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王斯琪

作品数:6 被引量:100H指数:4
供职机构:西安电子科技大学数学与统计学院更多>>
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陕西省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇电子电信
  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 5篇图像
  • 2篇对偶
  • 2篇图像修复
  • 2篇子空间
  • 2篇子空间聚类
  • 2篇聚类
  • 2篇空间聚类
  • 1篇信号
  • 1篇信号处理
  • 1篇视频
  • 1篇视频图像
  • 1篇梯度场
  • 1篇投影梯度法
  • 1篇图像分割
  • 1篇图像分解
  • 1篇图像欧氏距离
  • 1篇图像去噪
  • 1篇图像去噪算法
  • 1篇图像序列
  • 1篇图像序列处理

机构

  • 6篇西安电子科技...

作者

  • 6篇王斯琪
  • 4篇冯象初
  • 4篇李小平
  • 2篇王卫卫
  • 2篇张瑞
  • 1篇常莉红
  • 1篇罗亮

传媒

  • 2篇自动化学报
  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇西安电子科技...

年份

  • 1篇2016
  • 5篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
图像分割的改进稀疏子空间聚类方法被引量:5
2015年
提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明,本文提出的改进稀疏子空间聚类方法具有良好的聚类性能,对噪声具有一定的鲁棒性;用于自然图像能够得到更好的分割效果。
李小平王卫卫罗亮王斯琪
关键词:图像分割子空间聚类
稀疏子空间聚类综述被引量:77
2015年
稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)是一种基于谱聚类的数据聚类框架.高维数据通常分布于若干个低维子空间的并上,因此高维数据在适当字典下的表示具有稀疏性.稀疏子空间聚类利用高维数据的稀疏表示系数构造相似度矩阵,然后利用谱聚类方法得到数据的子空间聚类结果.其核心是设计能够揭示高维数据真实子空间结构的表示模型,使得到的表示系数及由此构造的相似度矩阵有助于精确的子空间聚类.稀疏子空间聚类在机器学习、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域已经得到了广泛的研究和应用,但仍有很大的发展空间.本文对已有稀疏子空间聚类方法的模型、算法和应用等方面进行详细阐述,并分析存在的不足,指出进一步研究的方向.
王卫卫李小平冯象初王斯琪
关键词:高维数据子空间聚类
低秩和对偶在图像序列处理中的应用研究
近年来,图像(序列)处理技术已广泛使用于计算机视觉、信息科学、工程建模、影视特效等领域。基于数学模型的图像(序列)处理工具不仅能够为待解决问题提供有利理论依据,更方便学者们对模型性能进行讨论分析和改良创新。本论文针对图像...
王斯琪
关键词:视频图像图像修复信号处理
基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法被引量:11
2015年
非局部平均(Non-local means,NLM)算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性,取得了很好的去噪效果.然而,在强噪声的干扰下,NLM算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性.因此,很多文献利用图像的梯度信息对权函数做了改进.但是,传统的梯度算子对噪声十分敏感,不能有效地提高相似性度量的准确性.本文将图像的稀疏梯度场(Sparse gradients field,SGF)引入权函数的定义中,提出一种基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法.首先,区别于传统基于局部的梯度算子,提出了基于全局的稀疏梯度场模型,进一步给出一个自适应的稀疏梯度场模型(Adaptive sparse gradients field,ASGF),并利用向前–向后分裂算法求解.然后,利用图像的稀疏梯度场对NLM算法的权函数进行改进,得到本文提出的算法.实验结果表明,无论是客观评价还是视觉效果,本文所提算法的性能优于NLM算法和其他利用梯度信息改进的NLM算法.
张瑞冯象初王斯琪常莉红
关键词:图像去噪
基于最大范数的低秩稀疏分解模型被引量:3
2015年
为了更好地解决高维数据矩阵低秩稀疏分解问题,该文提出以Max-范数凸化秩函数的Max极小化模型,并给出该模型的相应算法。在对新模型计算复杂性分析的基础上,该文进一步提出了Max约束模型,改进模型不仅在分解问题中效果良好,且相应的投影梯度算法具有更强的时效性。实验结果表明,该文提出的两组模型对于低秩稀疏分解问题均行之有效。
王斯琪冯象初张瑞李小平
关键词:图像分解投影梯度法
图像修复问题的低秩对偶逼近算法被引量:5
2016年
为改进传统基于样本修复方法在实际应用中的不足,提出了一种新的图像修复算法.新算法以显著性排序法确保优先修复含明显结构边的目标块,利用图像欧氏距离搜索与该目标块匹配的相似样本块,对由搜索样本向量化构成的相似块矩阵进一步采用低秩对偶逼近提取可用信息以修复缺失像素.实验表明,新算法能够准确地优先修复显著性结构,且对多种类型的缺失均具有较好的修复效果.
冯象初王斯琪李小平
关键词:图像修复图像欧氏距离
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