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[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210155162.7在审
发明人：佟宇琪;许恒;刘茹;孟俊峰;陈晓愚;武浩远 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：对原始图像进行奇异值分解，得到左奇异向量、右奇异向量和原始奇异值矩阵；提取原始奇异值矩阵中的非零特征值构建矩阵，得到非零奇异值矩阵；基于非零奇异值矩阵从原始奇异值矩阵中提取奇异值矩阵补偿量；基于非零奇异值矩阵和奇异值矩阵补偿量构建奇异值补偿矩阵；基于奇异值补偿矩阵、左奇异向量和右奇异向量构建原始图像对应的目标图像。通过上述方案，生成的奇异值补偿矩阵对原始奇异值矩阵进行奇异值补偿，可以提升原始图像的质量，进而便于基于被动红外夜视系统进行图像处理，降低图像检测难度，提升图像检测效率。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]非侵入式负荷辨识模型的构建方法、装置和存储介质-CN202110372296.X在审
发明人：王传君;缪巍巍;曾锃;朱昊;曾文浩;李世豪;张明轩;张震;张厦千;张瑞;滕昌志 -专利权人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;南京工程学院
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了非侵入式负荷辨识模型的构建方法、装置和存储介质，将负荷信号特征矩阵进行奇异值分解获得奇异值对角向量矩阵、左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵；保留所述奇异值对角向量矩阵中高于预设奇异值门限的奇异值；从左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵选取更新后的奇异值对角向量矩阵对应的左右奇异值向量，构建成新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵；确定新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵对应的克罗内克积并进行特征矩阵基于奇异值特征矩阵重构的方法对信号进行预处理，降低了数据的纬度，将数据特征进行重新分布，缩短训练时间，降低网络复杂度。
侵入负荷辨识模型构建方法装置存储介质

[发明专利]一种图像奇异点校正方法-CN201811183857.6有效
发明人：何利蓉 -专利权人：杭州雄迈集成电路技术股份有限公司
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开的是一种图像奇异点校正方法，属于图像信号处理领域，将输入的bayer图像通过奇异点检测模块找出图像中的奇异点，再根据奇异点类型判断模块判断奇异点的类型，并根据不同类型通过奇异点校正模块，采用不同的方法对奇异点进行校正，输出奇异点校正后的图像，本发明对图像中的奇异点进行校正，可以改善图像的观感，采用与周围样点的差值对奇异点进行检测，不需要特殊的环境和特殊的工序，大大降低实现复杂度，对奇异点进行校正，不会对图像的清晰度造成影响
一种图像奇异校正方法

[发明专利]一种基于奇异向量稀疏重建的图像压缩方法-CN202011018569.2在审
发明人：张键;徐帅;薄丽玲;张恒;李宏然;袁冬青;仲兆满;肖禹辰;秦鑫 -专利权人：江苏海洋大学
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： H04N19/154 文献下载
摘要：本发明公开了图像压缩技术领域的一种基于奇异向量稀疏表示的图像压缩方法，包括以下步骤：S1：对原始图像矩阵进行奇异值分解，得到图像的左奇异向量矩阵、右奇异向量矩阵和奇异值矩阵；S2：根据计算的奇异值对图像信号的贡献，选择合适的奇异值，并丢弃对图像信号贡献较小的奇异值；S3：对于图像矩阵的奇异值分解生成的奇异向量矩阵，通过对奇异向量矩阵进行稀疏采样构造稀疏奇异矩阵实验在奇异值分解基础的进一步压缩；S4：通过最小二乘法的图像信号关键点提取，达到了对图像的进一步的压缩，在相同的压缩比下我们的方法比其他图像压缩方法重构后的图像质量更好，该方法的图像重建结果比原来的奇异值分解方法更接近原始图像。
一种基于奇异向量稀疏重建图像压缩方法

[发明专利]地震数据去噪方法及装置-CN202010304455.8有效
发明人：汪超;王赟 -专利权人：中国科学院地球化学研究所
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本申请提供一种地震数据去噪方法及装置，该方法通过获取待处理地震数据，对待处理地震数据进行奇异值分解，并对分解得到的右奇异向量进行平滑去噪处理得到第一右奇异向量，对分解得到的左奇异向量依据频率特性进行去噪处理得到第一左奇异向量，最后依据进行奇异值分解后得到的各奇异值中，最大的K个奇异值所对应的第一右奇异向量和第一左奇异向量重构得到去噪后的地震数据。这样，由于对分解后的奇异向量中的右奇异向量以及左奇异向量进行了去噪，使得复杂低信噪比地震数据中的信号和噪声不依赖于奇异值的大小就实现了分离，对于噪声识别和压制不再主要依赖于K值的选取，重构后的地震数据中可以有效去除掉噪声
地震数据方法装置

