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关键词： 旋转机械   多源信号   信息熵   张量学习   智能故障诊断  

摘要： 旋转机械状态监测与智能诊断对于确保机械设备安全运行和减少维修成本意义重大。随着物联网技术的发展,用于监测大型旋转机械运行状态的传感器类型越来越多样化,完备甚至冗余的工业传感器从不同的角度获取了海量蕴含丰富工况信息的多维数据。在实时测量的多维数据中,蕴含有丰富故障信息的张量特征,可尽量保存数据的内在结构等信息,以更好地表征旋转机械设备的运行状态。而传统智能故障诊断方法仅适用于向量空间,不能直接识别张量特征。若将张量特征融合为“向量特征”,必然会损失张量特征的结构等信息;若将张量特征展开为“向量形式”,可能会因此产生高维小样本而导致过拟合问题。张量学习(Tensor Learning),作为传统机器学习模型在张量空间中的推广,不仅保留张量特征的结构等信息,也可通过张量分解来控制优化问题中的变量数目以避免出现因高维小样本问题而导致的过拟合现象。随着工业传感器测量数据和特征表示朝着多维化趋势发展,张量学习理论因其独有的优势,在旋转机械状态监测和智能诊断领域中有着广阔的应用前景。在旋转机械状态监测和故障诊断中,振动传感器是最常见且有效的故障信息获取装置。随着旋转机械设计及制造工艺越来越先进,多数情况下只能采集正常工况下数据样本,而具有统计代表性的理想标签故障数据的获取难度不断增大。因此,本文以旋转机械为研究对象,深入研究多源振动信号的张量表示及其智能识别方法,并根据实际工程中不同的理想标签故障样本获取难度,提出了一套基于张量学习的旋转机械智能故障诊断方案。本文的主要研究内容如下:1)针对传统旋转机械故障特征张量表征存在的不足,提出了一种层次多尺度符号跃迁熵算法(Hierarchical Multiscale Symbol Transition Entropy,HMSTE)。首先提出了一种新的不确定性度量指标,即符号跃迁熵(Symbol Transition Entropy,STE)。通过符号状态及其后续不同步长下跃迁状态的联合概率分布评估时间序列的动态复杂性。仿真研究从动力学行为一致性、动力学突变敏感性以及计算效率三个方面评估了STE的性能。结果表明所提STE具有良好的动力学一致性和动力学突变敏感性以及不错的计算效率。然后,将层次分析和多尺度分析纳入到同一分析结构中,提出了一种新的分析结构,即层次多尺度分析结构。将所提层次多尺度分析结构和现有分析结构进行实验比较分析,结果表明所提分析结构能够更全面地提取故障特征信息。利用HMSTE提取多源振动信号中的故障特征,构建“通道×层次×尺度”的三阶张量故障特征,并输入到多分类支持张量机(One Against All-Support Tensor Machines,OAA-STMs)进行识别,给出了基于HMSTE和STM的多源智能故障诊断方案。利用公开轴承故障数据集对所提方案的有效性和优越性进行验证,结果表明所提HMSTE能够有效地从多源振动信号中提取故障特征。相比于现有基于熵的多源信息融合故障诊断方法,所提方案具有更高的故障识别率和更好的稳定性。同时,分析了HMSTE中各参数对故障识别结果的影响,给出了合理的参数选择区间。2)针对张量空间中多源振动信号的张量特征智能识别问题,提出了一种新的张量分类器,即孪生支持高阶张量机(Twin Support Higher-order Tensor Machine,TSHTM)。在张量空间中构建两个不平行的超平面,通过求解两个较小规模的二次规划问题,使得一类样本距离本类超平面尽可能近,而距离另一类超平面尽可能远。相比于传统SHTM模型,所提TSHTM模型不仅计算效率更高,且识别精度更好。此外,TSHTM模型能够通过调节惩罚系数来克服二分类模型面对多分类问题中的样本不平衡问题。针对非线性情形,在TSHTM模型中,引入张量高斯核函数将样本空间映射到高维特征空间使其线性可分,给出了非线性孪生支持高阶张量机(Nonlinear Twin Support Higher-order Tensor Machine,NTSHTM)。利用HMSTE构建多源振动信号的“通道×层次×尺度”三阶张量故障特征,并输入到多分类孪生支持高阶张量机(OAA-TSHTMs)进行自动识别,给出了一种新的多源智能故障诊断方案。利用公开轴承故障数据集,根据不同的工况环境,分别设计了三组实验对所提方案的有效性和优越性进行验证。结果表明,在理想标签故障样本充足情况下,相比现有的张量分类模型,所提TSHTM模型的故障识别率更高且稳定性更好。3)针对张量空间中少标签样本下旋转机械多源智能故障诊断问题,将超图理论引入到SHTM模型中,提出了一种新的半监督张量分类器,即超图支持高阶张量机(Hyper Graph Support Higher-order Tensor Machine,HGSHTM)。利用了C

