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[发明专利]一种基于低秩鲁棒线性鉴别分析的图像特征提取方法-CN201910531905.4有效
发明人：卢桂馥;王勇;唐肝翌;许召辉 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V10/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低秩鲁棒线性鉴别分析的图像特征提取方法，为了克服LDA算法对噪声比较敏感，不够鲁棒的问题，本发明将低秩技术和LDA算法结合起来，提出一种低秩鲁棒线性鉴别分析的图像特征提取方法，对于一组有噪声的数据而言，利用低秩表示方法可以在学得数据的低维子空间结构的同时，将数据中的噪声分离出来。因此，在LDA算法中引入低秩分析，可以提高算法的鲁棒性，使其对噪声不敏感，从而进一步提高LDA算法的鲁棒性和识别性能。
一种基于低秩鲁棒线性鉴别分析图像特征提取方法

[发明专利]基于非凸近似的低秩子空间的图像聚类方法-CN202110743646.9在审
发明人：薛梦凡;杨岗;彭冬亮;陈明皓;贾士绅;陈怡达 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非凸近似的低秩子空间的图像聚类方法，现有技术中利用稀疏表示或低秩表示进行子空间聚类的研究受到广泛关注，并提出了一系列与之相关的新的子空间聚类算法，如稀疏子空间聚类、低秩表示及其变体低秩稀疏子空间聚类算法；秩函数的核范数近似只能产生与最佳结果相距甚远的结果。本发明以及非凸函数ε‑LogDet‑SC对初始化相对不敏感，它在子空间聚类问题中的应用具有更好的鲁棒性。在人脸聚类和运动分割上的大量实验证明了该方法的有效性和鲁棒性，与现有的子空间聚类方法相比，该方法表现出了优越的性能。
基于非凸近似的低秩子空间图像方法

[发明专利]一种融合稀疏与低秩的图像处理方法-CN202011599859.0在审
发明人：陶剑文;何颂颂;但雨芳 -专利权人：宁波职业技术学院
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合稀疏与低秩的图像处理方法，涉及图像处理技术领域，其技术方案要点是：包括以下步骤：S1，建立鲁棒的领域适应图像处理检索与管理的系统；S2，利用稀疏与低秩表示的本质鲁棒性，再基于稀疏与低秩表示的多源领域对图像处理进行检测；S3，利用大规模数据集对图像处理进行检测；S4，将多源适应稀疏与低秩子空间嵌入图像处理进行检测；其能够在面对复杂的图像处理及应用环境，利用多源Web图像资源实现领域适应图像处理的鲁棒有效检测，同时能够克服现有领域适应学习方法在图像处理应用中所面临的鲁棒有效性问题
一种融合稀疏图像处理方法

[发明专利]一种鲁棒特征空间共同学习的多标签图像分类方法-CN202111225017.3在审
发明人：刘志锋;唐川景;沈项军;周从华 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种鲁棒特征空间共同学习的多标签图像分类方法，首先准备多标签数据；在特征空间和标签空间中引入特征选择和核范数的低秩表示方法从而构造鲁棒的标签和特征空间共同学习的多标签分类模型；利用鲁棒低秩投影矩阵V将q维标签空间映射到r维的标签空间中，从而V表示在标签空间中学习到的鲁棒低秩投影；引入增广拉格朗日乘数法对多标签分类模型的目标函数中的矩阵P和矩阵V进行求解；将多标签数据作为训练数据样本对提出的多标签分类模型进行训练，得到最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V；基于最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V完成多标签分类模型的训练，并利用该多标签分类模型进行多标签图像分类。
一种特征空间共同学习标签图像分类方法

[发明专利]一种探地雷达杂波抑制方法-CN202310031483.0在审
发明人：王长军;王健;杨小鹏;兰天;庞森;李肖肖;胡志刚;刘冕;许丹丹;王涛 -专利权人：北京中建建筑科学研究院有限公司;北京理工大学重庆创新中心;北京市建设工程质量第六检测所有限公司;中国建筑一局（集团）有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明提出了一种探地雷达杂波抑制方法，包括以下步骤：建立探地雷达接收信号模型为低秩矩阵与稀疏矩阵之和，其中杂波矩阵用低秩矩阵表示，目标数据则用稀疏矩阵表示；通过鲁棒正交子空间学习与全变分正则化，将低秩稀疏分解问题转化为基于最小化低秩矩阵的秩、稀疏矩阵稀疏度以及稀疏矩阵全变分正则化项之和的联合优化问题；利用增广拉格朗日法与交替方向乘子法对所述联合优化问题进行求解，得到杂波抑制之后的目标稀疏矩阵。本发明提供一种融合鲁棒正交子空间学习及全变分的探地雷达杂波抑制方法，由于将稀疏矩阵全变分正则化项引入低秩稀疏分解优化问题中，能够进一步滤除杂波成分，提高探地雷达数据的信杂比。
一种雷达抑制方法

