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[发明专利]一种基于盲压缩感知的层析SAR三维成像方法-CN202211337478.4在审
发明人：赵曜;孟祥玉 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于盲压缩感知的层析SAR三维成像方法，涉及层析SAR成像技术领域，步骤如下：S1：观测对象区域获取的SAR序列数据集进行预处理，每幅图像中的像素按照顺序构建高纬度信号并排列成矩阵形式；S2：利用相邻方位‑距离单元高程向的相关性，使用盲压缩感知框架对图像信息进行重构，将图像信号建模成一个稀疏矩阵和一个字典矩阵的乘积；建立基于盲压缩感知的层析SAR成像模型；S3：对成像模型继续变换和求解
一种基于压缩感知层析 sar 三维成像方法

[发明专利]多输入多输出系统中的窄带干扰估计方法及装置-CN201510201103.9有效
发明人：宋健;刘思聪;杨昉;丁文伯 -专利权人：清华大学
申请日： 2015-04-24 - 公布日： 2015-07-22 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：个接收天线所接收到的M组所述训练序列，分别对每组相邻所述训练序列中的L点重复训练序列部分进行逐点相减，以得到M段长度为L的窄带干扰时域差分采样序列；根据M段时域差分采样序列构成多维窄带干扰信号联合采样矩阵，得到结构化压缩感知模型；根据结构化压缩感知模型，估计窄带干扰信号的频率、幅度和相位，得到窄带干扰信号的估计。本发明的实施例，利用多天线的空间相关性和结构化压缩感知算法，在不损失系统频谱效率前提下，提升抑制窄带干扰性能，提高系统的鲁棒性。
输入输出系统中的窄带干扰估计方法装置

[发明专利]基于分布式压缩感知的全极化SAR超分辨成像方法-CN201410106245.2有效
发明人：张磊;吴敏;许志伟;段佳;邢孟道 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-03-20 - 公布日： 2014-08-13 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明属于极化SAR超分辨成像技术领域，特别涉及基于分布式压缩感知的全极化SAR超分辨成像方法。该基于分布式压缩感知的全极化SAR超分辨成像方法包括以下步骤：建立全极化合成孔径雷达信号模型；根据各个极化通道接收的后向散射回波数据，得出合成孔径雷达后向散射系数矩阵；采用分布式压缩感知算法，建立合成孔径雷达后向散射系数矩阵的最优化问题模型
基于分布式压缩感知极化 sar 分辨成像方法

[发明专利]一种基于块加权约束的压缩感知图像重建方法及装置-CN201610370865.6有效
发明人：谢国喜;陈中舟;刘新;郑海荣 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2016-05-30 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于块加权约束的压缩感知图像重建方法及装置，所述方法包括，根据待重建图像中的感兴趣目标对待重建图像进行划分，确定感兴趣目标区域；确定感兴趣目标区域及非感兴趣目标区域的惩罚权重；根据所述惩罚权重及约束项类型构造基于块加权约束的压缩感知图像重建算法模型；求解所述基于块加权约束的压缩感知图像重建算法模型，得到重建图像。
一种基于加权约束压缩感知图像重建方法装置

[发明专利]一种电力负荷模型构建方法、装置和设备-CN201910049509.8有效
发明人：曹华珍;高崇;吴亚雄;唐俊熙;李浩;李阳;张俊潇;陈荃;王天霖;黄烨;陈沛东;何璇 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电网规划研究中心;广东电网发展研究院有限责任公司
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种电力负荷模型构建方法、装置和设备，利用随机高斯测量矩阵对电力负荷信号进行压缩感知采样，能够极大减少采集数据量，从而节约了存储与通讯资源，加快了传输速度，在接收到压缩感知采样后的低维信号之后，再根据低维信号是属于稳态信号还是暂态信号分别用傅里叶基稀疏矩阵恢复算法和小波基稀疏矩阵恢复算法进行信号的准确恢复，根据恢复后的信号参数分别构建负荷静态模型和负荷动态模型，具有小存储快速传输和精准建模的优点，解决了现有的缺少一种具备小存储快速传输的精准电力负荷模型的技术问题。
一种电力负荷模型构建方法装置设备

[发明专利]声矢量阵中一种基于平行因子压缩感知的盲源分离方法-CN201610034938.4有效
发明人：李书;张小飞;郑旺;胡滨 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2016-01-19 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开声矢量阵中一种基于平行因子压缩感知的盲源分离方法，包括如下步骤：根据接收端的信号构造三线性模型；构造压缩矩阵，对三线性模型进行压缩；利用三线性交替最小二乘算法对压缩后的三线性模型进行分解，得到压缩后的信源矩阵的估计
矢量一种基于平行因子压缩感知分离方法

