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[发明专利]一种古籍图像修复方法、终端设备及存储介质-CN202110514674.3有效
发明人： 陈颖频;王灵芝;黄慧滢;喻飞;林凡;陈育群;徐国荣;王海光;何丽 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种古籍图像修复方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：构建基于形态学分解的古籍图像恢复模型；S2：利用交替乘子迭代法，引入辅助变量Q0、Q1、Q2，令并引入辅助变量Q0、Q1、Q2对应的拉格朗日乘子二次惩罚项和二次惩罚项系数λ0、λ1、λ2，将对步骤S1中公式的求解转换为对FC、FT、Q0、Q1、Q2、的求解；S3：针对古籍图像恢复模型进行迭代训练，在每次迭代中，通过对FC、FT、Q0、Q1、Q2、分别求解来计算当前迭代的修复后图像F，进而计算是否成立，如果成立，则输出当前迭代时的修复后图像F(k+1)。本发明提出了基于形态学成分分析和Lp伪范数的古籍图像修复模型，然后引入交替乘子迭代法将提出模型分解为若干去耦合的子问题再进行求解，能够较好地修复古籍图像。
一种古籍图像修复方法终端设备存储介质

[发明专利]一种无人机目标跟踪方法、终端设备及存储介质-CN202110782180.3有效
发明人：虞虹玲;陈颖频;蔡宇晴;张月轩;陈悦;邓肇俊;胡瑞松;刘桥瑞;杨博文;张夏杰;杨康 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及一种无人机目标跟踪方法、终端设备及存储介质，该方法中利用多通道联合组稀疏性和加权特征融合机制来增强无人机跟踪的鲁棒性；引入联合稀疏正则项作为加权向量来融合多特征；利用多通道的组稀疏性自适应构造空间正则项。首先，利用多特征的联合稀疏性作为不同通道的特征图对应的权值，消除噪声信息；其次，将通道和空间维度中的组稀疏性转化为组稀疏图，自动构建空间正则项；并将全局响应振荡和局部响应变化作为更新策略的判断准则。最后，引入交替方向乘子法求解滤波模型的最优解。本发明显著提高了无人机目标跟踪的精度。
一种无人机目标跟踪方法终端设备存储介质

[发明专利]一种目标跟踪方法、终端设备及存储介质-CN202110153228.4有效
发明人： 陈颖频;孔俊雅;虞虹玲;林晨;蒋旻佚;罗崇淼 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明涉及一种目标跟踪方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：对目标模板施加低秩约束，降低背景杂乱的影响；将目标模板与候选图像分别分块处理，构建基于低秩约束的逆向联合稀疏表示的联合稀疏编码模型；引入交替方向乘子法，将目标函数转换为若干个相对简单的子问题求解；通过联合稀疏编码打分，判别式非最大值抑制投票打分和局部纹理特征相似度打分三步评分机制筛选出最优候选粒子，获得最优图像块。本发明可以有效提高跟踪的精确度与成功率，且在遮挡、旋转、运动模糊和背景杂波情况下取得较好的跟踪性能。
一种目标跟踪方法终端设备存储介质

[发明专利]一种基于抗遮挡机制的空时自学习目标跟踪方法-CN202211054008.7在审
发明人：王灵芝;陈颖频;张俊;陈嵚崟;林静敏 -专利权人：厦门城市职业学院（厦门开放大学）
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06V10/62 文献下载
摘要：本发明本发明提供一种基于抗遮挡机制的空时自学习目标跟踪方法，包括：获取图像初始样本集；从图像初始样本集中采用循环移位，再利用裁剪矩阵提取背景块作为真实负样本；根据相邻帧响应图的差异设计局部响应变化矩阵以感知空间外观信息的变化，并设计自适应空间正则化项；根据历史跟踪结果中的正样本构建多模态模板池以评估最佳候选样本的置信度，若最佳候选样本被判定为正样本，则根据局部响应变化矩阵加快滤波器的学习；通过搜索响应图的最大值来定位跟踪对象，实现目标定位；本发明方法通过引入背景样本作为真实的负样本参与滤波器的学习，以历史跟踪结果中的硬阳性样本构建多模态模板池以评估最佳候选样本的置信度，跟踪性能好，可靠性高。
一种基于遮挡机制自学习目标跟踪方法

