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谢晓振: 作品数：15 被引量：57H指数：5; 供职机构：西北农林科技大学理学院更多>>; 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博士科研启动基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学环境科学与工程更多>>

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小波域中双稀疏的单幅图像超分辨被引量：4: 2014年; 目的过去几年,基于稀疏表示的单幅图像超分辨获得了广泛的研究,提出了一种小波域中双稀疏的图像超分辨方法。方法由小波域中高频图像的稀疏性及高频图像块在空间冗余字典下表示系数的稀疏性,建立了双稀疏的超分辨模型,恢复出高分辨率图像的细节系数;然后利用小波的多尺度性及低分辨率图像可作为高分辨率图像低频系数的逼近的假设,超分辨图像由低分辨率图像的小波分解和估计的高分辨率图像的高频系数经过二层逆小波变换来重构。结果通过大量的实验发现,双稀疏的方法不仅较好地恢复了图像的局部纹理与边缘,且在噪声图像的超分辨上也获得了不错的效果。结论与现在流行的使用稀疏表示的超分辨方法相比,双稀疏的方法对噪声图像的超分辨效果更好,且计算复杂度减小。; 杨波吴纪桃谢晓振; 关键词：小波域超分辨

L1-2空谱全变差正则化下的高光谱图像去噪被引量：10: 2019年; 针对高光谱图像的复原问题,提出了一种基于局部核范数最小化和全局L1-2空谱全变差正则化的高光谱复原模型.首先,将高光谱图像划分成局部交叠的三维图块,在提高局部低秩性的同时减少核范数最小化带来的信息损失;然后,建立稀疏表达能力更强的L1-2空谱全变差正则项,不仅能表示空间稀疏先验,而且还能发掘光谱稀疏先验;最后联合两者的优势,在局部上利用核范数最小化惩罚光谱低秩性,在全局上利用L1-2空谱全变差约束高光谱的空间和光谱稀疏性,建立新的高光谱图像复原模型.该模型不仅能够有效去除高斯噪声、脉冲噪声、死线噪声及其混合噪声,而且减少了对噪声独立同分布假设的依赖,能部分抑制与结构相关的噪声.通过对模拟的和真实的高光谱图像进行大量的实验仿真,并与经典的基于低秩和全变差的复原方法相比,本文模型复原结果的平均峰值信噪比提高1.36 dB,平均结构性相似指标提高0.004,而Q-测度降低1.35,平均光谱角降低0.64,复原精度大幅度提高.; 曾海金蒋家伟赵佳佳王艺卓谢晓振; 关键词：高光谱图像

加强计算机技术在“概率论与数理统计”课程中的应用: 2016年; 随着网络技术的发展,计算机技术已运用到我们生活中的各个方面,经过教学研究发现,在教学的过程中,应用计算机技术可以获得良好的教学效果。计算机技术应用于教学之中,主要可以通过使用多媒体技术进行教学,多媒体是一种新型的教学手段,它不仅可以加强师生的交流,而且可以对概率论与数理统计的理论知识进行演示,让学生更加容易掌握概率统计。因此加强计算机技术,提高教师应用多媒体技术的意识已经成为教学中的重要问题。; 谢晓振胡小宁; 关键词：多媒体技术概率论与数理统计社会实践

计算机模拟在概率论课程教学中的应用被引量：1: 2016年; 在理解频率的稳定性、大数定律以及中心极限定理方面上,计算机模拟概率论随机试验有着非常显著的教学效果。本文通过简要分析余数法、混同余法所形成的均匀随机数方法、运用Mathematica软件所形成的一系列分布随机数方法,并借助于计算机技术的假设检验方法对所获取的伪随机数进行假设检验,然后通过蒲丰的投针实验为依据,对数值计算上运用概率思想的蒙特卡洛方法进行简要探讨,希望能够为我国概率论课程教学效率和教学质量的提升带来一定帮助。; 谢晓振胡小宁; 关键词：计算机模拟蒙特卡洛方法

改进K-means活动轮廓模型被引量：5: 2015年; 目的通过对C-V模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于水平集函数的改进K-means活动轮廓模型。方法该模型包含局部自适应权重矩阵函数,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质对分割目标的影响,进而实现对灰度非同质图像的精确分割。结果通过分析对合成以及自然图像的分割结果,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型不仅能较准确地分割灰度非同质图像,而且降低了对初始曲线选取的敏感度。结论提出了包含权重矩阵函数的新活动轮廓模型,根据分割目的和分割图像性质,制定不同的权重函数,该模型具有广泛的适用性。文中给出的一种具有局部统计特性的权重函数,对灰度非同质图像的效果较好,且对初始曲线位置具有稳定性。; 张倩颖吴纪桃谢晓振王晓涛; 关键词：水平集方法

