国家自然科学基金(61101158)
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 相关作者：蒋爱民施铃泉李雪刘小峰孙娟更多>>
- 相关机构：河海大学电信科学技术第十研究所常州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种仅基于超声波技术定位的新方法被引量：1
- 2013年
- 为解决超声传感器只能确定位置不能确定方向的问题,提出一种新的定位方法。首先,针对超声波传感器数量最小化及安装位置最优化问题,对定位系统进行数学建模;然后,在理论推算得出的指定位置安装超声波发射模块和接收模块,再配以射频程控交换机以及51单片机,建立起定位系统的物理配置模型;最后,利用最小二乘法对测得的数据进行处理,得到精确的位置和方向估计。实验结果表明:该定位方法可在同一参考系中唯一地确定自主移动机器人的位置和方向,并且对机器人的最佳位置和方向估算结果与真实值非常接近。
- 韩学超韩新春
- 关键词：超声波传感器自主移动机器人最小二乘法
- 基于字典学习的残差信息融合图像去噪方法被引量：4
- 2015年
- 传统去噪算法只考虑从含噪图像中恢复出图像信息,然而对去噪后残差信号的利用却并未加以重视。针对图像去噪后残差信号中包含有用信息的特点,提出了一种基于字典学习的残差信息融合图像去噪方法。首先使用字典学习方法对单幅含噪图像进行去噪;然后对首次降噪后的残差图像进行图像块筛选;再对筛选出的图像块再次进行去噪处理;最后在小波域实现两幅图像的融合得到最终的去噪图像。实验结果表明,与传统基于字典学习的去噪方法相比,所提方法能够进一步提取残差信号中的图像特征信息,在峰值信噪比和结构相似度上都有所提升。特别是对一些细节较为复杂的场景图像,具有更好的去噪效果,从而证明了残差信号对于图像去噪的重要作用。
- 董明堃蒋爱民孙娟
- 关键词：图像去噪字典学习小波融合
- 基于稀疏表示的图像超分辨率重构算法被引量：7
- 2014年
- 为提高单幅图像的分辨率,提出一种基于稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是联合训练高分辨率和低分辨率字典,然后利用所得字典求解高、低分辨率下图像块共有的稀疏表示系数。与已有的基于稀疏表示的图像超分辨重构算法相比,该算法在求解稀疏表示系数时并未采用拉格朗日乘子将稀疏度和重构误差相结合,而是利用对偶模型求解原始的带约束优化问题。实验表明,与其他图像超分辨率重构方法相比,该方法所需手动调节参数较少,重构效果较好。
- 李雪蒋爱民刘小峰施铃泉
- 关键词：超分辨率重构二阶锥规划