[发明专利]一种基于张量低秩先验与隐式正则技术彩图椒盐去噪方法-CN202211052899.2在审
发明人：王灵芝;陈颖频;张俊;陈嵚崟;林静敏 -专利权人：厦门城市职业学院（厦门开放大学）
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于张量低秩先验与隐式正则技术彩图椒盐去噪方法，包括：通过检测图像的像素幅度来探测椒盐噪声位置信息；将椒盐噪声污染的彩色图像作为缺失数据的张量和椒盐噪声张量的总和；利用基于模型驱动的并行矩阵分解低秩张量重建算法结合基于数据驱动的FFDNet去噪网络对缺失数据的张量进行重建；本发明提供的方法通过检测处理图像的像素幅度来探测噪声位置信息，引入基于模型驱动的并行矩阵分解低秩张量重建算法和基于数据驱动的FFDNet去噪网络，去噪效果更优越。
一种基于张量先验正则技术彩图椒盐方法

[发明专利]一种目标跟踪方法、终端设备及存储介质-CN202210896598.1在审
发明人：张华林;胡强;林晨;陈颖频;严嘉怡;李凯特;李一凡;乔嘉琪;何耀驰;张月轩;杨博文;张夏杰;蔡宇晴;陈振雕;陈育群;陈海英 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种目标跟踪方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：当接收到新一帧的图片时，提取特征并估计空间注意力掩码矩阵；获取当前帧样本各通道响应，并更新相关滤波器中各通道的实际注意力权重，计算当前帧各样本的相关滤波响应，并提取其中响应最大的样本作为当前帧的候选样本；提取候选样本的特征，并将其与历史多模态目标模板池内各目标模板的特征进行相似度计算，当计算的最大相似度超过相似度阈值时，判定该候选样本可靠，将候选样本对应的图片添加至历史多模态目标模板池内，更新当前帧训练样本、滤波器、模板池、目标和背景颜色直方图；否则，不更新。本发明可以实现遮挡场景下鲁棒跟踪的目的，提升了目标跟踪的准确性。
一种目标跟踪方法终端设备存储介质

[发明专利]一种信号鲁棒稀疏时频分析方法、终端设备及存储介质-CN202111270269.8在审
发明人： 陈颖频;王海光;王灵芝;喻飞;林凡;陈育群;宋建华;何丽;陈悦 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种信号鲁棒稀疏时频分析方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：构建基于形态学成分分析、稀疏时频分析和帧小波变换的信号冲击噪声去除模型；S2：针对信号冲击噪声去除模型利用前向分解法，计算冲击噪声去除后信号的纹理成分yT和卡通成分yC；S3：根据信号的纹理成分yT和卡通成分yC，针对信号冲击噪声去除模型利用后向分解法，计算信号冲击噪声去除后的频谱稀疏解xi。本发明引入形态学成分分析算法将待处理信号分解为低频卡通成分、高频纹理成分以及噪声成分，并在形态学成分分析的基础上进一步引入平稳帧小波正则项，充分挖掘信号有效成分与噪声成分的差异性，达到压制噪声和鲁棒时频分析的目的。
一种信号稀疏分析方法终端设备存储介质

[发明专利]地震信号随机噪声衰减方法、终端设备及存储介质-CN201810487212.5有效
发明人： 陈颖频;王灵芝;陈育群;林凡;喻飞 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于交叠组稀疏广义全变分的地震信号随机噪声衰减方法，该方法包括以下步骤：S1、输入待去噪的地震信号图G；S2、对求解输出图像模型中的参数进行初始化；S3、计算得到F(k)，F(k)为k次迭代得到的地震信号图，并判断是否满足||F(k+1)‑F(k)||2/||F(k)||2tol，若满足，转至步骤S11，否则转至步骤S4；更新F，Vx，Vy；S5、判断是否满足若满足，转至步骤S6，否则转至步骤S8；S6、利用式更新S7、n＝n+1，返回至步骤S5；S8、计算S9、利用公式更新S10、k＝k+1，返回至步骤S3；S11、输出去噪后的地震信号图F。本发明方法充分利用了图像一阶、二阶梯度的邻域相似性，提高平滑区域与边界区域的差异性，从而提高去噪算法的鲁棒性，获得相比于经典TGV更好的去噪性能。
地震信号随机噪声衰减方法终端设备存储介质