[发明专利]一种合成孔径压缩感知超声成像中的高效能稀疏字典的设计方法-CN201710040267.7有效
发明人：王平;李娜;罗汉武;曹永东;王东升;李猛克;崔士刚;陈师宽;江金洋;杜炜;谢解解;石轶哲;倪磊;杨飞;李刚健 -专利权人：重庆大学;国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司
申请日： 2017-01-19 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G01S15/89 文献下载
摘要：本发明公布了一种合成孔径压缩感知超声成像中的高效能稀疏字典的设计方法，属于超声成像技术领域。该方法包括如下步骤：超声阵列接收的连续回波信号进行放大处理和A/D转换，获得超声成像所需要的回波信号x；选取delta矩阵作为合成孔径压缩感知超声成像的测量矩阵，对回波信号x进行非均匀压缩采样，得到测量信号y；利用发射脉冲作为基函数构造高效能稀疏字典Ψ；根据delta矩阵、测量信号y以及高效能稀疏字典Ψ构建合成孔径压缩感知超声成像的数学模型，通过该模型和重构算法得到重建原始回波信号利用重建原始回波信号进行波束合成并最终成像；本发明能让回波信号以更高的压缩率实现相同的恢复效果
一种合成孔径压缩感知超声成像中的高效能稀疏字典设计方法

[发明专利]一种基于贝叶斯压缩感知的雷达信号测量方法-CN201810411283.7有效
发明人：李如春;程云霄;施朝霞 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-05-02 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：针对具有结构性干扰噪声的雷达信号测量，基于贝叶斯压缩感知，建立其测量模型，通过对测量模型中的感知矩阵行向量进行能量约束，利用各信号分量的先验信息，最小化后验协方差的迹，结合多变量自适应回归曲线方法，对感知矩阵进行设计优化
一种基于贝叶斯压缩感知雷达信号测量方法

[发明专利]基于张量模型与压缩感知理论的图像斑点噪声去除方法-CN201810322284.4在审
发明人：王钢;周若飞;郑黎明;刘春刚;许尧;李真 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-04-11 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：基于张量模型与压缩感知理论的图像斑点噪声去除方法，本发明涉及图像斑点噪声去除方法。本发明为了解决现有斑点噪声去除算法去噪效果不明显以及噪声残留度高的问题。本发明包括：步骤一：根据超声探头中超声换能器阵元输出的信号呈乘性噪声的特性，建立斑点噪声模型；步骤二：针对步骤一建立的斑点噪声模型，引入压缩感知理论，分别建立单帧图像去噪模型与多帧图像张量去噪模型；步骤三：对步骤二的建立的单帧图像去噪模型依次进行稀疏编码、字典更新和图像重构，得到去噪后的单帧图像；步骤四：对步骤二的建立的多帧图像张量去噪模型依次进行稀疏编码、字典更新和图像重构，得到去噪后的多帧图像。
去噪压缩感知理论单帧图像多帧图像图像斑点噪声去除斑点噪声图像重构稀疏编码字典更新超声换能器阵元斑点噪声去除图像处理领域超声探头乘性噪声算法噪声残留输出引入

[发明专利]基于视觉感知模型的唐卡数字水印方法-CN202110890427.3在审
发明人：唐伶俐;黄天赐;解庆;刘永坚;胡桉澍 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉感知模型的唐卡数字水印方法，包括步骤：1)对水印图像进行预处理；2)对唐卡元素图像的ROI区域进行选择；3)构建视觉感知JND模型；4)将水印图像嵌入唐卡元素图像；5)对图像增加水印嵌入强度以提升水印抗压缩性本发明考虑不同图像不同区域自适应的确定水印嵌入强度，不再使用相同的常量嵌入强度，而是借助视觉感知JND模型动态的计算不同图像每个像素点的可修改阈值，最后将这个阈值作为水印嵌入强度。为了提升水印抗压缩鲁棒性，本发明提出了关于图像SSIM和水印NC两个变量的循环函数来提升水印鲁棒性的方法，可以针对不同唐卡自适应确定不同水印嵌入强度，有效提升了数字水印的不可见性和鲁棒性。
基于视觉感知模型数字水印方法