关键词： 表面等离极化激元   连续域束缚态   透射增强效应   调制  

摘要： 纳米光栅结构可以对光的透射、反射和吸收等特性进行有效调制。目前,利用纳米光栅结构来对电磁波的振幅、相位和偏振进行调制已经成为了一种常见的方法。纳米光栅结构对光场的强大操控能力具有非常广阔的应用前景,可以应用在纳米激光和全息影像等应用中。然而传统光栅一般采用金属材料,具有较大的损耗。因此,采用电介质材料来代替金属材料来作为纳米光栅结构的原材料可以更为有效的发挥光栅对电磁波的调制作用。提高光场束缚能力能够增强光与结构相互作用,对于提高纳米光栅的性能至关重要。表面等离极化激元(Surface Plasmon Polaritons,SPPs)是由电磁场与导体表面自由振荡的电子的耦合作用激发的一种沿着介质和导体交界面方向传播的电磁波,且在垂直于交界面的方向上呈指数衰减。基于SPPs的纳米光栅可以实现小范围内对电磁波的调制。连续域束缚态(Bound States in the Continuum,BIC)是一种无辐射的暗模式,可以将电磁波完全束缚在光栅结构中。结合相变材料极快的相变速度和相变后光学性质的巨大变化,可以实现对光学特性的非易失性调制。本文通过引入表面等离极化激元和连续域束缚态这两种不同的光场束缚机制来实现纳米光栅结构对电磁波的有效调制,具体研究内容如下:***-Si-InSb亚波长光栅中透射增强效应的研究理论研究了基于Si和InSb的复合介质光栅结构中的透射增强(Extraordinary Optical Transmission,EOT)现象。从透射光谱和光场强度的角度对复合介质光栅结构的光学特性进行了分析。改变环境温度、掺杂浓度和复合介质光栅结构的几何参数,能够极大增强结构透射率,优化后的透射率可达到94%。同时,仿真结果表明透射峰的位置强烈地依赖于狭缝的深度。所设计的InSb-Si-InSb复合介质光栅结构不仅能够实现高于其他同类光栅的透射率,还可以实现聚束效应。透射增强现象可以应用在超高密度光数据存储器件和近场扫描光学显微镜中。此外,聚束效应可以应用于能够沿着给定波长的特定方向发射或接收光的设备。这些特点使得这种结构成为在光学和光电子领域中等离子体元件的新选择。***-Si光栅结构中对品质因子和法诺线型的调制研究理论研究了一种在Si光栅的光栅脊上添加一层GeSbTe(GST)薄膜的复合介质光栅,发现这种光栅可以实现对光学特性的非易失性调制。从能带结构、品质因子Q和三种TE模式的电场分布等方面详细分析了该光栅结构的光学特性。研究发现品质因子Q和法诺线型与GST层的厚度有关。此外,通过改变GST薄膜层的晶化程度,可以实现对品质因子Q的调制。同时还发现GST薄膜层的晶化程度对法诺线型也有着显著影响。通过改变GST薄膜层的晶化程度,可以实现法诺线型从非对称参数q=-1到q=1的非易失性调制。这些特点使得该光栅结构具有良好的光学可重构性能,在激光测距和生物传感等领域有非常广阔的应用前景。

