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公开(公告)号：CN104637037B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201510110333.4
申请日：2015-03-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非本地分类稀疏表示的SAR图像降噪方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种基于分类系数估计与稀疏表示相结合的SAR图像降噪方法。首先按照图像的同质区和异质区进行分类，而后分别采用非本地均值方法和3D变换域硬阈值收缩方法实现对同质区和异质区的降噪，并由降噪结果获得非本地系数。为进一步提高降噪性能，利用所估计出的非本地系数对稀疏表示模型中的系数进行约束，以更好的逼近真实图像的系数。最后,利用最终估计的系数重构出降噪后的图像。本发明对图像的同质区和异质区采用不同方法进行处理，不仅可有效的实现同质区抑斑，同时能保留异质区中存在的细节，可用于SAR图像降噪。
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公开(公告)号：CN112199264A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011074245.0
申请日：2020-10-09
Applicant: 重庆大学 , 重庆成峰水务工程有限责任公司 , 重庆市渝山水资源开发有限公司
Inventor： 韩亮 , 贺兴伟 , 陈沛中 , 蒲茂清 , 卢祖华 , 李军 , 陈卫华 , 罗祖阳 , 张渝 , 李傲 , 陈雄浩 , 罗乙钦 , 蔡文涛 , 杨婷 , 黄谦 , 龙灵 , 罗统军 , 刘浩伟 , 梁国祥 , 陈元昱 , 袁政
Abstract: 本发明是关于一种应用于智慧水务系统测试的水务通信业务源，属于智慧水务领域。本发明包括水务业务流量模块、背景流量模块、流量合成模块和通信模块四个组成部分；水务业务流量模块产生符合智慧水务系统要求的水务通信业务，并将其传送给流量合成模块；背景流量模块产生背景业务，并将其传送给流量合成模块；流量合成模块依据不同水务通信业务的发送频率规律和背景业务的发送频率规律进行业务合成，产生合成业务，并将其传送给通信模块；通信模块向网络发送接收到的合成业务。本发明提出的一种应用于智慧水务系统测试的水务通信业务源用于智慧水务系统的通信测试的用途，与传统的通信测试方法相比，具有部署快速、成本低廉、场景模拟能力强的优点，更符合智慧水务系统测试的需求。
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公开(公告)号：CN108599884B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201810223110.2
申请日：2018-03-19
Applicant: 重庆大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/309 , H04B17/345
Abstract: 本发明公开了一种噪声增强最小化错误概率的信号检测方法，属于信号处理领域。它是一种利用对系统添加的最优加性噪声，改善最大后验概率准则下二元信号假设检验检测性能的方法。首先给非线性系统输入信号加入与之独立的加性噪声；经过非线性系统后，获得加噪后的非线性系统输出信号；然后在最大后验概率准则下，利用所述加噪后的非线性系统输出信号来进行判决，建立起噪声增强最小错误概率检测模型；再求解该模型对应的最优加性噪声，并获得最小错误概率下的检测结果。本发明利用噪声增强特性，在最大后验概率准则下，实现了减小系统输出判决错误概率的目的。
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公开(公告)号：CN107832268B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201711173769.3
申请日：2017-11-22
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于噪声增强的线性最小均方误差估计方法。属于信号处理领域。它是一种将噪声增强和线性最小均方误差估计方法相结合的线性估计方法。首先给非线性系统输入信号加入与之独立的加性噪声，经过非线性系统后获得加噪后非线性系统输出信号，然后利用所述非线性系统输出信号对输入参数进行线性最小均方误差估计，建立噪声增强参数估计模型，最后求解该模型下的最优加性噪声，并获取最优加性噪声下的参数估计。本发明将噪声增强与线性最小均方误差估计方法相结合，通过给非线性系统输入加入噪声，达到了使系统输出信号对输入参数进行线性估计时产生的最小均方误差进一步减小的目的。
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公开(公告)号：CN103217677A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310172561.5
申请日：2013-05-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供了一种基于联合检测量的单通道合成孔径雷达(SAR)动目标检测方法，属于运动目标检测的技术领域。它是基于SAR图像在方位频谱的划分获取子图像对应的子孔径，而后结合二维自适应方法对不同子图像间在幅度和相位上的误差进行校正，实现子孔径间的配准；再利用相邻子图像间协方差矩阵获得的第二特征值与独立归一化相位的联合检测量实现目标检测；该方法具有较好的杂波抑制能力，稳健性较高，因此可以高效的实现运动目标的检测，并用于单通道SAR图像的运动目标检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112202641A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011073139.0