[发明专利]用于改善混响抑制鲁棒性的低秩矩阵稀疏性补偿方法-CN202210240006.0在审
发明人：段睿;朱云超;杨坤德 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-03-12 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于改善混响抑制鲁棒性的低秩矩阵稀疏性补偿方法，用于改善混响抑制鲁棒性的低秩矩阵稀疏性补偿方法从低秩稀疏分解成立的理论条件出发，提出了一种提高鲁棒性的方法，因此该方法不仅对混响抑制有效，对该方法在其他领域的应用也有效本发明涉及方法实现了低秩矩阵稀疏性补偿的目的，从而提高了混响抑制的鲁棒性。同时，该发明对低秩稀疏分解方法在其他领域的广泛应用有很好的借鉴意义。
用于改善混响抑制鲁棒性矩阵稀疏补偿方法

[发明专利]一种基于非凸秩近似的鲁棒主成分分析方法-CN202010959975.2在审
发明人：朱二喜;徐敏;王康琦;朱其龙 -专利权人：江苏信息职业技术学院
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非凸秩近似的鲁棒主成分分析方法，解决了传统的鲁棒主成分分析方法对低秩矩阵恢复效果不佳的问题，通过构建非凸秩近似函数，实现图像中低秩矩阵的秩近似，基于非凸秩近似函数，重建图像低秩矩阵恢复模型，并利用交替方向法求解，实现原始图像数据的低秩矩阵和噪音矩阵分解。
一种基于非凸秩近似的鲁棒主成分分析方法

[发明专利]一种鲁棒的低秩稀疏分解的运动目标检测方法-CN202110828989.5在审
发明人：杨永鹏;吴宇豪;李建林;杨真真;乐俊 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种鲁棒的低秩稀疏分解的运动目标检测方法，采用γ范数更好的逼近传统低秩稀疏分解方法中的秩函数；采用拉普拉斯尺度混合(Laplacian scale mixture，LSM)更好的逼近传统低秩稀疏分解算法中的稀疏度函数；引入了运动信息向量矩阵，能够更好的辅助判断当前像素是否属于运动目标，提高运动目标检测的精度；引入的噪声项能够较好的表达自然界中的噪声感染，提高鲁棒的低秩稀疏分解方法在运动目标检测方面的鲁棒性。
一种稀疏分解运动目标检测方法

[发明专利]基于时空张量鲁棒主成分分析的交通数据恢复方法-CN202210235453.7在审
发明人：冯心欣;张海涛;凌慕瑶;郑海峰 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时空张量鲁棒主成分分析的交通数据恢复方法，通过基于张量鲁棒主成分分析算法（TRPCA），结合交通数据时空相关性，提出时空张量鲁棒主成分分析算法（ST‑TRPCA），充分考虑交通数据的时空相关性，并加入相关时空约束来提高数据恢复的精度，进而引入张量分解和低秩表示，将低秩张量分解为两个张量的乘积；利用交替方向乘子法（ADMM）迭代求解，将复杂问题转化成多个子问题，每个子问题都有相应的封闭解。
基于时空张量鲁棒主成分分析交通数据恢复方法

[发明专利]一种鲁棒非凸范数的运动目标检测方法及系统-CN202111031036.2在审
发明人：杨永鹏;吴宇豪;杨真真;李建林;张宇卓 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种鲁棒非凸范数的运动目标检测方法及系统，包括：获取视频信息，将视频信息转换为观测矩阵，其中观测矩阵的每一列为视频的一帧，观测矩阵的行数为视频对应的帧数；将矩阵输入到预先构建的基于改进的低秩稀疏分解算法的运动目标检测模型，采用交替方向乘子法求解运动目标检测模型，根据求解结果提取运动目标；基于改进的低秩稀疏分解算法的运动目标检测模型采用非凸log范数和截断分数范数作为低秩稀疏分解算法中的稀疏度函数和秩函数，运动目标检测模型还包括噪声项优点：采用非凸log范数和截断分数范数替代传统低秩稀疏分解模型中的l0范数和秩函数，提高了目标检测的效率，增强了模型的鲁棒性即抗噪声性。
一种鲁棒非凸范数运动目标检测方法系统

