善圖像質量的目的。
圖像復原和圖像增強是有區別的，兩者的目的都是為了改善圖像的質量。但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只有通過試探各種技術來增強圖像的視覺效果，而圖像復原就完全不同，需要知道圖像退化過程的先驗知識，據此找出一種相應的逆過程方法，從而得到復原的清晰圖像。圖像復原主要取決於對圖像退化過程的先驗知識所掌握的精確程度。
對由於離焦、運動、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復原的方法效果較好，常用的演算法包括維納濾波演算法、小波演算法、基於訓練的方法等。圖3是使用維納濾波解決運動模糊圖像的例子，取得了很好的復原效果。在知道退化模型的情況下，相對圖像增強來說，圖像復原可以取得更好的效果。圖像超解析度重構
現有的監控系統主要目標為宏觀場景的監視，一個攝像機，覆蓋一個很大的范圍，導致畫面中目標太小，人眼很難直接辨認。這類由於欠采樣導致的模糊占很大比例，對於由欠采樣導致的模糊需要使用超解析度重構的方法。
超解析度復原是通過信號處理的方法，在提高圖像的解析度的同時改善採集圖像質量。其核心思想是通過對成像系統截止頻率之外的信號高頻成分估計來提高圖像的解析度。超解析度復原技術最初只對單幅圖像進行處理，這種方法由於可利用的信息只有單幅圖像，圖像復原效果有著固有的局限。序列圖像的超解析度復原技術旨在採用信號處理方法通過對序列低解析度退化圖像的處理來獲得一幅或者多幅高解析度復原圖像。由於序列圖像復原可利用幀間的額外信息，比單幅復原效果更好，是當前的研究熱點。
序列圖像的超解析度復原主要分為頻域法和空域法兩大類，頻域方法的優點是：理論簡單，運算復雜度低，缺點是：只局限於全局平移運動和線性空間不變降質模型，包含空域先驗知識的能力有限。空域方法所採用的觀測模型涉及全局和局部運動、空間可變模糊點擴散函數、非理想亞采樣等，而且具有很強的包含空域先驗約束的能力。常用的空域法有非均勻插值法、迭代反投影方法（IBP）、凸集投影法（POCS）、最大後驗估計法（MAP）、最大似然估計法 （ML）、濾波器法等，其中，MAP和POCS二方法研究較多，發展空間很大。對於具體的演算法，不是本文的重點，這里不做詳細介紹。圖五是一個使用多幀低解析度圖像超解析度重構的例子。
模糊圖像處理技術的關鍵和不足
雖然很多模糊圖像的處理方法在實際應用中取得了很好的效果，但是當前仍然有一些因素制約著模糊圖像處理的進一步發展，主要如下。
演算法的高度針對性
絕大部分的模糊圖像處理演算法只適用於特定圖像，而演算法本身無法智能決定某個演算法模塊的開啟還是關閉。舉例來說，對於有霧的圖像，「去霧演算法」可以取得很好的處理效果，但是作用於正常圖像，反而導致圖像效果下降，「去霧演算法」模塊的打開或者關閉需要人工介入。
演算法參數復雜性
模糊圖像處理裡面所有的演算法都會包含大量的參數，這些參數的選擇需要和實際的圖像表現相結合，直接決定最終的處理效果。就目前的演算法，還沒有辦法智能地選擇哪些是最優的參數。
演算法流程的經驗性
由於實際圖像非常復雜，需要處理多種情況，這就需要一個演算法處理流程，對於一個具體的模糊視頻，採用什麼樣的處理流程很難做到自動選擇，需要人工選擇一個合適的方法，只能靠人的經驗。
結語
由於環境、線路、鏡頭、攝像機等影響，監控系統建成並運營一段時間後，都會出現一部分的視頻模糊不清的問題。
總體來說，雖然模糊圖像處理演算法已經取得了非常廣泛的應用，但是圖像演算法畢竟有局限性，不能將所有問題都寄希望於圖像演算法，對於不同種類的模糊問題，要區別對待。對於由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質量下降，在視頻診斷系統的幫助下，一定要及時維修，從源頭上解決問題。對於低光照等優先選擇日夜兩用型高感光度攝像機，對於雨霧、運動和欠采樣等造成的圖像質量下降，可以藉助於「視頻增強伺服器」包含的各種模糊圖像處理演算法來提升圖像質量。喜歡此內容的人還喜歡
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