一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法

    公开(公告)号:CN107067372A

    公开(公告)日:2017-08-18

    申请号:CN201610899325.7

    申请日:2016-10-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法,其特征是,首先针对平滑算子的非凸性不能保证能量泛函的全局唯一最小值的情况,提出了改进的平滑算子,建立新模型一,有效的抑制了椒盐噪声,但视觉效果尚有欠缺。针对新模型一去噪的视觉效果不够的情况,以及为进一步抑制“阶梯效应”现象和“孤立点”产生,引入梯度算子作为边缘检测算子并结合拉普拉斯算子构造新的能量泛函,建立新模型二;本模型有效的去除了椒盐噪声、抑制了“阶梯效应”和“孤立点”现象,更多的保留了图像的纹理细节特征,去噪效果较经典模型更具优越性。

    一种镜像图与粗细层次结合的稀疏人脸识别方法

    公开(公告)号:CN108038467B

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201711431688.9

    申请日:2017-12-26

    Abstract: 本发明公开了了一种镜像图与粗细层次结合的稀疏人脸识别方法,人脸在实际环境中,伴随着各种不可预知的情况,会呈现出复杂多变的特性。为了提高人脸识别率及更好的显示人脸特征,本发明的方法首先利用人脸的镜面性生成新的人脸图像,将原来的人脸训练样本和新生成的镜像图样本结合起来,使用粗细层次结合的分类方法来进行识别。新方法一方面增加了训练样本的数目,克服由于光照和姿态等外部因素带来的影响,另一方面选取合适的训练样本,丢掉不合适样本对于人脸识别所造成的不利影响。

    基于PSPICE的多级SPD仿真与实际冲击试验方法和系统

    公开(公告)号:CN106443385A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610901584.9

    申请日:2016-10-17

    CPC classification number: G01R31/12

    Abstract: 本发明利用PSPICE仿真软件采用组合波对多级电涌保护器SPD进行线-地、线-线两种工作模式下的残压以及通流量进行测试,同时利用实际冲击试验平台进行多级SPD的实际冲击试验,然后将仿真测试结果与实际冲击试验结果进行对比,得出的仿真冲击试验最终的最大残压值与最大通流容量较实际测量更为理想。本发明通过实际冲击试验结果对仿真结果进行验证,充分说明了PSPICE仿真冲击试验的可行性,使其可作为实际冲击试验的替代或对比验证数据,为SPD的应用提供参考依据。

    豆籽粒图像的去噪及分形方法

    公开(公告)号:CN108269264B

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN201611271169.6

    申请日:2016-12-30

    Inventor: 周先春 邹宇 陈铭

    Abstract: 豆籽粒的形状、大小等物理表征是豆类品质和种类判定的重要依据,快速准确地通过豆籽粒图像,检测辨别豆类的种类和品质是当今农业发展的一大问题。本发明提出一种基于梯度与曲率结合模型,G&C model的豆籽粒图像去噪及分形参数研究的方法。该发明首先用梯度与曲率相结合的图像处理方法对采集到的豆子图像进行去噪处理,随后对去噪后的豆籽粒图像进行分形参数研究,完成豆籽粒特征提取,最后通过特征值简洁有效的地对豆籽粒种类进行检测,从而为豆籽粒品种的检测提供一种有效的方法。

    一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法

    公开(公告)号:CN107067372B

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201610899325.7

    申请日:2016-10-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法,其特征是,首先针对平滑算子的非凸性不能保证能量泛函的全局唯一最小值的情况,提出了改进的平滑算子,建立新模型一,有效的抑制了椒盐噪声,但视觉效果尚有欠缺。针对新模型一去噪的视觉效果不够的情况,以及为进一步抑制“阶梯效应”现象和“孤立点”产生,引入梯度算子作为边缘检测算子并结合拉普拉斯算子构造新的能量泛函,建立新模型二;本模型有效的去除了椒盐噪声、抑制了“阶梯效应”和“孤立点”现象,更多的保留了图像的纹理细节特征,去噪效果较经典模型更具优越性。