关键词： 高光谱图像去噪   张量分解   字典学习理论   非参数贝叶斯模型  

摘要： 高光谱图像包含几十个甚至上百个光谱带。与只有三个光谱带的RGB图像相比,高光谱图像含有更丰富的光谱信息,这些信息揭示了隐藏在光谱域中的物体的特征。高光谱图像应用十分广泛,包括矿物识别、农业监测、环境监测和军事应用,以及图像修复、目标跟踪、图像超分辨率和人脸识别等计算机视觉领域的任务。然而,图像获取过程中总会受到各种干扰,如噪声的干扰。高光谱图像应用对图像的质量要求较高。因此,作为一种重要的图像预处理技术,高光谱图像去噪在工农业领域和高级计算机视觉任务中应用广泛。计算机视觉领域的一个研究热点是基于过完备字典的稀疏表示方法。然而传统的2D图像稀疏字典学习方法直接应用于高光谱图像,去噪效果较差。随着数据量的增长,张量表示方式和自适应学习等方面发展迅速。张量分解不仅是高维数据低秩表示的有效方式,而且能保持张量的几何结构。本论文通过研究现有的去噪方法以及高光谱图像的特性,确定了张量分解和字典学习理论相结合的算法思路,并采用自适应推断模型参数的求解方式。张量分解主要包括两种方式:Tucker分解和CP分解。本论文提出了基于Tucker分解的非参数贝叶斯张量字典学习去噪算法和基于CP分解的非参数贝叶斯张量分解去噪算法,并通过在真实高光谱图像数据上叠加噪声进行去噪仿真实验。实验结果表明,本论文提出的两种去噪算法相较于其他算法均有不同程度的性能提升。基于CP分解的算法相较于Tucker分解算法,探索了字典因子间的相关性,进一步提高了噪声精度推断的准确性和重建图像的质量。最终在多种噪声环境下,图像重建的效果优于其他算法,证明了算法的有效性。

关键词： 光纤传感器   强耦合多芯光纤   超模   光纤布拉格光栅   多参量测量  

摘要： 多芯光纤(MCF)因其具有体积小、结构紧凑、空间多样性以及自温度补偿等诸多优点,近年来在光纤传感领域引起了学者们广泛的关注。传统基于MCF的传感器或传感系统绝大多数使用非/弱耦合型MCF,因而不可避免的需要使用特制扇入/扇出设备来提取MCF中每个纤芯信道中的传感信息,这无疑增加了传感解调系统的复杂度和成本。为解决现有MCF传感器件或系统存在的问题,本论文开展基于强耦合多芯光纤(SCMCF)的传感器研究,首次将光纤布拉格光栅(FBG)与SCMCF相结合,设计并验证了两款新型的光纤传感器,具体研究成果如下:针对传统曲率传感器存在的曲率-温度交叉敏感问题,本论文提出了一种新型的温度不敏感光纤曲率传感器。该传感器将2 mm长低反射率FBG写入到SCMCF中,并通过将其一端与标准单模光纤(SMF)熔接实现传感信息的提取。由于所用SCMCF的中心纤芯中仅支持两个非零强度的超模传输,因此FBG的反射光谱包含两个谐振峰,并且在两谐振峰之间由于干涉效应形成了一个深陷的波谷。实验结果表明,该波谷的深度随曲率单调变化,在小曲率测量范围下,所设计曲率传感器的灵敏度可达15.9 d B/m。此外,该传感器的波谷深度几乎不随温度变化,因此采用测量波谷深度的解调方法,可实现温度不敏感的曲率解调,温度与曲率间的交叉敏感性小于0.001 m/?C。为实现基于SCMCF的多点多参量传感,首先在一段SCMCF中写入FBG,进而将其两端与SMF熔接,构造出基于超模干涉的干涉仪结构。实验结果表明:刻写于SCMCF中的FBG对温度以及横向载荷均具有良好的线性响应,其灵敏度分别为9.77 pm/?C和-157.3 pm/(N/mm);利用波分复用技术,通过级联不同布拉格波长的FBG可实现沿光纤长度方向上的多点传感;利用干涉仪结构中超模干涉所产生的干涉谱对振动敏感的特点,通过测量干涉光谱的周期性位移可实现高精度的振动监测;由于在振动传感中测量的是干涉谱的周期性变化而不是波长的绝对变化,因此可以有效消除交叉灵敏的问题,有利于实现多参量传感。

