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基于全局稀疏梯度与低秩张量正则化的多源多波段图像融合方法被引量：3: 1; 作者黄志忠潘汉《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1354-1359,共6页; 多模图像融合可有效提升多传感器系统的目标信息表征能力。然而,常用的图像融合方法只能融合两个模态传感器的信息。针对上述问题,充分利用多模图像空间与频谱信息的高阶相关性及其内在结构特性,基于图像域的非局部自相似特性,引入复合... 展开更多; 关键词图像融合多模态低秩张量正则化稀疏梯度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于子空间表示和加权低秩张量正则化的高光谱图像混合噪声去除方法被引量：4: 2; 作者周航苏延池 +1 位作者李占山花昀峤《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期118-126,共9页; 针对高光谱图像中存在混合噪声的问题,提出一种基于子空间表示和加权低秩张量正则化的方法去除高光谱图像中的混合噪声.子空间表示利用光谱频带之间的相关性,选取合适的正交矩阵,将高光谱图像投影到低维子空间中,使提出的算法具有较低... 展开更多; 关键词高光谱图像去噪子空间表示加权低秩张量正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合非局部低秩先验的图像超分辨重建概率模型被引量：4: 3; 作者张中兴刘慧 +1 位作者郭强林毓秀《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期142-152,共11页; 现今图像成像技术日益普及,但受成像设备、成像环境以及在获取图像过程中外界噪声等因素的相互制约,在实际应用中很多图像成像分辨率较低,带来诸多问题.为此,提出一种有效的基于最大后验概率和非局部低秩先验的图像超分辨重建模型.首先... 展开更多; 关键词图像超分辨重建最大后验概率非局部低秩正则化交替最小化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非局部相似及加权截断核范数的高光谱图像去噪被引量：2: 4; 作者郑建炜黄娟娟 +2 位作者秦梦洁徐宏辉刘志《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第9期160-167,共8页; 受仪器噪声干扰,高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)往往会受到高斯噪声的破坏,严重影响图像后续处理的精度,因此图像去噪是一项重要的预处理工作。此外,由于高光谱数据维度极高,因此算法效率成为模型应用能力的重要指标。为实现高效... 展开更多; 关键词高光谱图像高斯噪声核范数低秩正则化非局部相似性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于旋转块的BM3D图像去噪改进算法被引量：9: 5; 作者杨良健周先春 +2 位作者崔程程李萌昝明远《电子测量技术》北大核心 2021年第22期108-113,共6页; 针对经典BM3D去噪算法中存在的相似块匹配误差较大及对图像细节保护不足的问题,提出了一种基于旋转块的BM3D图像去噪改进算法。新算法首先对参考块进行不同角度的旋转获取旋转块,通过旋转块进行相似块匹配过程;然后使用低秩正则化来代... 展开更多; 关键词 BM3D 旋转块匹配低秩正则化自适应; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于全局稀疏梯度与低秩张量正则化的多源多波段图像融合方法被引量：3: 1; 作者黄志忠潘汉; 机构桂林航天工业学院电子信息与自动化学院上海交通大学航空航天学院; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1354-1359,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61603249) 广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2020KY21021)。; 文摘多模图像融合可有效提升多传感器系统的目标信息表征能力。然而,常用的图像融合方法只能融合两个模态传感器的信息。针对上述问题,充分利用多模图像空间与频谱信息的高阶相关性及其内在结构特性,基于图像域的非局部自相似特性,引入复合正则化方法,提出基于全局稀疏梯度与低秩张量正则化的多模图像融合方法,实现高光谱、多光谱和全色图像的同时融合。其中,多模图像的频谱信息使用全局稀疏梯度正则化方法,空间信息使用低秩张量正则化方法。上述复合正则化方法的优点在于可以有效对空间与频谱信息的内在结构特性进行建模,消除图像空间域的阶梯效应,减少伪频谱信息的引入。仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。该方法为多传感器融合系统提供理论与技术支撑。; 关键词图像融合多模态低秩张量正则化稀疏梯度; Keywords image fusion multimodality low rank tensor regularization sparse gradient; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于子空间表示和加权低秩张量正则化的高光谱图像混合噪声去除方法被引量：4: 2; 作者周航苏延池李占山花昀峤; 机构吉林大学软件学院吉林大学人工智能学院吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学资产管理处; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期118-126,共9页; 基金吉林省自然科学基金(批准号:20180101043JC) 吉林省发展改革委员会省预算内基本建设基金(批准号:2019C053-9)。; 文摘针对高光谱图像中存在混合噪声的问题,提出一种基于子空间表示和加权低秩张量正则化的方法去除高光谱图像中的混合噪声.子空间表示利用光谱频带之间的相关性,选取合适的正交矩阵,将高光谱图像投影到低维子空间中,使提出的算法具有较低的复杂度,简化去噪过程的同时去除图像中的部分噪声.去噪过程基于从简化图像中提取的低秩张量进行,引入加权低秩张量正则化项表征简化图像子空间的先验信息,基于Tucker分解中核范数的物理意义构建合理的加权机制,保留高光谱图像的内在结构相关性.并且设计了一种基于迭代最小化的方法,用于求解提出的非凸去噪模型.