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[发明专利]一种泊松-高斯混合噪声的去除方法-CN202111083142.5在审
发明人：黄梦醒;殷家汇;冯思玲;毋媛媛;冯文龙;张雨;吴迪 -专利权人：海南大学
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种泊松‑高斯混合噪声的去除方法，包括下列步骤：构建包含泊松‑高斯混合噪声图像的数据集，将所述数据集划分为训练集与测试集；建立噪声图像去噪模型，所述模型包括GAT层、CNN层、残差层、逆GAT层，将所述训练集中的数据输入所述非盲泊松‑高斯混合去噪模型中进行训练，从而获得训练完成的非盲泊松‑高斯混合去噪模型；将所述测试集的数据输入所述非盲泊松‑高斯混合去噪模型，获得图像去噪结果。
一种混合噪声去除方法

[发明专利]高斯泊松双激励下单机无穷大系统功角稳定性分析方法-CN202111032030.7有效
发明人：李利娟;李沅格;黎灿兵;刘红良;陈永东;曾亦惟 -专利权人：湘潭大学;上海交通大学
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种高斯泊松混合随机激励下单机无穷大系统功角稳定性分析方法，包括下述步骤：建立高斯白噪声和泊松白噪声混合激励下的单机无穷大系统随机动态模型，构造所述随机动态模型Milstein‑Euler预估校正算法并分析其稳定性，建立随机动态模型功角均值和标准差方程，比较功角均值和标准差，得出不同激励强度下高斯白噪声和泊松白噪声对单机无穷大系统稳定性的影响。该高斯泊松混合随机激励下单机无穷大系统功角稳定性分析方法，针对单机无穷大系统在不同强度的高斯白噪声随机激励和泊松白噪声随机激励作用下，根据随机动态模型功角均值和标准差，研究高斯白噪声和泊松白噪声对单机无穷大系统功角稳定性造成的影响
高斯泊松双激励单机无穷大系统稳定性分析方法

[发明专利]一类循环平稳泊松信号快速模拟方法及其硬件系统-CN201410003630.4有效
发明人：张华;许录平;焦荣;孙景荣;何小川;刘清华;冯冬竹;马炎;李冀俊;宋诗斌;周伟;郭晓彤;冯大萨;赵展锋;谢雯 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-01-03 - 公布日： 2014-04-30 - 主分类号： G01C21/02 文献下载
摘要：本发明公开了一类循环平稳泊松信号快速模拟方法及实现的硬件。本发明的模拟方法是用高斯模型拟合一类循环平稳泊松信号的标准累积轮廓。该算法的实施方式概括为：用高斯拟合的方法将泊松信号标准累积轮廓分解成子高斯成分轮廓曲线，通过各子高斯成分轮廓生成光子序列，并引入泊松模型控制光子序列的信号流量强度，反过来再由所有子成分光子序列的合成得到拟合轮廓的光子序列本发明适用于Ｘ射线脉冲星导航等导航模拟系统中泊松信号的快速生成。
一类循环平稳信号快速模拟方法及其硬件系统

[发明专利]一种矿井下低光照泊松-高斯噪声腐蚀图像的增强方法-CN202111231974.7在审
发明人：王满利;景俊伟;张亚邦;武建平;李素萍 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T5/30 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种矿井下低光照泊松‑高斯噪声腐蚀图像的增强方法。本发明首先通过广义方差稳定变换将矿井下低光照图像中的信号相关泊松噪声变换为近似高斯噪声，然后随其进行分解和阈值收缩获得近似高斯噪声抑制图像，随后对高斯噪声抑制图像进行分解、融合得到细节增强图像，对细节增强图像进行广义方差稳定逆变换得到噪声抑制的细节强化图像，从而抑制泊松‑高斯噪声；然后根据Retinex方法获得最终噪声抑制和对比度提高的图像，该方法实现了泊松‑高斯噪声腐蚀的低光照度图像的噪声抑制和对比度增强，有效提高矿井下低光照图像的可辨识性。
一种矿井光照噪声腐蚀图像增强方法

[发明专利]噪声信息生成方法及装置-CN202210730132.4在审
发明人：杨莹;靳凯 -专利权人：百果园技术（新加坡）有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种噪声信息生成方法及装置，该方法包括：获取无噪声图像；通过泊松噪声生成模型确定所述无噪声图像的泊松噪声，以及通过类椭圆高斯噪声生成模型确定所述无噪声图像的类椭圆高斯噪声，所述泊松噪声生成模型用于生成与图像信号相关的噪声，所述类椭圆高斯噪声生成模型用于生成与图像信号无关的噪声；将所述泊松噪声以及所述类椭圆高斯噪声叠加至所述无噪声图像中，生成包含噪声信息的图像。
噪声信息生成方法装置