[发明专利]确定天线阵列的均衡权值的方法、电子设备-CN201910779030.X在审
发明人：李增;刘源;艾星星;池袖伟;孙礼辰 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种确定天线阵列的均衡权值的方法，该方法包括：获取所述天线阵列的干扰矩阵，以及天线阵列的接收机的底噪功率；对所述干扰矩阵进行奇异值分解，得到多个奇异值及各奇异值对应的左奇异向量；选取至少部分奇异值及奇异值对应的左奇异向量，根据选取的奇异值及奇异值对应的左奇异向量构造等效逆矩阵；根据所述等效逆矩阵，计算所述天线阵列的均衡权值。
确定天线阵列均衡方法电子设备

[发明专利]进行非迭代性奇异值分解的装置及方法-CN201910023821.X在审
发明人：李旭峯 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2019-01-10 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： H04B7/08 文献下载
摘要：用于非迭代性奇异值分解的方法及装置。所述方法包括：由接收器接收信号；由信道矩阵产生器为所接收的信号确定信道矩阵，其中信道矩阵具有维度N_rx×N_tx；由奇异值分解器将信道矩阵的维度降低到min(N_rx,N_tx)×min(N_rx,N_tx)；由奇异值分解器对已降低维度的信道矩阵执行奇异值分解，以确定奇异向量及使奇异向量的奇异值最大化的对应系数；基于当已降低维度的信道矩阵的维度小于或等于2时及当确定出对应的奇异向量的两个最大奇异值时的至少一者输出奇异值分解的结果；当不输出奇异值分解的结果时，由奇异值分解器从已降低维度的信道矩阵减去奇异向量以降低秩并返回来执行奇异值分解
信道矩阵奇异值分解维度奇异向量分解器非迭代接收器接收信号维度降低信号确定输出产生器最大化减去

[发明专利]基于小波变换和优化奇异值分解的紫外光谱去噪方法、系统、设备及介质-CN202310496864.6在审
发明人：覃兆宇;王曌钒;韩金 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明提供基于小波变换和优化奇异值分解的紫外光谱去噪方法、系统、设备及介质，包括对光谱信号进行小波变换对光谱信号预处理，进而对光谱信号进行奇异值分解，分解后只保留其中一个奇异值，其余奇异值置零，对每一个只含一个奇异值的奇异值矩阵逆变换形成原始光谱的奇异值分量信号，计算每个奇异值分量信号的熵且对熵得到熵差分谱，设定阈值范围，选择熵差分谱第一个峰值大于设定阈值对应的奇异值作为所选去噪有效阶次，以所选阶次作为临界点，保留临界点以前的奇异值，临界点之后的奇异值置零，通过奇异值分解逆变换重构信号本发明结合小波变换和优化奇异值分解方法，对于区分低信噪比下紫外光的噪声和有效信号有着明显效果。
基于变换优化奇异分解紫外光谱方法系统设备介质

[发明专利]一种基于DNN深度神经网络的奇异遍历检索方法及装置-CN202210889646.4有效
发明人：袁潮;请求不公布姓名;肖占中 -专利权人：北京拙河科技有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DNN深度神经网络的奇异遍历检索方法及装置。其中，该方法包括：获取历史奇异点检索数据和历史图像质量数据；提取所述历史奇异点检索数据和历史图像质量数据的对应关系信息，并生成奇异点‑图像质量二维矩阵；将所述奇异点‑图像质量二维矩阵作为特征矢量数据输入至检索模型中，训练得到奇异点遍历检索模型；利用所述奇异点遍历检索模型输入图像质量数据，输出奇异点信息。本发明解决了现有技术中对于奇异点的确认仅仅是直接通过奇异点筛查模型，然而对于模型的精度和模型是否完全匹配每一个奇异点和图像质量的要求，无法实现上述技术效果，导致整体奇异点的遍历筛查效率低下，精度不高的技术问题
一种基于 dnn 深度神经网络奇异遍历检索方法装置

[发明专利]基于奇异空间三特征的海面目标检测方法及系统-CN202110831236.X有效
发明人：丁昊;伍僖杰;关键;黄勇;刘宁波;董云龙;王国庆 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学航空作战勤务学院
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明提供一种基于奇异空间三特征的海面目标检测方法及系统，方法包括：获取待检测信号；从待检测信号的奇异空间中提取奇异空间三特征，构建三特征空间，得到待检测信号的特征点；其中，奇异空间三特征包括累积主奇异值、第二奇异向量线性程度和第三奇异向量线性程度；对待检测信号的特征点进行检测分类，得到目标检测结果。本发明提供的基于奇异空间三特征的海面目标检测方法及系统，通过从待检测信号的奇异空间中提取累积主奇异值、第二奇异向量线性程度、第三奇异向量线性程度这三个特征，利用融合上述三个特征的特征点进行目标检测，可以更好的区分目标单元与杂波单元
基于奇异空间特征海面目标检测方法系统