关键词： 张量填充   非负张量最小二乘   交替方向乘子法   黎曼共轭梯度法   梯度投影法  

摘要： 张量计算是数值代数和非线性优化领域研究和探讨的热点问题之一,它在图像恢复、图像与信号处理、计算机视觉、机器学习等领域有着广泛的应用.本文系统地研究了张量填充与张量最小二乘问题的理论、算法及其应用.第二章,研究一般低秩张量填充问题(?)rank(χ)s.t.PΩ(χ)=PΩ(M),利用Laplace函数和TV正则项,我们建立了新的张量填充模型,设计了交替方向乘子方法求解新模型,给出了算法的收敛性分析,最后利用彩色图像、灰度视频、多光谱图像和核磁共振图像进行计算机仿真实验.数值效果表明新模型和求解算法可行且有效.第三章,研究定秩流形上的张量填充问题(?)1/2‖PΩ(χ)-PΩ(M)‖F2,s.t.χ∈M:={χ∈Rn1×n2×n3|rank(χ)=r|,借助于微分几何工具,一般的低秩张量填充问题可转化为黎曼流形上的无约束优化问题.针对流形上的无约束优化问题,我们构造了一个新的黎曼共轭梯度算法求解转化后的无约束优化问题,给出了算法的收敛性分析.数值实验表明新算法可行且有效.第四章,研究Einstein乘积下的广义非负张量最小二乘问题(?)1/2‖A*Nχ*MB-D‖F2 s.t.χ≥0,对于非负最小二乘问题,我们考虑使用一阶梯度投影类方法来处理非负约束,同时对BB步长进行适当的修正,设计了一种新的结合递减标量策略的非单调梯度投影算法,推导了算法的收敛性分析.数值实验表明新方法可行且有效.

关键词： 高折射率差亚波长光栅   偏振分束器   功率分束器   谐振增强型光电探测器   量子效率   响应带宽  

摘要： 在当今信息化的时代大趋势下,光通信系统的快速发展对光电子器件的性能提出了更高的要求,促使光电子器件朝着高性能、小体积、易集成的目标发展。高折射率差亚波长光栅结构具有体积小、功能强、衍射效率高等优点,对促进多功能集成器件发展具有极其重要的意义。本论文提出采用湿法氧化工艺实现AlGaAs与AlO交替排布的新型高折射率差亚波长光栅结构,基于严格耦合波分析理论方法和有限元理论方法对其开展设计优化,通过对主要结构参数仿真与选取,实现具有偏振分束、功率分束和反射功能的新型高折射率差亚波长光栅结构,并将新型高折射率差亚波长光栅反射镜与光电探测器集成,实现了高性能谐振增强型光电探测器。本文主要研究内容和研究成果如下:1、提出一种新型AlGaAs/AlO高折射率差亚波长光栅结构,该结构由AlGaAs和AlO交替排布组成。基于严格耦合波分析理论方法和有限元理论方法对光栅结构进行分析和设计,分别实现偏振分束和功率分束的功能。偏振分束器在800-880nm的宽光谱范围内对TE模式偏振光的反射率大于95%,对TM模式偏振光的透射率大于96%,在850nm波长时偏振消光比可达41.37d B,此外,对入射光具有8°的角度容忍性,且具有20nm的工艺容差。功率分束器在850nm波长TM模式偏振光入射条件下,4路分光由左至右与入射光的功率效率依次为21.05%,19.36%,19.32%,21.01%,总体透射率可达81%,具有良好的1×4分束效果。2、提出一种基于AlGaAs/AlO高折射率差亚波长光栅的谐振增强型光电探测器。将AlGaAs/AlO高折射率差亚波长光栅结构设计为反射镜,该结构具有偏振不敏感特性,对TE模式偏振光反射率达到99.8%,对TM模式偏振光反射率达到99.1%。将该反射镜与PIN光电探测器进行集成,实现谐振增强型光电探测器,基于传输矩阵理论方法和数值计算方法对整体器件进行仿真。仿真结果表明,该谐振增强型光电探测器量子效率达到了90.6%,半高全宽接近于0.2nm,在反偏电压为3V,光源的光功率为1m W的情况下,该结构的带宽可达34.54GHz,带宽效率积为31.3GHz。