图像局部交互熵分割模型的两步快速优化被引量：1: 2016年; 目的针对LCK(local correntropy-based K-means)模型收敛速度慢,提出新的基于LCK模型的两步快速分割模型。方法两步快速分割模型包括粗分割和细分割。1)粗分割:先将待分割的原始图像下采样,减少数据量;然后使用LCK模型对采样后的粗尺度图像进行分割,得到粗分割结果及其相应的粗水平集函数。由于数据量的减少,粗分割步骤可以快速得到近似分割结果。2)细分割:在水平集函数光滑性约束下,将粗分割结果及其对应的粗水平集函数上采样到原始图像的尺度,然后将上采样后的粗水平集函数作为细分割的初始值,利用LCK模型对原始图像进行精细分割。因初始值与真实目标边界很接近,所以只需很少迭代次数就能得到最终分割结果。结果采用F-score评价方法分析自然以及合成图像的分割结果,并与LCK模型作比较,新的模型F-score数值最大,且迭代次数不大于50。结论粗分割步骤能在小数据量的情况下,快速分割出粗略的目标;细分割步骤在较好的初始值条件下,能够快速收敛到最终的分割结果,从而有效提高了模型的计算效率和精确性。本文算法主要适用于分割含有未知噪声及灰度非同质的医学图像,且分割效率高。; 宋杨杨刘迎洲谢晓振郝智慧; 关键词：图像分割活动轮廓模型水平集方法

混合全变差和低秩约束下的高光谱图像复原被引量：4: 2017年; 目的由于高光谱遥感数据携带丰富的光谱和空间信息,使其在许多领域得以广泛关注和应用。但是高光谱遥感数据在获取过程中受到各种因素的影响,存在多种不同程度的退化,进而影响到后续的处理和应用。因此,提出一种基于低秩矩阵近似和混合全变差正则化方法来复原退化的高光谱遥感数据。方法首先分析高光谱遥感数据的两种低秩先验:光谱低秩先验和空间低秩先验;然后利用光谱低秩先验建立低秩矩阵近似表示模型,有效抑制稀疏噪声,例如脉冲噪声、条纹噪声、死线噪声等;再利用空间低秩先验建立混合全变差正则化模型,有效去除高密度噪声,例如强高斯噪声、泊松噪声等;最后结合两种模型的优势,建立基于低秩矩阵近似和混合全变差正则化模型。结果利用多组高光谱遥感数据,和多种相关的高光谱复原方法进行对比仿真实验,表明新模型的结果在视觉质量有很大改进。与目前最新的复原模型相比,提出的模型的平均峰值信噪比能提高1.8 d B,而平均结构相似数值指标能提高0.05。结论新模型充分利用高光谱遥感数据的空间和光谱低秩先验,针对含有高密度噪声和稀疏异常值的高光谱遥感数据,能够有效复原出高质量的高光谱遥感数据。; 谢晓振徐鹏彭真张雯佳; 关键词：高光谱遥感图像图像复原全变差正则化方法

广义复相关系数及其在小麦育种上的应用: 2017年; 为了解决多个因变量Y和多个自变量X之间的相关分析,假设X与Y的联合正态分布已知,而且X与Y存在线性相依,提出广义复相关系数的定义、估计和检验。广义复相关系数是简单相关系数和复相关系数的自然推广,应用上更为方便。; 解小莉杜俊莉谢晓振胡小宁董晓萌刘建军刘璐张军昌陈小蕾袁志发郭满才

《线性代数》计算机辅助教学初探: 2016年; 科技在不断进步,时代在不断发展,当今社会已经俨然成为一个信息化的社会,将计算机信息技术应用到教学上已经成为一个势不可挡的趋势,同样它也被应用到数学教学中,比如线性代数、高等数学、数理统计学等学科当中,但是其应用技术相对来说还不够成熟。本文主要是针对计算机辅助软件在《线性代数》这门课中的应用,来探讨如何才能更好地把计算机辅助软件在线性代数教学中的作用发挥到最好,笔者根据自己的一些实践和经验,提出了几点建议,希望能对教师在线性代数教学上有所帮助,从而更好地实现教学,最终提高学生的学习效率。; 谢晓振胡小宁; 关键词：线性代数计算机辅助教学

截断核范数和全变差正则化高光谱图像复原被引量：12: 2019年; 目的高光谱图像距具有较高的光谱分辨率,从而具备区分诊断性光谱特征地物的能力,但高光谱数据经常会受到如环境、设备等各种因素的干扰,导致数据污染,严重影响高光谱数据在应用中的精度和可信度。方法根据高光谱图像光谱维度特征值大小与所包含信息的关系,利用截断核范数最小化方法表示光谱低秩先验,从而有效抑制稀疏噪声;再利用高光谱图像的空间稀疏先验建立正则化模型,达到去除高密度噪声的目的;最终,结合上述两种模型的优势,构建截断核范数全变差正则化模型去除高斯噪声、稀疏噪声及其他混合噪声等。结果将本文与其他三种近期发表的主流去噪方法进行对比,模型平均峰信噪比提高3.20 dB,平均结构相似数值指标提高0.22,并可以应用到包含各种噪声、不同尺寸的图像,其模型平均峰信噪比提高1.33 dBo结论本文方法在光谱低秩中更加准确地表示了观测数据的先验特征,利用高光谱遥感数据的空间和低秩先验信息,能够对含有高密度噪声以及稀疏异常值的图像进行复原。; 杨润宇贾亦雄徐鹏谢晓振; 关键词：高光谱遥感图像图像复原全变差正则化方法

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