[发明专利]一种基于高阶交叠组稀疏全变分的图像去噪方法-CN201910297570.4有效
发明人：陈育群;陈颖频;林凡;喻飞;王灵芝 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于高阶交叠组稀疏全变分的图像去噪方法，在传统的一阶交叠组稀疏全变分技术的基础上，提出一种基于高阶正则项约束的交叠组稀疏全变分图像恢复方法。一阶交叠组合技术将常规的每个像素的全变分梯度推广为组合梯度，从而提高平滑区域与边缘区域之间的差异性，而高阶正则项从二阶或更高阶的梯度信息出发，能更有效地缓解了“阶梯效应”，从而提高了对图像边缘的保护。为了提高图像复原的运算速度，我们将图像的横向、纵向差分矩阵运算建模为卷积操作，结合周期性边界条件，从而将二维快速傅里叶变换巧妙应用到图像复原问题中，利用频域上的点乘操作代替空域上大型矩阵运算。
一种基于交叠稀疏全变分图像方法

[发明专利]一种图像填补方法、终端设备及存储介质-CN201910329883.3有效
发明人：王灵芝;陈颖频;柯素玲 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2019-04-23 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种图像填补方法、终端设备及存储介质，在二阶广义全变分的基础上，将基于L1范数的全变分推广为基于Lp伪范数，用以刻画保真项，其相比于L1范数增加了一个自由度，能更好地刻画稀疏梯度信息。为了加快模型的收敛速度，利用一阶原始对偶算法进行迭代计算，该算法避免了时间步长，并且有效的使用交替迭代，起到加速收敛的作用。
一种图像填补方法终端设备存储介质

[发明专利]一种基于Lp伪范数与交叠组稀疏的脉冲噪声古籍图像修复方法-CN201810620163.8有效
发明人：王灵芝;陈颖频;陈育群;林凡;喻飞 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Lp伪范数与交叠组稀疏的脉冲噪声古籍图像修复方法，包括以下步骤：a.建立去噪模型：其中，作为保真项，G表示带噪声图像，F表示由去噪模型恢复出的图像，表示Lp范数，作为正则项，μ表示正则参数以衡量保真项与正则项之间的权重，表示横向和竖向组合梯度，*表示卷积运算符，K_h和K_v分别表示横向和纵向差分卷积核；b.输入带噪声图像G；c.通过傅里叶变换将空域计算转换成频域计算；d.经过若干次迭代后输出恢复出的图像，具有提高了去噪的效果，应用OSG‑TV模型来抑制TV模型的阶梯效应，提高平滑区域与边界区域的差异性等优点。
范数去噪脉冲噪声图像修复噪声图像保真交叠稀疏古籍图像傅里叶变换转换成频域边界区域阶梯效应模型恢复平滑区域输出恢复正则参数差异性输入带运算符迭代分卷卷积权重竖向空域衡量应用

[发明专利]一种地震信号谱分解方法-CN201810493125.0有效
发明人： 陈颖频;王灵芝;陈育群;林凡;喻飞 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明涉及基于稀疏时频分析法的地震信号谱分解方法、终端设备及存储装置，该方法包括以下步骤：S1、输入待分析的地震信号，通过交叠的滑动矩形窗函数获得M长度的N个子信号s_i，并对子信号s_i用高斯窗函数加权，得到加权子信号y_i＝gоs_i；S2、利用前向后向分裂方法对频谱求解模型进行k次迭代求解，得到重构频谱S3、对步骤S2得到的重构频谱进行中心化操作以将零频谱线置于频谱中心。本发明的地震信号谱分解方法由于建立在短时测量的基础上，不存在Cohen类交叉项的问题，而高精度的时频分辨率则通过L1约束得以保证，从而又避免了传统短时傅里叶变换低分辨率的弊端，因此能够获得具有高精度时频分辨率的地震信号谱。
地震信号频谱分辨率分解时频重构加权短时傅里叶变换矩形窗函数存储装置低分辨率频谱中心求解模型时频分析终端设备高斯窗交叉项频谱线中心化滑动迭代后向交叠前向求解稀疏测量分裂保证分析