申请日：2020-10-09
Applicant: 重庆大学 , 重庆成峰水务工程有限责任公司 , 重庆渝山水资源开发有限公司
Inventor： 韩亮 , 贺兴伟 , 陈沛中 , 蒲茂清 , 卢祖华 , 李军 , 陈卫华 , 罗祖阳 , 张渝 , 李傲 , 陈雄浩 , 罗乙钦 , 杨婷 , 蔡文涛 , 龙灵 , 黄谦 , 刘浩伟 , 罗统军 , 袁政 , 梁国祥 , 陈元昱
Abstract: 本发明是关于一种智慧水务通信网络测试平台的设计方法，属于智慧水务领域。本发明包括水务通信测试平台主站和水务通信测试平台子站，其中，水务通信测试平台主站包括管理功能模块、配置功能模块、性能评价模块和第一通信功能模块，水务通信测试平台子站包括水务通信业务产生模块和第二通信功能模块。水务通信测试平台主站实现水务通信业务配置、性能评价、用户管理、子站管理、时钟同步和通信功能，水务通信测试平台子站实现水务通信业务产生和通信功能，水务通信测试平台主站能够与多个水务通信测试平台子站同时通信。本发明提出的一种智慧水务通信网络测试平台的设计方法用于智慧水务通信网络测试的用途，所采用的测试方法是业务级测试方法，具有部署快速、成本低廉、场景模拟能力强的优点，更符合智慧水务通信网络测试的需求。
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公开(公告)号：CN107301631B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201710506574.X
申请日：2017-06-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非凸加权稀疏约束的SAR图像降斑方法，属于数字图像处理技术领域。它利用相似图像块集合在变换域中的稀疏性，首先对每个目标图像块通过相似度比较寻找相似图像块集合并进行奇异值分解得到系数矩阵，然后对系数矩阵进行非凸加权约束，并通过阈值收缩对系数矩阵进行估计，使估计出的系数矩阵更接近于真实系数，最后利用估计的系数矩阵重构出降斑结果；本发明通过对系数矩阵的非凸加权约束，使降斑后的图像在保留细节的同时有效抑制相干斑噪声，已获得更为精确的降斑图像，更易于目标识别，因此可用于SAR图像降斑。
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公开(公告)号：CN107993205A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711211074.X
申请日：2017-11-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于学习字典与非凸范数最小化约束的MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用学习字典对结构组进行自适应稀疏表示，并对稀疏系数进行非凸范数最小化约束以重构图像的方法。首先找到目标图像块的相似图像块集合即结构组，然后建立图像的非凸范数最小化约束模型，并基于该模型学习出正交字典以提高稀疏表达能力，最后求解出该模型中的稀疏系数并重构图像；本发明通过学习字典对结构组进行表示，可有效提高稀疏表示后的稀疏度，进一步利用非凸范数最小化约束可使估计出的系数更接近于真实系数，通过本发明重构出的MRI图像整体更加清晰，而且细节信息更丰富，重构的准确度更高，因此可用于医学图像的重构。
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公开(公告)号：CN104978716A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510311551.4
申请日：2015-06-09
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种将图像非局部相似性与稀疏表示相结合的SAR图像降噪方法。首先通过Kmeans聚类法将相似图像块聚类；再对相似块集合做奇异值分解，得到包含行列相关信息的含噪奇异值系数。为使降噪后奇异值系数更好的逼近真实系数，利用线性最小均方误差准则估计奇异值系数。接着将估计后的奇异值系数重构得到初始降噪图像块，结合初始降噪结果重新对含噪图像块进行聚类降噪，并将降噪后图像块重构得到最终降噪图像。本发明不仅去噪效果明显且能够有效的保持图像纹理细节，还具有良好的视觉效果，可用于SAR图像降噪。
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公开(公告)号：CN104637037A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510110333.4
申请日：2015-03-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非本地分类稀疏表示的SAR图像降噪方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种基于分类系数估计与稀疏表示相结合的SAR图像降噪方法。首先按照图像的同质区和异质区进行分类，而后分别采用非本地均值方法和3D变换域硬阈值收缩方法实现对同质区和异质区的降噪，并由降噪结果获得非本地系数。为进一步提高降噪性能，利用所估计出的非本地系数对稀疏表示模型中的系数进行约束，以更好的逼近真实图像的系数。最后,利用最终估计的系数重构出降噪后的图像。本发明对图像的同质区和异质区采用不同方法进行处理，不仅可有效的实现同质区抑斑，同时能保留异质区中存在的细节，可用于SAR图像降噪。
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