    一种镜像图与粗细层次结合的稀疏人脸识别方法

    公开(公告)号:CN108038467A

    公开(公告)日:2018-05-15

    申请号:CN201711431688.9

    申请日:2017-12-26

    CPC classification number: G06K9/00268 G06K9/00288 G06K9/46 G06K2009/4695

    Abstract: 本发明公开了一种镜像图与粗细层次结合的稀疏人脸识别方法,人脸在实际环境中,伴随着各种不可预知的情况,会呈现出复杂多变的特性。为了提高人脸识别率及更好的显示人脸特征,本发明的方法首先利用人脸的镜面性生成新的人脸图像,将原来的人脸训练样本和新生成的镜像图样本结合起来,使用粗细层次结合的分类方法来进行识别。新方法一方面增加了训练样本的数目,克服由于光照和姿态等外部因素带来的影响,另一方面选取合适的训练样本,丢掉不合适样本对于人脸识别所造成的不利影响。

    豆籽粒图像的去噪及分形方法

    公开(公告)号:CN108269264A

    公开(公告)日:2018-07-10

    申请号:CN201611271169.6

    申请日:2016-12-30

    Inventor: 周先春 邹宇 陈铭

    Abstract: 豆籽粒的形状、大小等物理表征是豆类品质和种类判定的重要依据,快速准确地通过豆籽粒图像,检测辨别豆类的种类和品质是当今农业发展的一大问题。本发明提出一种基于梯度与曲率结合模型,G&C model的豆籽粒图像去噪及分形参数研究的方法。该发明首先用梯度与曲率相结合的图像处理方法对采集到的豆子图像进行去噪处理,随后对去噪后的豆籽粒图像进行分形参数研究,完成豆籽粒特征提取,最后通过特征值简洁有效的地对豆籽粒种类进行检测,从而为豆籽粒品种的检测提供一种有效的方法。

    一种基于残差学习与卷积神经网络的图像去噪方法

    公开(公告)号:CN111145125A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201911391449.4

    申请日:2019-12-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于残差学习与卷积神经网络的图像去噪方法,包括以下步骤:先分别采用卷积神经网络方法、残差学习的方法对输入的含噪图像去噪;再采用卷积神经网络方法与残差学习方法相结合的方法对含噪图像去噪,在卷积神经网络中添加padding,进行批规范化操作,在网络中加入浅层到深层的跨越连接结构,再采用Adam算法的卷积神经网络进行训练;最后,将去噪后的图像输出。本发明的方法不仅能拓展网络深度,有效避免网络退化以及信息在传递的工程中的丢失与损耗,提高卷积神经网络去噪模型深度和结构信息的保持效果。

    一种基于GPRS/GSM的无按钮式报警断电插线板

    公开(公告)号:CN106602314A

    公开(公告)日:2017-04-26

    申请号:CN201611201863.0

    申请日:2016-12-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于GPRS/GSM的无按钮式报警断电插线板,插线板本体上设有电能检测模块、单片机、GPRS/GSM模块、用于实现通断电的若干个继电器、触摸显示屏和报警器,电能检测模块实时检测各插口的使用功率并传送至单片机进行判断,当使用功率过大,报警器启动,单片机及时提醒用户断电,功率信息通过GPRS/GSM模块上传至服务器,手机客户端从服务器读取功率信息并能远程查看和控制插线板各插口的通断电,触摸显示屏取代传统开关按钮并实时显示功率信息。本发明具有实时检测使用功率、超负荷报警和远程操作通电或断电的功能,实现远距离人机交互和无按钮控制,自动化水平高,节能环保安全,具有广阔的应用前景。

    基于GSM/GPRS/GPS的智能非机动车防盗装置

    公开(公告)号:CN206292892U

    公开(公告)日:2017-06-30

    申请号:CN201621423525.7

    申请日:2016-12-23

    Abstract: 本实用新型一种基于GSM/GPRS/GPS的智能非机动车防盗装置,包括停车位,停车位上设电子锁,单片机处理器驱动继电器打开或关闭电子锁,单片机处理器与GSM/GPRS/GPS模块双向通信,单片机处理器连接指纹传感器、语音播报模块和报警器,GSM/GPRS/GPS模块与服务器模块无线连接并与手机客户端双向通信,服务器模块接收并保存GSM/GPRS/GPS模块传送的存取车记录。本实用新型利用GSM/GPRS/GPS模块接收手机客户端发送的存取信号并由单片机处理器判断是否有空余停车位和是否取车,以用户的手机号码或指纹作为凭证完成存车与取车,避免重复锁车的动作浪费,便于车辆管理,降低被盗率,安全可靠。

Patent Agency Ranking