[发明专利]一种基于τ分布的贝叶斯地震反演方法-CN201810295566.X有效
发明人：彭真明;吴昊;张明英;杨佳晴;李曙;陈颖频;赵学功;杨春平;何艳敏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于τ分布的贝叶斯地震反演方法，涉及地球物理反演及油气储层预测领域；其包括步骤：1：输入数据得到待反演参数的初始模型后确定τ分布的参数；2：选择第t道待反演参数的初始模型作为迭代初始模型，通过参数化的τ分布确定先验概率密度分布函数，并输入数据得到后验概率密度函数后进行MCMC反演得到反演结果；3：判断t是否大于输入数据中的地震道数据，若是，则结束反演得到基于反演结果的待反演波阻抗剖面，若否t累加后跳至步骤2继续反演；本发明解决了现有地震反演采用高斯分布模拟地震反射系数分布导致反演物理参数精度和分辨率低的问题，达到了提高反演物理参数的精度以及分辨率的效果。
反演初始模型物理参数贝叶斯分辨率地震后验概率密度函数密度分布函数油气储层预测波阻抗剖面地震道数据地球物理反射系数高斯分布模拟地震先验概率参数化累加迭代

[发明专利]基于Hessian矩阵的地震相干数据裂缝检测方法-CN201811176441.1有效
发明人：彭真明;廖龙;吴昊;李曙;何艳敏;彭凌冰;赵学功;陈颖频;陶冰洁;张全;杨春平 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-10-10 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于Hessian矩阵的地震相干数据裂缝检测方法，属于地震勘探领域，对信噪比极低，裂缝连续性差且形态特征不完整的地震相干数据，利用基于结构张量的各向异性扩散滤波进行去噪并保护裂缝的连续性；再根据Hessian矩阵特征值的几何结构信息构造一个响应函数来增强棒状结构的裂缝/断层，其中，引入各向异性高斯滤波进行方向约束的裂缝/断层增强处理；最后利用Steger脊线检测方法完成裂缝的检测。本发明解决了传统裂缝检测方法噪声干扰严重，形态特征不完整的地震切片数据中裂缝检测不准确、连续性差的问题。
裂缝检测裂缝相干数据地震形态特征断层地震勘探领域几何结构信息裂缝连续性高斯滤波扩散滤波切片数据响应函数噪声干扰增强处理信噪比增强棒检测脊线去噪引入

[发明专利]一种多模板时空关联的局部反联合稀疏表示目标跟踪方法-CN201710100030.3有效
发明人：彭真明;李美惠;陈科;潘翯;陈颖频;王晓阳;孙伟嘉;任丛雅旭;卓励然;蒲恬;张萍 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-02-23 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种多模板时空关联的局部反联合稀疏目标跟踪方法，属于机器视觉和模式识别领域，旨在挖掘不同模板间的时空关联信息，解决复杂场景下的目标跟踪问题，降低计算复杂度。在粒子滤波框架下，采集候选目标及划分局部图像块，用以构造过完备字典；进行目标模板样本集的初始化及更新，并按获取的帧号对各个模板进行标号；建立时序权重矩阵，作为引导稀疏表示的时序先验信息；利用字典对目标模板集中的所有样本进行加权联合稀疏表示，并将目标函数中的联合稀疏约束项替换为含参数高斯函数进行优化问题求解，得到稀疏表示系数矩阵；根据系数矩阵中非零元素分布的行连续性及权值大小，得到候选目标的重要性打分，从而实现稳定的目标跟踪。
一种模板时空关联局部联合稀疏表示目标跟踪方法

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