[发明专利]基于混合高斯/泊松最大似然函数的CBCT三维重建方法-CN201811286785.8有效
发明人：田昕;郑蓉珍;赵芳;李波;李松 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合高斯/泊松最大似然函数的CBCT三维重建方法，属于统计迭代重建算法，是通过对投影数据的统计特性进行分析建立目标函数，利用一定的估计方法重建出高质量的图像。本发明首先通过anscombe变换将服从高斯‑泊松混合分布的实测投影数据变换为近似服从高斯分布，达到稳定噪声方差的目的，再通过梯度下降法求解混合高斯/泊松最大似然函数，结合三维全变分正则化方法(3D‑Total
基于混合最大函数 cbct 三维重建方法

[发明专利]一种混合泊松、高斯和脉冲噪声的视频去噪方法-CN201710179189.9有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：四川精目科技有限公司
申请日： 2017-03-23 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合泊松、高斯和脉冲噪声的视频去噪方法，涉及图像处理领域，包括：首先将噪声视频每一帧图像划分为图像块，在噪声视频帧序列中通过块匹配方法对每一个图像块搜索相似图像块；然后构造泊松‑高斯混合噪声先验，建立泊松、高斯和脉冲混合噪声环境下的视频去噪模型；最后采用优化算法求解去噪模型，获得去噪后的清晰图像块，并在此基础上生成去噪后的清晰视频图像。本方法不同于传统视频去噪方法只针对某种类型的噪声，本方法针对混合泊松、高斯和脉冲噪声的视频去噪，能够更好地解决实际噪声环境下的视频去噪问题，而且与传统的视频去噪算法相比能够获得更高质量的视频去噪图像。
一种混合脉冲噪声视频方法

[发明专利]基于FGn与泊松过程的电力物联网流量预测方法-CN202110114688.6有效
发明人：郑军荣;李元九;陈端云;谢勇添;林智航;张宏坡;刘祖锋;颜泗海;吴冠雄;陈世鸣 -专利权人：国网福建省电力有限公司泉州供电公司;国网福建省电力有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明涉及基于FGn与泊松过程的电力物联网流量预测方法，包括以下步骤：对电力物联网出入节点进行数据分类，并按照分类建立若干个流量特征数据存储库；根据各流量特征数据库的分类进行数据的采集；选取特定时间节点内的有效数据并进行数据预处理和特征提取，获取数据特征；根据数据特征建立初步流量预测模型，并构建分数阶高斯噪音模型和泊松分布性数据模型；将分数阶高斯噪音模型和泊松分布性数据模型并入初步流量预测模型进行去噪，形成单时间节点的预测模型；重复上述步骤生成不同时间节点的单时间节点的预测模型本发明通过FGn分数阶高斯噪音模型和泊松分布性数据模型进行去噪，对流量数据进行准确预测。
基于 fgn 过程电力联网流量预测方法

[发明专利]一种适用于中子成像系统图像的基于高斯‑泊松混合噪声模型的图像复原方法-CN201710168951.3在审
发明人：杨晓辉;徐开威;付珍峰;张皓;杨磊;王毅 -专利权人：南昌大学
申请日： 2017-03-21 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种适用于中子成像系统图像的基于高斯‑泊松混合噪声模型的图像复原方法，通过GAT变换将带有高斯‑泊松混合噪声的图像变换为高斯白噪声图像，对变换后图像使用区域限制BM3D算法进行处理，再对所得图像进行无偏本发明通过使用Lloyd算法对图像进行区域划分，将BM3D Stage2的相似块匹配限制在同一区域内，解决了传统BM3D方法在高斯噪声方差较高时，物体边缘信息在滤波过程中损失严重，降噪后图像中物体边缘模糊问题本发明降噪方法相对于传统BM3D算法，对受到强高斯泊松混合噪声干扰的图像可得到视觉效果更好的复原图像，物体边缘信息保留更完整，并且拥有更高的PSNR值。
一种适用于中子成像系统图像基于混合噪声模型复原方法

