基于分块的稳健张量主成分分析方法

    公开(公告)号:CN109446473A

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201810704642.8

    申请日:2018-07-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于分块的稳健张量主成分分析方法,通过引入级联运算,将整个张量分成若干个大小相同的块张量的级联,在一个更合适的尺寸的张量中进行图像去噪实验。交替方向乘子法将优化模型划分为两个子问题,即低秩成分逼近和稀疏成分逼近。迭代张量奇异值软阈值算子和迭代软阈值算子被用来解决这两个子问题。所得到的低秩成分为去噪声后的图像,稀疏成分为噪声。本发明用于提取多路数据的低秩成分和稀疏成分,通过引入分块思想,以及加入稀疏约束,在较小的块张量中提取低秩成分,能够获得更为准确清晰的细节。

    一种基于几何测度和稀疏优化的三维兴趣点检测方法

    公开(公告)号:CN105740859A

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201610057558.2

    申请日:2016-01-27

    CPC classification number: G06K9/3233

    Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域,具体涉及一种基于几何测度和稀疏优化的三维兴趣点检测方法。该方法包括构建三维网格模型的尺度空间、计算三维网格模型的显著性响应图、根据显著性响应图选取三维兴趣点候选集和稀疏优化兴趣点候选集四步。通过引入两种三维网格模型表面的局部几何性质来定义一种新的三维兴趣点响应函数;对三维网格模型中的任意一点,使用在尺度空间中不同尺度下的显著性响应值之间的乘积作为该点的最终显著性响应值;使用稀疏优化模型来精炼三维兴趣点候选集,以得到更加精确和稳定的三维兴趣点。最终实现高效的、鲁棒的和稳定的检测效果。

    半盲的最小方差无失真响应波束形成方法

    公开(公告)号:CN101344582B

    公开(公告)日:2011-03-30

    申请号:CN200810045814.1

    申请日:2008-08-15

    Abstract: 半盲的最小方差无失真响应波束形成方法属接收无线传播信号的波束器阵列信号处理范畴。利用传统的波束形成器输出的一组最大值对应的方向向量构造最小方差约束矩阵,确定满足线性约束和最小方差约束的半盲的最小方差无失真响应波束形成器的响应向量,根据阵列的接收向量在半盲的最小方差无失真响应波束形成器的响应向量上的投影的最大值所对应的波达方向估计一个信号的波达方向,利用该信号的波达方向和阵列的接收向量确定残差向量,用残差向量替代阵列的接收向量,重复上述步骤,重复次数等于信号个数,或者当残差信号小于一定值时停止。本发明在阵列接收向量数量较少情况下实现了高精度、高分辨的波达方向估计,从而实现了高精度波束形成。

    一种半监督的异源信号解混校正方法

    公开(公告)号:CN117590344A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311454835.X

    申请日:2023-11-01

    Abstract: 本发明公开了一种半监督的异源信号解混校正方法,对作为训练样本的天线阵列接收信号和作为标签的已知的辐射源方位之间的对应关系受到混叠信号干扰的问题,利用天线阵列接收信号和部分异源信号的方位信息,实现对天线阵列接收信号的幅度和相位响应的半监督校正。本发明利用部分异源信号的方位信息,对天线阵列接收信号的幅度和相位响应进行半监督校正,适用于异源信号时频混叠、需要在线或现场补偿天线阵列接收信号的幅度和相位响应不一致性误差的场合。

    一种随机被动匹配滤波的弱信号高分辨测向方法

    公开(公告)号:CN117590319A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311636576.2

    申请日:2023-12-01

    Abstract: 本发明属于无线电测向领域,具体涉及一种随机被动匹配滤波的弱信号高分辨测向方法。本发明根据测向设备和随机匹配滤波的相关参数,确定测向设备的阵列接收信号和被动匹配滤波的参考信号;然后确定随机匹配滤波样本抽取矩阵,并根据随机匹配滤波样本抽取矩阵从被动匹配滤波的参考信号中确定随机匹配滤波的参考信号;接着由随机匹配滤波的参考信号与测向设备的阵列接收信号,确定随机匹配滤波输出的快拍信号及其自相关矩阵;最后由自相关矩阵确定高分辨空间谱,并由高分辨空间谱的谱峰位置确定随机被动匹配滤波的测向结果。本发明能在低信噪比条件下实现提高对多个来波方向相近的信号的分辨能力和测向精度的目的。

    一种面向全景视频编码的率失真优化方法

    公开(公告)号:CN115022638A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210758994.8

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种面向全景视频编码的率失真优化方法,通过编码器对视频进行编码并控制视频编码的量化参数,所述方法包括编码单元级量化参数调整、CTU级拉格朗日乘子的校正以及基于编码树单元间时域依赖性的率失真优化方法。CU级QP调整主要是根据球域与二维平面的对应关系,计算出不同位置的CU对应的权重,根据权重调整对应的QP,对不同位置的CU带入相应的调整后的QP从而确定最佳编码单元划分方式;CTU级λ的校正指的是根据不同位置的CTU的权重得到对应的CTU级QP,然后根据相应的CTU级QP去调整λ。CTU级时域率失真优化算法是在时域上根据不同CTU之间的率失真依赖关系,计算出每个CTU的时域影响因子去微调CTU对应的拉格朗日乘子从而对率失真过程进行优化。

    基于视频序列特征和QP-λ修正的时域率失真优化方法

    公开(公告)号:CN111918068A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010776206.9

    申请日:2020-08-05

    Abstract: 本发明属于视频编解码技术领域,具体涉及一种基于视频序列特征和QP-λ修正的时域率失真优化方法。本发明对新一代编码器AV1提出了一种基于视频序列特征以及QP-λ修正的时域率失真优化方法,根据此前在HEVC-RA编码结构下的时域依赖关系以及AV1的特性和视频序列特征,通过构造时域失真传播链,估计当前编码单元及受影响的未来编码单元的聚合失真,计算时域失真传播模型中编码单元的传播因子,进而通过更加准确的传播因子调整拉格朗日乘子实现时域依赖率失真优化,同时对QP-λ的关系进行重新修正,调整I帧以获得更好的编码效果。

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