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基于高阶奇异值分解和均方差迭代的图像去噪被引量：4: 2014年; 目的图像去噪是图像处理的难题,其难点是在尽量滤除噪声的同时对图像信息进行保持。针对该难点,本文提出了一种将非局部相似性和高阶奇异值分解(HOSVD)相融合,并利用均方差(MSE)迭代对图像进行去噪的iHOSVD算法。方法首先利用非局部相似块聚类和高阶奇异值分解构建数据自适应的3维变换基及其变换系数;其次,对变换系数进行阈值处理后进行3维反变换,从而达到非局部协同滤波的目的;最后,由于一次去噪操作无法达到理想的去噪效果,采用一种基于均方差最优的迭代方法对图像进行去噪,并证明该迭代是一个权衡偏差和方差使得均方差达到最优的过程。结果实验结果表明,iHOSVD算法既能够有效地去除噪声,又能够很好地保持纹理细节信息。结论本文所提的图像去噪iHOSVD算法结合了非局部协同滤波与数据自适应去噪的思想,通过对3种高水平去噪算法BM3D、NCSR和PLOW的比较实验发现,不仅表现了较强的图像去噪能力,而且在图像纹理细节保持方面效果最好,适用于纹理信息较强的图像。; 胡文锐谢源张文生; 关键词：均方差

一种列车车厢异常人群密度的检测方法: 本发明公开了一种列车车厢异常人群密度的检测方法，该方法包括以下步骤：采集具有不同人群密度等级的多幅车厢样本图像，并获取其多模态融合特征；训练得到人群密度分类器；获取待检测图像的多模态融合特征；根据人群密度分类器，得到待检...; 张文生匡秋明樊嘉峰谢源; 文献传递

基于目标时空一致性和局部稀疏表示的跟踪方法及装置: 本发明公开了一种基于目标时空一致性和局部稀疏表示的跟踪方法及装置。所述方法包括：(1)根据已知的跟踪结果采集正样本集和候选跟踪样本集；(2)利用固定栅格对样本分块并赋予标记；(3)对样本局部图像块进行稀疏编码，计算具有相...; 张文生杨叶辉谢源胡文锐

一种列车车厢异常人群密度的检测方法: 本发明公开了一种列车车厢异常人群密度的检测方法，该方法包括以下步骤：采集具有不同人群密度等级的多幅车厢样本图像，并获取其多模态融合特征；训练得到人群密度分类器；获取待检测图像的多模态融合特征；根据人群密度分类器，得到待检...; 张文生匡秋明樊嘉峰谢源; 文献传递

基于目标时空一致性和局部稀疏表示的跟踪方法及装置: 本发明公开了一种基于目标时空一致性和局部稀疏表示的跟踪方法及装置。所述方法包括：(1)根据已知的跟踪结果采集正样本集和候选跟踪样本集；(2)利用固定栅格对样本分块并赋予标记；(3)对样本局部图像块进行稀疏编码，计算具有相...; 张文生杨叶辉谢源胡文锐; 文献传递

畸变环境下的序列图像融合技术研究被引量：1: 2013年; 红外气动光学效应、大气扰动、湍流等会造成图像的畸变,为了对图像进行准确分析、识别,需要获取畸变校正后的图像。研究了在时变的畸变环境中,通过对拍摄到的序列图像进行处理,消除畸变影响来获取高质量图像。结合图像配准技术,充分考虑到配准后的各图像的质量指数,提出了一套新的畸变环境下的序列图像融合算法。通过在真实数据集上的系列实验,证实了算法的有效性。; 杨波张文生谢源; 关键词：图像融合图像配准

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谢源