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一种基于区域相似样例学习的稀疏去噪方法: 本发明公开了一种基于区域相似样例学习的稀疏去噪方法，使用含噪声的图像在图片库里进行基于SIFT‑MSER特征簇的相似区域检索，在获得相似区域后利用匹配的SIFT特征点坐标计算出相应的仿射变化矩阵；将匹配到的相似区域转换至...; 高志升谢春芝胡占强裴峥罗晓晖

一种基于区域相似样例学习的稀疏去噪方法: 本发明公开了一种基于区域相似样例学习的稀疏去噪方法，使用含噪声的图像在图片库里进行基于SIFT‑MSER特征簇的相似区域检索，在获得相似区域后利用匹配的SIFT特征点坐标计算出相应的仿射变化矩阵；将匹配到的相似区域转换至...; 高志升谢春芝胡占强裴峥罗晓晖; 文献传递

基于局部相似样例学习的稀疏去噪方法: 基于局部相似样例学习的稀疏去噪方法，本发明涉及图像去噪技术领域，其旨在解决现有技术中构造的字典与待去噪图像相关度低或所构造字典本身还有噪声造成去噪能力弱等技术问题。本发明通过构造与待去噪图像包含对象的相似样例，包括三维模...; 高志升谢春芝胡占强裴峥; 文献传递

基于相似图像检索与字典学习的图像去噪算法被引量：1: 2016年; 为了更好地分析与理解图像,需对图像进行去噪。提出一种基于相似图像检索与字典学习的图像去噪方法。首先,为了提高图像检索的准确度,对噪声图像进行初始去噪提高信噪比;然后使用初始去噪图像在图片库里进行基于SIFT特征的图像检索,使用匹配到的相似图像作为字典学习的样本,提高字典与噪声图像的相关性;最后进行高频补偿。卫星图像被用于去噪实验证明所提算法的优越性。与传统去噪方法相比,所提出的方法不仅获得较好的去噪效果,而且在一定程度上有效地抑制去噪带来的高频信息丢失。; 胡占强耿龙; 关键词：SIFT 字典学习

基于样例学习的稀疏表示图像去噪方法研究: 地基望远镜的空间目标在成像过程中受到大气湍流、传感器热噪声、空间微尘以及目标高速移动的影响，采集到的图像呈现一定程度的退化现象。为了从退化的数据中恢复质量更好的图像，国内外研究学者在图像去模糊、图像超分辨，图像去噪等方面...; 胡占强; 关键词：图像去噪字典学习; 文献传递

基于小波光照归一化和高判别力特征的人眼定位算法被引量：2: 2015年; 人眼定位是人脸识别、人脸分析等的前提,但是人眼定位的精度极易受到非均匀光照和噪声的影响。针对这一问题,提出一种结合小波变换光照归一化和高判别力特征的人眼定位算法。首先通过小波变换对人脸图像进行光照归一化处理,然后对人眼候选区域提取LTP和LPQ特征,对每个候选人眼区域计算SVR分类响应值得到人眼概率图,最后对人眼概率图进行高斯拟合,完成人眼精确定位。在人脸数据集CMU-PIE、Yale B和AR上的实验结果表明,该算法能有效克服非均匀光照对人眼进行精确定位的影响,具有光照变化鲁棒性,比同类算法有更高的定位精度。; 高志升岳桢张铖方胡占强; 关键词：小波 LTP SVR

基于差分进化P系统的多模态图像配准: 利用膜计算的极大并行特点,提出一种在P系统框架下的多模态图像配准(DE-MCIR)算法.设计了一种细胞型P系统的膜结构,细胞膜中一个对象表示一组浮动图像变换参数.使用改进后的差分进化算法优化对象,并使用所设计的两种转运规...; 高志升张铖方胡占强耿龙; 关键词：差分进化算法 P系统; 文献传递

采用目标背景建模的毫米波弱小目标检测: 2016年; 基于被动毫米波成像特性,提出了改进的稀疏表示——圆周中心差(ISR-CSCD)算法来解决被动毫米波图像中弱小目标与背景区分度较弱,目标可提取特征较少的问题。该算法通过改进稀疏表示方法完成背景抑制与目标增强。依据目标与周围背景特征先验,提出了圆周中心差背景抑制算法对检测图像进行背景抑制。然后,融合改进稀疏表示方法和圆周中心差背景抑制算法的结果得到抑制了背景的目标增强图像。最后,基于恒虚警率的检测方法完成了弱小目标的检测。对不同场景下的毫米波图像进行了实验检测,结果表明,与主流算法图像稀疏表示(SR)法、鲁棒规则核回归牛顿算法(NRRKR),空时联合分类稀疏表示算法(STCSR)和累积中心与周边差异测量算法(ACSDM)相比,ISR-CSCD算法具有更低的虚警率、更高的检测精度、更强的鲁棒性。对各种虚警率、信噪比之下的毫米波弱小目标检测结果显示,ISR-CSCD检测率相对于其它算法平均提高了约15%。; 高志升耿龙张铖方胡占强; 关键词：被动毫米波成像弱小目标检测

基于差分进化P系统的多模态图像配准: 利用膜计算的极大并行特点,提出一种在P系统框架下的多模态图像配准(DE-MCIR)算法。设计了一种细胞型P系统的膜结构,细胞膜中一个对象表示一组浮动图像变换参数。使用改进后的差分进化算法优化对象,并使用所设计的两种转运规...; 高志升张铖方胡占强耿龙; 关键词：差分进化算法多模态图像配准 P系统; 文献传递

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胡占强