[发明专利]磁共振图像重建方法、装置和计算机可读存储介质-CN201811089037.0有效
发明人：黄小倩;李国斌;刘楠;辛阳 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司;上海联影医疗科技有限公司
申请日： 2018-09-18 - 公布日： 2020-07-21 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种磁共振图像重建方法，包括以下步骤：获取欠采样k空间数据；基于经训练的神经网络模型和所述欠采样k空间数据获得预测图像；以及基于压缩感知算法、所述欠采样k空间数据和所述预测图像生成重建图像，其中所述压缩感知算法包括若干约束项
磁共振图像重建方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于图模型的图像压缩感知方法-CN201810368095.0有效
发明人：颜成钢;李志胜;刘炳涛;周旭;俞灵慧;陈靖文;张勇东 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-04-23 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图模型的图像压缩感知方法。本发明包括：1：设置QP因子，对测试图像X进行压缩得到图片X'，并将压缩后的图片与原始图片的PSNR值进行比较；2：将压缩后的图片X'分成若干重叠小块，对于每个小块构造相似块组，并进行平均；步骤3：将待重建的压缩平均块中的每一个像素看成是一个节点，构造对应的图模型；4：将图作为正则项，将原始块与待重建的压缩平均块的偏差作为二次项，对表达式进行凸优化处理求解；5：对每个重叠小块处理完后，采用加权平均对图片进行更新，得到压缩重建后的图片Y，并计算原始图片与处理完后的图片的PSNR值，并与传统图像压缩感知方法进行比较。本发明提高图像的压缩效率以及重建速率。
一种基于模型图像压缩感知方法

[发明专利]基于压缩感知和遗传算法的均匀圆阵解调二维相干信号方法及系统-CN202110259408.0在审
发明人：缪晨;岳爽;马越;陈春红;汪敏;康炜;杨国;王晶琦;吴文 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩感知和遗传算法的均匀圆阵解调二维相干信号方法及系统。方法包括：均匀圆阵接收数据得到Ux‑Uy坐标下压缩感知的波达方向估计模型；利用SVD分解方法分解阵列接收数据矩阵实现数据的降维处理；利用Ux‑Uy坐标系下构建的感知矩阵进行正交匹配追踪算法(OMP)计算出目标的大致角度本发明结合压缩感知和遗传算法实现均匀圆阵解调二维相干信号，解决了均匀圆阵压缩感知DOA估计精度不足的问题，能够实现高精度的均匀圆阵二维相干信号解调。
基于压缩感知遗传算法均匀解调二维相干信号方法系统

[发明专利]图像压缩感知重建方法、系统、设备及介质-CN202210462697.9在审
发明人：侯兴松;李子昂 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像压缩感知重建方法、系统、设备及介质，方法包括：利用预设的第一去噪器模型，对待处理的原始图像进行退化处理，得到退化后的图像；利用改进的基于深度学习的近似消息传递算法，对所述退化后的图像进行压缩重建处理，得到所述的图像压缩感知重建结果；其中，所述改进的基于深度学习的近似消息传递算法，为将基于深度学习的近似消息传递算法中的去噪器替换为预设的第二去噪器模型的算法；所述预设的第一去噪器模型和预设的第二去噪器模型均为基于图像先验建模的灰度图像高斯噪声去噪器网络模型
图像压缩感知重建方法系统设备介质

[发明专利]基于修正线性混合模型的高光谱压缩感知方法、设备及系统-CN201911146773.X有效
发明人：王忠良;粘永健;何密;张珠;钟华;肖晶晶;李鹏岳 -专利权人：铜陵学院;中国人民解放军陆军军医大学
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于修正线性混合模型的高光谱压缩感知方法、设备及系统。该方法包括：步骤S1，获取原始高光谱图像光谱维压缩采样后的观测数据Y＝AX，其中A为观测矩阵，X为待重建的原始高光谱图像；步骤S2，构建修正线性混合模型：X＝ES+BEH；其中，E为端元矩阵；S为丰度矩阵；B为端元E的修正矩阵；H为修正后的端元所对应的丰度矩阵；基于观测数据Y分别估计出B、S和H的最优值；步骤S3，将B、S和H的估计值代入修正线性混合模型来重建原始高光谱图像。修正线性混合模型引入了修正项BEH，可根据光谱上每个点的扰动情况自适应地进行修正，提高了模型表征高光谱图像的能力，进而提高了高光谱压缩感知的重建质量。
基于修正线性混合模型光谱压缩感知方法设备系统