在模拟和真实数据集上的实验结果表明,该子空间表示和加权低秩张量正则化方法在定量和定性分析上都取得了较好的去噪效果.; 关键词高光谱图像去噪子空间表示加权低秩张量正则化; Keywords hyperspectral image denoising subspace representation weighted low-rank tensor regularization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合非局部低秩先验的图像超分辨重建概率模型被引量：4: 3; 作者张中兴刘慧郭强林毓秀; 机构山东财经大学计算机科学与技术学院山东省数字媒体技术重点实验室; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期142-152,共11页; 基金国家自然科学基金重点项目浙江联合基金(U1609218) 国家自然科学基金(61572286,61873145) +2 种基金山东省高等学校优势学科人才团队培养计划。; 文摘现今图像成像技术日益普及,但受成像设备、成像环境以及在获取图像过程中外界噪声等因素的相互制约,在实际应用中很多图像成像分辨率较低,带来诸多问题.为此,提出一种有效的基于最大后验概率和非局部低秩先验的图像超分辨重建模型.首先,该模型采用连续图像序列作为数据输入,利用单幅图像内与连续图像间的相似性作为先验知识,提升相似图像块匹配度,消除图像细节丢失现象.然后,以最大后验概率框架建模,使用高斯分布和吉布斯分布拟合模型参数,提升模型泛化能力.通过相似块的奇异值估计待求块的奇异值,采用低秩截断抑制重建过程中引入的噪声.最后,利用图像的非局部自相似性和低秩性质,以非局部低秩约束正则化图像重建过程,添加图像的局部和全局信息来提升重建效果.在标准光流数据集、纽约大学和山东省千佛山医院提供的数据集上的实验结果表明,文中基于最大后验和非局部低秩先验的模型与传统插值算法、基于重建的优秀算法相比,在5组仿真实验中,其平均峰值信噪比提升6.3 dB,在保持图像纹理特征和恢复图像细节方面可取得更好的重建性能.; 关键词图像超分辨重建最大后验概率非局部低秩正则化交替最小化; Keywords image super-resolution reconstruction maximum a posterior probability nonlocal low-rank regularization alternative minimization; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于非局部相似及加权截断核范数的高光谱图像去噪被引量：2: 4; 作者郑建炜黄娟娟秦梦洁徐宏辉刘志; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第9期160-167,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFE0126100) 国家自然科学基金(61602413) 浙江省自然科学基金(LY19F030016,LGG20F030008)。; 文摘受仪器噪声干扰,高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)往往会受到高斯噪声的破坏,严重影响图像后续处理的精度,因此图像去噪是一项重要的预处理工作。此外,由于高光谱数据维度极高,因此算法效率成为模型应用能力的重要指标。为实现高效HSI去噪,文中首先将高维高光谱图像投影到低维光谱子空间上,从中学习一个正交基矩阵,然后结合高光谱的空间非局部相似性与全局光谱低秩性对低维子空间进行去噪,最后将复原后的低维图像与正交基结合恢复成原始数据维度。其中,非局部去噪过程要先通过图像的非局部相似性以邻域匹配方法寻找相似张量块组成具有强低秩属性的张量群组。针对各张量群组,文章联合加权核范数与截断核范数各自的优势,提出加权截断核范数作为低秩约束正则项,能更好地逼近本质秩属性。进一步,为快速获取模型的最优解,提出改进的近端加速梯度(Accelerated Proximal Gradient,APG)算法对低秩项进行优化求解。通过两组高光谱图像和一组多光谱图像对所提算法进行实验验证,结果表明,所提方法在视觉效果和时间效率上取得了良好的平衡,综合性能明显优于其他基于非局部去噪的对比算法。; 关键词高光谱图像高斯噪声核范数低秩正则化非局部相似性; Keywords Hyperspectral image(HSI) Gaussian noise Nuclear norm Low-rank regularization Non-local similarity; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于旋转块的BM3D图像去噪改进算法被引量：9: 5; 作者杨良健周先春崔程程李萌昝明远; 机构南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京信息工程大学人工智能学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2021年第22期108-113,共6页; 基金国家自然科学基金项目(11202106,61302188) 江苏省“信息与通信工程”优势学科建设项目 +1 种基金国家级大学生创新创业训练计划项目(202110300057)资助。; 文摘针对经典BM3D去噪算法中存在的相似块匹配误差较大及对图像细节保护不足的问题,提出了一种基于旋转块的BM3D图像去噪改进算法。新算法首先对参考块进行不同角度的旋转获取旋转块,通过旋转块进行相似块匹配过程;然后使用低秩正则化来代替传统算法中的硬阈值滤波;最后,对结合旋转块匹配与低秩正则化的BM3D算法进行自适应调整,从而改善在均匀图像区域中的去噪效果。实验结果表明,新算法的相似块匹配程度更高,峰值信噪比相较于经典算法平均提升0.5 dB,有效保留图像边缘和纹理细节。; 关键词 BM3D 旋转块匹配低秩正则化自适应; Keywords BM3D rotate block matching low-rank regularization adaptation; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于全局稀疏梯度与低秩张量正则化的多源多波段图像融合方法	黄志忠潘汉	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于子空间表示和加权低秩张量正则化的高光谱图像混合噪声去除方法	周航苏延池李占山花昀峤	《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	结合非局部低秩先验的图像超分辨重建概率模型	张中兴刘慧郭强林毓秀	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于非局部相似及加权截断核范数的高光谱图像去噪	郑建炜黄娟娟秦梦洁徐宏辉刘志	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于旋转块的BM3D图像去噪改进算法	杨良健周先春崔程程李萌昝明远	《电子测量技术》北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料