[发明专利]基于剪切波去除辐射图像泊松噪声的方法-CN202110195682.6在审
发明人：王强;许玉婷;吴志芳;战俭 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于剪切波去除辐射图像泊松噪声的方法，本方法针对辐射成像系统由统计涨落引起的泊松噪声，主要用于医学图像和大型集装箱检查系统图像，同时也可为其它泊松噪声图像提供参考。本方法利用Anscombe变换，将泊松分布噪声转换为近似高斯分布噪声，利用剪切波的多尺度多分辨率特点，可以在多个方向分解噪声图像，获得高频和低频系数。运用阈值去噪将绝对值小于阈值的系数去除，再通过剪切波重构和Anscombe修正逆变换获得最终的去除泊松噪声辐射图像。本方法在较好地去除泊松泊松噪声的同时，还可以保留图像边缘细节信息。
基于剪切去除辐射图像噪声方法

[发明专利]基于高斯-泊松混合变分自编码器的钢板缺陷数量预测方法-CN202310204701.6在审
发明人：张新民;李乐清;钱金传;宋执环 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于高斯‑泊松混合变分自编码器的钢板缺陷数量预测方法。针对不同钢板轧制工况下生产过程数据与钢板缺陷数量的映射关系不同这一点，该方法提出高斯‑泊松混合变分自编码器作为数据驱动的软测量模型，该模型利用多个并行的高斯‑泊松变分自编码器拟合不同工况下的映射关系，借助权重网络将并行输出融合在一起
基于混合编码器钢板缺陷数量预测方法

[发明专利]一种泊松白噪声激励下非线性系统的追踪控制方法-CN201611066832.9在审
发明人：朱晨烜;丁云飞;王栋璀;刘洋;潘羿龙 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2016-11-25 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种泊松白噪声激励下非线性系统的追踪控制方法。其主要思想是在Generalized‑Fokker‑Planck‑Kolmogorov(GFPK)方程的基础上，为泊松白噪声激励的多自由度非线性系统设计反馈控制，使得该系统的输出概率密度收敛到给定的概率密度本发明步骤首先推导泊松白噪声激励下的非线性系统运动方程及与之相应的近似平稳广义FPK(GFPK)方程，然后由GFPK方程中平稳解与系统参数之间的关系得到反馈控制率的表达式，最后根据给定的目标概率密度，由平均广义该发明能够在外部激励为非高斯分布的情况下，不论原系统输出是高斯分布还是非高斯分布，都可以令受控后的系统具有给定的概率密度。
一种泊松白噪声激励非线性系统追踪控制方法

[发明专利]图像数据的噪声估计与去噪方法及装置、存储介质、终端-CN201811548643.4在审
发明人：杨傲;陈欢;彭晓峰;张玉光 -专利权人：展讯通信（上海）有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像数据的噪声估计与去噪方法及装置、存储介质、终端，所述噪声估计方法包括：基于单张图像的拜耳数据对高斯‑泊松联合分布的噪声进行建模；根据建模结果对所述拜耳数据进行小波域分析，以得到小波系数，并将所述小波系数划分为多个水平集；对每一水平集进行期望估计和方差估计，并根据估计出的各个水平集的期望和方差，采用最大似然估计法拟合高斯‑泊松联合分布曲线；根据拟合得到的高斯‑泊松联合分布曲线确定包含所述噪声的噪声参数的后验似然函数；求解所述后验似然函数的最优解
图像数据噪声估计方法装置存储介质终端

[发明专利]一种基于泊松重构的复杂结构点云处理算法-CN201510652040.9在审
发明人：张立国;王静;金梅 -专利权人：燕山大学
申请日： 2015-10-10 - 公布日： 2016-02-17 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于泊松重构的复杂结构点云处理算法，基于泊松重构的点云处理技术方法的曲面重构用指示函数来描述曲面,通过高斯滤波构造基于法矢的向量场,并用多重网格方法求解泊松方程得到定向点云的指示函数的过渡部分从而完成曲面重构基于泊松曲面重构技术主要有五部分组成：定义八叉树、设置函数空间、估计向量场、求解泊松方程和等值面提取。
一种基于泊松重构复杂结构处理算法

[发明专利]高斯泊松白噪声共同作用的电力系统功角稳定性分析方法-CN202111474221.9有效
发明人：李利娟;刘海;陈永东;刘红良;李沅格;张青松 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了高斯泊松白噪声共同作用的电力系统功角稳定性分析方法，考虑随机激励与跳跃激励对电力系统的影响，提出基于高斯白噪声和泊松白噪声共同作用的电力系统带跳随机动态模型；利用梯形公式对EM(Euler‑Maruyama)数值方法进行改进，构造Heun算法求解电力系统带跳随机动态模型；最后通过采用对比分析不同激励强度下高斯白噪声和泊松白噪声对电力系统稳定性影响的方法分析实验结果；该方法构造更加稳定、精确的数值方法对模型进行求解
高斯泊松白噪声共同作用电力系统稳定性分析方法

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