中央高校基本科研业务费专项资金(2011B11214)
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 相关作者：蒋爱民施铃泉李雪刘小峰孙娟更多>>
- 相关机构：河海大学江苏省输配电装备技术重点实验室更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于稀疏表示的离散系数FIR滤波器设计被引量：1
- 2014年
- 基于信号稀疏表示理论,提出一种离散系数FIR滤波器设计方法。在加权最小二乘准则下,首先将原始设计问题转换为半定规划问题。为了有效控制硬件实现开销,借鉴信号稀疏表示理论,在目标函数中引入加权项,并在此基础之上,利用随机采样技术获得最终设计结果。仿真结果表明该方法所设计的离散系数滤波器,在控制加法器个数的同时,能有效减少因系数量化所导致的性能损失。与传统方法相比,在阶数较高的情况下,该方法依然能取得较好效果。
- 施铃泉蒋爱民朱昌平李雪
- 关键词：数字滤波器半定规划随机采样
- 基于字典学习的残差信息融合图像去噪方法被引量：4
- 2015年
- 传统去噪算法只考虑从含噪图像中恢复出图像信息,然而对去噪后残差信号的利用却并未加以重视。针对图像去噪后残差信号中包含有用信息的特点,提出了一种基于字典学习的残差信息融合图像去噪方法。首先使用字典学习方法对单幅含噪图像进行去噪;然后对首次降噪后的残差图像进行图像块筛选;再对筛选出的图像块再次进行去噪处理;最后在小波域实现两幅图像的融合得到最终的去噪图像。实验结果表明,与传统基于字典学习的去噪方法相比,所提方法能够进一步提取残差信号中的图像特征信息,在峰值信噪比和结构相似度上都有所提升。特别是对一些细节较为复杂的场景图像,具有更好的去噪效果,从而证明了残差信号对于图像去噪的重要作用。
- 董明堃蒋爱民孙娟
- 关键词：图像去噪字典学习小波融合
- 基于稀疏表示的图像超分辨率重构算法被引量：7
- 2014年
- 为提高单幅图像的分辨率,提出一种基于稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是联合训练高分辨率和低分辨率字典,然后利用所得字典求解高、低分辨率下图像块共有的稀疏表示系数。与已有的基于稀疏表示的图像超分辨重构算法相比,该算法在求解稀疏表示系数时并未采用拉格朗日乘子将稀疏度和重构误差相结合,而是利用对偶模型求解原始的带约束优化问题。实验表明,与其他图像超分辨率重构方法相比,该方法所需手动调节参数较少,重构效果较好。
- 李雪蒋爱民刘小峰施铃泉
- 关键词：超分辨率重构二阶锥规划
