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结合局部熵能量泛函与非凸正则项的图像分割被引量：1: 1; 作者韩明王敬涛 +1 位作者孟军英刘教民《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期160-167,共8页; 为了克服灰度不均匀对图像分割的影响,结合CV模型的全局能量项和LBF模型的局部能量项,引入图像局部熵信息和非凸正则项,构造新的能量泛函,提出了结合局部熵的局部能量泛函与非凸正则项的图像分割算法。该算法首先采用CV模型中的全局能... 展开更多; 关键词图像分割局部熵能量泛函灰度不均匀非凸正则项; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应图嵌入和非凸正则特征自表达的无监督特征选择: 2; 作者李梦晴孙林徐久成《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第16期177-185,共9页; 针对传统的无监督特征选择不能充分兼顾样本及特征的局部结构,以及没有考虑非凸正则项带来更稀疏的解并能够选择出更具判别性特征等问题,提出了自适应图嵌入和非凸正则特征自表达的无监督特征选择方法。通过图嵌入降低特征维度,获得样... 展开更多; 关键词无监督特征选择图嵌入特征自表达非凸正则项自适应; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非凸低秩矩阵逼近和全变分正则化的高光谱图像去噪被引量：11: 3; 作者陶星朋徐宏辉 +1 位作者郑建炜陈婉君《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第8期125-133,共9页; 高光谱图像在采集过程中经常受到混合噪声的干扰,严重影响了图像后续应用的性能,因此图像去噪已成为一个极其重要的预处理过程。文中采用非凸正则项代替传统的核范数重新构造逼近问题,使稀疏正则项更贴近本质秩函数的属性,进而提出了一... 展开更多; 关键词高光谱图像混合噪声全变分非凸正则项增广拉格朗日乘子法; 在线阅读下载PDF 职称材料

局部信息熵的快速混合测地区域活动轮廓模型被引量：2: 4; 作者林喜兰陈秀宏肖林云《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第9期1332-1340,共9页; 针对变分水平集算法在图像分割过程中计算量较大且收敛速度慢的现象,在前人研究的基础上提出了一种新的局部信息熵的混合测地区域活动轮廓模型。该模型构造一个新的能量泛函,在泛函中引入柔化核函数作为窗口核函数,构造一个新的符号压... 展开更多; 关键词混合测地区域活动轮廓模型柔化核函数符号压力函数局部信息熵非凸正则化项; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合局部熵能量泛函与非凸正则项的图像分割被引量：1: 1; 作者韩明王敬涛孟军英刘教民; 机构石家庄学院计算机科学与工程学院燕山大学信息科学与工程学院河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期160-167,共8页; 基金教育部协同育人项目(No.201702185053) 河北省高等学校青年拔尖人才计划项目(No.BJ2017105) +1 种基金石家庄市重点研发项目(No.181230041A); 文摘为了克服灰度不均匀对图像分割的影响,结合CV模型的全局能量项和LBF模型的局部能量项,引入图像局部熵信息和非凸正则项,构造新的能量泛函,提出了结合局部熵的局部能量泛函与非凸正则项的图像分割算法。该算法首先采用CV模型中的全局能量泛函得到图像的大致演化轮廓;通过构建具有局部熵信息的局部能量泛函,实现对图像的精确分割。然后,利用非凸正则项作为图像演化过程中零水平集逼近目标的又一驱动力驱动曲线演化和边缘保护。该算法利用变分水平集方法将这一新构建的能量泛函进行最小化,通过迭代更新水平集函数,完成曲线演化。最后,对比实验表明,所提出的算法可以高效、准确地分割灰度不均匀图像。; 关键词图像分割局部熵能量泛函灰度不均匀非凸正则项; Keywords image segmentation local entropy energy functional intensity inhomogeneity non-convex 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