[发明专利]绕射波的分离方法及装置-CN202111197682.6在审
发明人：向阳;彭苏萍;林朋;李闯建 -专利权人：中国矿业大学（北京）
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：该方法包括：确定频率空间地震数据以及频率空间地震数据的初始Hankel块矩阵；对频率空间地震数据进行Frobenius计算，构建低秩优化模型，得到原始地震数据的原始分解结果，然后确定频率空间地震数据的奇异矩阵、奇异值和奇异值矩阵；采用Frobenius范数最小二乘优化算法，基于奇异矩阵、奇异值和奇异值矩阵，确定奇异值权重矩阵；根据奇异矩阵、奇异值、原始分解结果和奇异值权重矩阵，重构初始Hankel块矩阵，并确定分离绕射波数据本技术考虑了自适应计算奇异值权重因子，避免了传统方法中常数秩选取策略，增强了算法的鲁棒性和适应性，有利于获取高质量分离的绕射波场。
绕射波分离方法装置

[发明专利]一种处理语音奇异数据并修正的方法-CN202111462505.6在审
发明人：王雷;邱教伟;鲍东旭;姜宇;张维娜;张旭;任成鹏 -专利权人：中煤科工集团沈阳研究院有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明属于语音数据修正处理技术领域，特别提供了一种处理语音奇异数据并修正的方法。本奇异数据修正方法的具体步骤为：步骤1：根据滤波曲线判断阈值；步骤2：根据检测语音原始实验数据，进行筛选，筛选出奇异数据疑似点；步骤3：判断奇异数据疑似点是否满足阈值范围，判定此数据是否为奇异数据；步骤4：对判定为奇异数据的数据点进行修正，得出修正后的数据组。本方法提出的奇异性度量指标是基于线性拟合的，更好的兼顾保留信号与滤除奇异点，解决了奇异值滤波法数据代入后存在不可调和的矛盾，导致奇异数据点判定不准确，引起过度滤波或奇异数据大量残留导致信号失真的问题。
一种处理语音奇异数据修正方法

[发明专利]高速线材轧机的故障信号降噪重构特征识别方法-CN201710141369.8有效
发明人：孙建桥;李伟光;成西平;张晓涛;赵学智;赵果;谭仲毅 -专利权人：汉威广园（广州）机械设备有限公司;华南理工大学
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：所述方法包括：对采集的振动信号矩阵进行奇异值分解，以生成对应的奇异值向量；根据所述奇异值向量构造奇异值差分谱，并根据所述奇异值差分谱确定有效奇异值阶次；在有效奇异值阶次的范围内，对所述奇异值向量进行快速傅里叶变换FFT；搜索FFT结果序列中具有工频及其倍频特征的幅值，以得到对应的噪声奇异值；用剔除所述噪声奇异值的奇异值向量重构时域信号，以获得故障特征信号。
高速线材轧机故障信号降噪重构特征识别方法

[发明专利]基于奇异值分解重构的红外小目标预处理方法-CN201010151991.5无效
发明人：姚杰;徐贵力;吕东岳;吴昆明;张勇;董书莉 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2010-04-20 - 公布日： 2010-09-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于奇异值分解重构增强红外小目标预处理方法，包括以下步骤：对输入的图像进行SVD分解得到图像奇异值；对图像的奇异值曲线进行分析估计获取奇异值预测曲线，将获取的奇异值预测曲线和原始奇异值曲线进行求差，得到差分奇异值曲线，并对奇异值差分曲线进行归一化处理获得奇异值差分百分率曲线；基于奇异值差分百分率曲线对SVD分解后的图像进行重构，得到增强后的红外小目标图像。
基于奇异分解红外目标预处理方法

[发明专利]进行非迭代性奇异值分解的装置及方法-CN201910628427.9在审
发明人：李旭峯;安慜基 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2019-07-12 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： H04B7/08 文献下载
摘要：非迭代性奇异值分解的装置及方法。所述方法包括：由接收器接收信号；由连接到所述接收器的信道矩阵产生器为所接收的信号确定信道矩阵；由连接到所述信道矩阵产生器的奇异值分解器降低信道矩阵的维度；由奇异值分解器对已降低维度的信道矩阵执行奇异值分解，以确定奇异向量及使奇异向量的奇异值最大化的对应系数；以及基于当已降低维度的信道矩阵的维度小于或等于2时及当确定出对应的奇异向量的两个最大奇异值时的至少一者输出奇异值分解的结果。
进行非迭代性奇异分解装置方法

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