关键词： 光学薄膜   减反射膜   环烯烃共聚物   热应力   等离子体处理   离子束轰击  

摘要： 环烯烃共聚物(Cyclic Olefin Copolymer)是一种近年来逐渐引起人们高度重视的无定形高分子材料,其具有覆盖全光谱的高透射率、低双折射系数、极低的吸水率、密度低、不易碎以及高阿贝数、化学性能稳定、耐酸碱性和机械性能优良等诸多优点,与聚甲基丙烯酸甲酯(Polymethylmethacrylate)和聚碳酸酯(Polycarbonate)等传统的透明性塑料相比,COC不仅具有与PMMA相当的光学性能,而且具有更高的耐温性。这些特点正是制备光学元件所需的优良特性。因此COC被认为是PC、PMMA、聚苯乙烯(Polystyrene)、聚氯乙烯(Polyvinyl Chloride)以及一些工程塑料的理想替代材料,在光学领域中具有良好的发展前景。但是COC与传统高分子材料类似,由于其热膨胀系数较高,所以会在成膜过程中或成膜后由于温度的变化而发生膜裂或脱膜现象。因此,提高COC表面光学薄膜的附着力与耐环境适应性能是目前的研究热点。本文对COC基底的理化性能进行了研究,根据薄膜热应力理论分析材料特性,最终筛选热膨胀系数相匹配的Zr O作为粘结层材料,基于减反射膜设计理论,折射率相匹配的高低折射率材料分别选择TiO作为高折射率材料,L5作为低折射率材料,通过软件进行膜系结构设计可得400～700nm波段平均反射率R≤0.102%的减反射膜。为了提高COC基底表面分子的活性,对COC基底表面进行氧气等离子体处理,通过X射线光电子能谱仪(X-ray Photoelectron Spectroscopy)与原子力显微镜(Atomic Force Microscopy)测试对处理后基底表面的化学成分、表面形貌和粗糙度的变化进行研究分析,探索了等离子体处理时间以及功率密度对基底表面性能的影响,大大提高了基底表面的附着力。研究分析了导致COC基底脱膜的原因,从理论上计算了薄膜的力矩,通过测试光谱曲线,找出脱膜层数,采用在二者之间增镀压应力性质的过渡层材料L5,提高了粘结层与镀层之间的结合力。对制备完成两种不同膜系结构的样片进行扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope)测试,分析了薄膜的微观形貌。通过对恒温恒湿测试后样片膜裂的显微照片分析,采用镀膜后离子源轰击的方法来提高薄膜的致密性,改善了由于膜层不够致密而导致水汽进入的问题。最终测试结果表明,制备的减反射膜在400～700nm波段平均反射率为0.117%,且能够通过膜层附着力、高低温、恒温恒湿,冷热冲击测试,具备良好的耐环境适应性能。

关键词： 相位展开   枝切法   点扩散函数   误差补偿  

摘要： 基于光栅投影法的测量技术,首先通过反三角函数进行求解,得到的主值相位被包裹在-π到π之间,必须通过相位展开恢复物体的真实相位。经学者研究,发展了多种相位展开算法,一般包括两大类:一类是基于路径跟踪的相位展开算法,另一类则是与路径无关的相位展开算法。但是在实际情况下,由于噪声和不连续区域等问题使相位展开变成了一种很不容易处理的问题,现在仍然没有任何一个办法能够彻底处理相位展开中的这种问题,通过各种算法得到的也只有近似解法。本文研究了常用的相位展开算法,主要工作如下:首先对一维相位开展基本原理和二维相位开展基本原理分析,发现引起相位展开出错的最基本的因素便是由于各种原因所引起的残差点的产生,而相位展开的核心也便是怎样减小甚至抵消残差点产生对相位展开的负面影响。由此,对路径相关及路径无关算法中较为典型的算法进行了研究,并详细地介绍了其基本原则、步骤、优缺点,以及适用性。根据枝切法相位展开计算的基本原理和目前面临的实际问题,并利用枝切问题与旅行商问题之间的等值性,通过遗传模拟退火算法对传统Goldstein相位展开中枝切线安排策略加以改良与完善,从而有效地缩短了枝切线的总长度,也避免了传统枝切法在设置枝切线时,容易产生大范围"孤岛"的现象。并利用仿真证明了该方案的有效性。对于具有不连续边缘的物体,在图象采集中由于相位的不连续和遮挡容易导致数据的遗漏,从而形成了残差区,存在着展开错误的问题,建立基于点扩散函数的结构光三维成像方法的不连续区域误差模型,提出DMA误差补偿算法,对不连续边界进行误差补偿。通过对不同孔径、不同厚度的工件进行实验可以得出,采用本文提出的相位展开算法展开误差控制在0.05mm之内。

