公开(公告)号：CN119782941A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202510285796.8

申请日：2025-03-12

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 施冕 ,  袁杰 ,  贺林 ,  陈胖胖 ,  张思琦 ,  张莉

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/20 ,  G06F18/21 ,  G06Q10/0635

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的可信度评估模型构建方法及系统，涉及审计证据可信度评估领域，包括以下步骤：多源收集审计证据分类预处理；融合数挖与专识提取特征设变量；专家分析构建贝叶斯网络结构；据大量历史数据算条件概率表；交叉验证评估优化模型，含调结构、改概率、变特征等操作，确保模型精准评估可信度。该模型构建方法及系统提升审计证据可信度评估的准确性与效率，精准分析证据关系，减少误判风险，自动化流程加速审计，适应多场景，为审计决策提供可靠依据，助力审计工作高效开展与质量提升。

公开(公告)号：CN114359064B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202111473098.9

申请日：2021-12-02

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 张莉 ,  钱妍 ,  韩靖敏 ,  檀结庆

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/77

Abstract: 本发明涉及一种基于双重梯度约束的高光谱图像恢复方法，包括：输入受噪声污染的高光谱图像；利用伪l1,0范数定义并构造与L0梯度模型在数学意义上等价的基于伪l1,0范数的梯度模型#imgabs0#形成对图像梯度域的第一重约束；构建三维全变分加权差正则项L1‑2SSTV，形成对图像梯度域的第二重约束；建立基于梯度域双重梯度约束的高光谱图像恢复模型L0‑L1‑2SSTV，在ALM算法框架下对恢复模型迭代求解至稳定，获得去噪后的修复图像。本发明充分利用了高光谱图像的空间以及光谱的梯度信息，能够在去除噪声的同时，有效保留图像的结构细节和锐化边缘，避免过度平滑现象的产生，得到具有良好视觉效果的高光谱图像。

公开(公告)号：CN114240772B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202111395519.0

申请日：2021-11-23

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 张莉 ,  韩靖敏 ,  钱妍 ,  檀结庆

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明涉及一种多尺度结合广义核范数的图像去噪方法，包括：对自然图像数据集D分块，计算图像块像素分布所对应的马氏距离进行聚类，确定外部先验参数Θ；引导内部图像块分组，先将不同尺度下噪声图像Y分解为N个图像块，通过计算马氏距离，将噪声图像分为K个相似块组；构建正则项R(Z)，对分组阶段每一个相似块组进行低秩约束，滤除噪声，将去噪后不同尺度下的图像块进行图像整合，重叠部分取平均值，得到与输入的噪声图像同样大小的去噪结果X。本发明既考虑不同尺度间的噪声图像信息也关注到外部清晰图像的统计分布规律特点，对具有复杂图像边缘和纹理具有较强的鲁棒，一定程度上抑制了噪声和伪影的产生。