题名自适应图嵌入和非凸正则特征自表达的无监督特征选择: 2; 作者李梦晴孙林徐久成; 机构河南师范大学计算机与信息工程学院天津科技大学人工智能学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第16期177-185,共9页; 基金国家自然科学基金(62076089,61976082)。; 文摘针对传统的无监督特征选择不能充分兼顾样本及特征的局部结构,以及没有考虑非凸正则项带来更稀疏的解并能够选择出更具判别性特征等问题,提出了自适应图嵌入和非凸正则特征自表达的无监督特征选择方法。通过图嵌入降低特征维度,获得样本相似度矩阵,引导特征选择;引入特征自表达策略,用其余特征线性表示每一个特征,考虑特征间的相似性关系,保持特征局部结构;在特征自表达中添加非凸正则项,获得行更稀疏的权重矩阵,实现特征选择;在特征选择过程中执行自适应图嵌入对数据局部结构进行学习,选择最优特征子集;为求解非凸稀疏问题,使用交替迭代方法优化求解模型,设计了一种新的无监督特征选择算法。在6个数据集上与其他算法进行实验对比分析,实验结果表明所提算法是有效的。; 关键词无监督特征选择图嵌入特征自表达非凸正则项自适应; Keywords unsupervised feature selection graph embedding feature self-expression non-convex regular term selfadaptation; 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

题名基于非凸低秩矩阵逼近和全变分正则化的高光谱图像去噪被引量：11: 3; 作者陶星朋徐宏辉郑建炜陈婉君; 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8期125-133,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFE0126100) 国家自然科学基金(61602413) +3 种基金浙江省教育厅项目(Y201941027)。; 文摘高光谱图像在采集过程中经常受到混合噪声的干扰,严重影响了图像后续应用的性能,因此图像去噪已成为一个极其重要的预处理过程。文中采用非凸正则项代替传统的核范数重新构造逼近问题,使稀疏正则项更贴近本质秩函数的属性,进而提出了一种将非凸代理函数、全变分正则项和l 2,1范数集成于统一框架的混合噪声去除算法。所提算法旨在将退化的高光谱图像以矩阵的形式分解为低秩分量和稀疏项,并利用全变分正则化保持边缘信息,提高了高光谱图像的空间分段平滑性。最后利用非凸代理函数的特殊性质,采用一种基于增广拉格朗日乘子法的迭代算法进行变量优化求解。通过多组实验进行验证,结果表明所提算法不仅能有效地去除混合噪声,而且能较好地保持图像的结构和细节,与现有的其他高光谱去噪方法相比,其在视觉效果和定量评价结果上都明显提升。; 关键词高光谱图像混合噪声全变分非凸正则项增广拉格朗日乘子法; Keywords Hyperspectral image Hybrid noise Total variation Nonconvex regularizer Augmented lagrangian multipliers; 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

题名局部信息熵的快速混合测地区域活动轮廓模型被引量：2: 4; 作者林喜兰陈秀宏肖林云; 机构江南大学数字媒体学院; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第9期1332-1340,共9页; 基金国家自然科学基金No.61373055~~; 文摘针对变分水平集算法在图像分割过程中计算量较大且收敛速度慢的现象,在前人研究的基础上提出了一种新的局部信息熵的混合测地区域活动轮廓模型。该模型构造一个新的能量泛函,在泛函中引入柔化核函数作为窗口核函数,构造一个新的符号压力函数来代替测地线边缘检测函数,并以局部信息熵作为图像拟合能量项的权重,通过非凸正则化项来约束水平集函数。由此得到的算法不仅能加快轮廓曲线的收敛速度,而且可以处理那些由于光照或其他外界因素的变化产生的灰度不均匀或者模糊的图像,提高分割的精确性。将算法在合成图像和真实图像上做仿真实验,实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度,分割也较准确,同时对轮廓曲线的初始位置不敏感,具有很好的鲁棒性。; 关键词混合测地区域活动轮廓模型柔化核函数符号压力函数局部信息熵非凸正则化项; Keywords hybrid geodesic region active contour model mollifying kernel function signed pressure force function local entropy nonconvex regularization term; 分类号 TP391.4 [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	结合局部熵能量泛函与非凸正则项的图像分割	韩明王敬涛孟军英刘教民	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	自适应图嵌入和非凸正则特征自表达的无监督特征选择	李梦晴孙林徐久成	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于非凸低秩矩阵逼近和全变分正则化的高光谱图像去噪	陶星朋徐宏辉郑建炜陈婉君	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2021	11	在线阅读下载PDF 职称材料
4	局部信息熵的快速混合测地区域活动轮廓模型	林喜兰陈秀宏肖林云	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料