关键词： 图像复原   结构张量   非局部算子   全变分   各向异性扩散  

摘要： 基于变分偏微分方程理论,将平滑结构张量与非局部思想相结合,构建了非局部平滑结构张量。同时,以非局部平滑结构张量为基础,提出了非局部平滑结构张量自适应的全变分图像复原模型和非局部平滑结构张量驱动的各项异性扩散图像复原模型,并整合相关算法设计了局部结构保持的单幅图像复原系统,其具体内容描述如下:构建了非局部平滑结构张量自适应的全变分图像复原模型。首先,将非局部思想应用于平滑结构张量的改进,构建了一种非局部平滑结构张量(Nonlocal Smoothed Structure Tensor,NLSST)。其次,以局部对比度来度量局部区域的结构相似性以构建结构一致性度量,另外借助归一化结构相似参数对传统的灰度度量进行加权构建综合一致性度量,构建一个包含两项的权值函数。再次,基于非局部平滑结构张量的特征值进行建模,建立一种三项式的自适应正则化参数,三项分别为一致性度量、边缘指示子和角点描述子。最后,基于分裂布雷格曼算法提出了模型的快速求解算法。数值实验证明,在峰值信噪比提升的基础上,改进后的模型对图像中的边缘、角点、流状结构和纹理等结构的保持效果较好,是一种有效的图像复原算法。构建了非局部平滑结构张量驱动的各向异性扩散图像复原模型。首先,利用非局部平滑结构张量去构建非局部边缘增强型和非局部相干增强型扩散张量;其次,引入平衡参数,构建一种非局部综合扩散张量,并以此扩散张量为驱动构建一种非局部平滑结构张量驱动的各向异性扩散图像复原模型。最后,对于所提出的模型,采用了半点离散的思想,以有限差分法为基础为模型设计了一种高效的离散求解算法。数值实验证明,改进后的模型在平坦区域能够有效去噪,而在结构区域更好地保持边缘和纹理,整体的复原效果更好。设计了一种局部结构保持的单幅图像复原系统。整合了包括前述两种改进算法及实验中采用的其他对比算法,采用Matlab Application Designer工具,以Matlab为开发语言。各类算法的有效性,已在前述模型的对比实验中有所展示。

关键词： 图像对齐   变换张量积   张量分解   非凸优化   收敛性  

摘要： 线性相关图像的对齐问题受到越来越多的关注,实际中获取到的图像通常会受到稀疏噪声、高斯噪声等噪声的干扰,给现有方法带来很大挑战。给定一组图像,把每一幅图像按照前切片的形式进行排列,使多幅图像数据堆栈成三阶张量数据。线性相关的图像堆栈出的张量数据具有低秩结构。在此背景下,现有文献提出了多种方法刻画张量的低秩性,但这些方法获得的张量的秩往往不是很低。针对线性相关图像的对齐问题,首先,本文结合张量分解和变换张量积刻画张量的低秩性,将低秩张量分解为两个较小张量的酉乘积,通过控制两个较小张量的大小控制目标张量的秩。相比于传统张量积,利用张量酉乘积可以获得更加低秩的张量。本文把图像受到的干扰噪声分解为稀疏噪声和高斯噪声的和,应用张量lp（0＜p＜1）范数度量稀疏性。与张量l1范数相比,张量lp范数可以得到更加稀疏的解。利用观测到的张量数据与低秩张量、稀疏噪声差的张量Frobenius范数度量高斯噪声。其次,在所提模型中,有关非线性域变换的求解是比较困难的,本文利用广义高斯-牛顿算法进行求解,通过线性近似逼近非线性变换。模型中子问题的目标函数是非凸的,本文提出邻近高斯-赛德尔算法对模型中子问题进行求解,证明了通过该算法得到的序列可以收敛到子问题目标函数的稳定点。根据子问题目标函数的Kurdyka-Lojasiewicz性质,分析了邻近高斯-赛德尔算法的收敛率。最后,在不同的数据集上的图像对齐实验结果证明了本文所提方法的有效性。与常用的几种图像对齐方法相比,本文所提方法的重建误差最小,从视觉效果上看,恢复出来的图像对齐效果更好,并且,本文所提算法运行时间更快。