[发明专利]基于非局部相似图像块内部和块间隐性低秩结构的去噪方法-CN201610256796.6有效
发明人：张笑钦;吴瑞平;蒋红星;叶修梓 -专利权人：温州大学
申请日： 2016-04-22 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于非局部相似图像块内部和块间隐性低秩结构的去噪方法，主要包含步骤：首先将目标图像分成具有重叠结构的子块，并通过仿射变换将图像子块分解成一个低秩矩阵加上一个稀疏矩阵；其次搜索相似的低秩矩阵，将每个低秩矩阵转换成向量，并罗列成一个新的数据矩阵，采用快速奇异值截断方法获得图像子块间的低秩结构；最后对得到的低秩数据矩阵进行仿射逆变换，得到原图像子块去噪后的结果，对不同图像子块重叠区域求均值，从而得到整体图像的去噪结果实验结果表明，相对于其他经典图像去噪算法，该发明更加有效和鲁棒，具有很好的应用前景。
基于局部相似图像内部隐性结构方法

[发明专利]一种基于鲁棒低秩稀疏分解的视频前背景分离方法-CN202010229250.8有效
发明人：杨永鹏;李建林;武文扬;刘天琦 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于鲁棒低秩稀疏分解的视频前背景分离方法，将待处理视频转化为一个大小为m行，n列的二维矩阵M，m为视频每帧的长宽积，n为视频的帧数；将二维矩阵M输入至预先构建的基于鲁棒低秩稀疏分解的视频前背景分离方法的模型，输出对应于视频背景的低秩矩阵B、对应于视频前景的稀疏矩阵F和噪声矩阵G；所述基于鲁棒低秩稀疏分解的视频前背景分离方法的模型采用广义非凸核范数作为模型的秩函数，采用结构化稀疏诱导范数作为模型的l鲁棒性好，抗噪声强，对带噪声的视频的前背景分离效果好。
一种基于鲁棒低秩稀疏分解视频背景分离方法

[发明专利]无监督高光谱图像隐低秩投影学习特征提取方法-CN202010609017.2有效
发明人：潘磊;黄细凤;廖泓舟;李春豹;陈伟晴 -专利权人：西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的无监督高光谱图像隐低秩投影学习特征提取方法，旨在提供一种能够实现快速、高鲁棒性的无监督高光谱特征提取方法。本发明通过下述技术方案予以实现：首先将输入的高光谱图像数据按比例划分成训练集和测试集；设计鲁棒性权重函数，计算训练集样本两两之间的光谱相似度，根据训练集构建谱约束矩阵和图正则化约束；然后将隐低秩表示模型的行表示系数近似分解，结合谱约束矩阵和图正则化约束构建隐低秩投影学习模型，采用交替迭代乘子法优化求解隐低秩投影学习模型，获取低维投影矩阵，输出所有测试集样本的类别，将训练集的低维特征作为支持向量机的训练样本，对测试集的低维特征进行分类
监督光谱图像隐低秩投影学习特征提取方法

[发明专利]红外图像与可见光图像融合方法-CN201910113628.5有效
发明人：刘涵;汪廷 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-02-14 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：红外图像与可见光图像融合方法，首先利用鲁棒性主成分分析将源图像进行分解得到源图像的稀疏分量和低秩分量，然后采用基于区域能量的融合方法融合源图像的稀疏分量，采用非下采样轮廓波变换方法对源图像的低秩分量进行尺度变换，得到低通子带和带通子带，采用基于区域能量的融合规则融合低通子带、梯度取大的融合规则融合带通子带，进行逆变换得到融合后的低秩分量。
红外图像可见光融合方法

[发明专利]基于鉴别和鲁棒多特征提取的高光谱图像分类方法-CN201810616815.0有效
发明人：任守纲;万升;顾兴健;王浩云;徐焕良 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于鉴别和鲁棒多特征提取的高光谱图像分类方法，针对高光谱图像中不同类型的空谱特征，本方法将其投影到一个共同的低秩、鉴别子空间，并保留不同特征的重要性。本方法运行包括两个阶段，首先，根据不同特征的重要性，分别赋予它们不同的权重；然后，学习一个具有鲁棒和鉴别特性的低维子空间；接着，将不同的特征投影至低维子空间中；最后，使用支持向量机对新的特征进行分类。本发明通过特征降维，不仅能够对噪声鲁棒，抵御高光谱图像中的噪声干扰，同时可以保留不同特征的重要性，同时利用已有的标签，使获得的特征具有鉴别特性，有效提高了分类的效果。
基于鉴别鲁棒多特征提取光谱图像分类方法

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