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一种秩稀疏分解的高光谱图像异常检测方法: 本发明公开了一种秩稀疏分解的高光谱图像异常检测方法，其特征在包括：采用低秩稀疏分解方式将高光谱图像划分为背景成分和异常成分，在背景成分和异常成分中选取背景原子和异常原子并构建联合字典；结合构建的联合字典基于非负联合字典协...; 宋梅萍祝龙史印通

一种基于低秩与稀疏分解的高光谱异常目标检测方法: 本发明提供一种基于低秩与稀疏分解的高光谱异常目标检测方法，构建背景字典时，结合高光谱图像的空间和光谱信息，改进现有的超像素分割方法获取具有高空间和光谱相似性的超像素区域，并通过舍弃孤立像素抑制异常目标对背景字典的污染；针...; 程晓钰王跃明温茂星王崇儒徐佳皓

一种基于Riesz图谱稀疏分解的滚动轴承故障方法及系统: 本发明属于时频分析技术领域，尤其涉及一种基于Riesz图谱稀疏分解的滚动轴承故障方法及系统，利用一种新的时频分析方法—Riesz四参数谱时频分析方法用于获取振动信号在时频域的幅值、频率、相位和方向四参数信息，提升分析结果...; 刘燕飞颜家新彭延峰郭理宏杨来铭赵思波郭勇

基于低秩加权稀疏分解的红外小目标检测: 2025年; 红外小目标检测在夜视监控、导弹防御、环境监测等遥感领域发挥着重要作用。基于此,研究人员提出了众多检测算法,其中,低秩稀疏分解模型凭借其优异的性能成为主流方法。然而,现有的方法存在对干扰杂波抑制能力弱、对各种复杂场景的鲁棒性差等问题。为了解决以上难题,本研究提出了一种局部目标先验的方法:首先,通过提取图像几何特征并将其纳入优化函数来减少背景残差。同时,利用全变分正则项更好地抑制图像中的噪声干扰。最后,基于交替方向乘子法(ADMM)优化求解该模型。通过改进的基于低秩加权稀疏分解的检测算法,实现了对复杂场景下红外小目标检测的高效处理。基于在多个复杂场景下的实验验证,该研究方法显著提高了算法的检测性能和背景抑制性能,为实际应用中的红外小目标检测提供了强有力的支撑。; 张桂宇吕群波; 关键词：红外小目标检测

基于低秩稀疏分解的红外可见光图像融合技术研究: 2025年; 针对目前红外与可见光图像融合算法中由于源图像信息特征不同而产生的全局结构和细节信息无法保留等问题,提出一种基于低秩稀疏分解(Low-rank Sparse Decomposition,LRSD)的红外与可见光图像融合方法。该方法通过最优方向选择(Method of Optimal Directions,MOD)、K奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)和背景字典3种字典学习方法构造字典,并采用低秩表示(Low-rank Represention,LRR)对源图像分解得到低秩部分和稀疏细节部分,其中低秩部分保留了源图像的全局结构,稀疏部分突出了源图像的局部结构和细节信息。在融合过程中,对低秩部分和稀疏部分分别采用加权平均与l_(2)-l_(1)范数约束策略进行融合,保留了全局对比度和像素强度。实验结果表明,与经典融合算法相比,提出的方法在图像视觉效果和定量评价指标方面有显著提升。采用MOD和K-SVD方法进行字典训练,得到的融合图像在定量评价指标互信息(Mutual Information,MI)、结构相似度(Structural Similarity Index,SSIM)、视觉信息保真度(Visual Information Fidelity,VIF)、标准差(Standard Deviation,SD)和峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)上分别提高了约6%、27%、9.6%、2.4%和3.4%;采用背景字典方法进行字典训练,得到的融合图像在定量评价指标MI、SSIM、SD、均方误差(Mean Squared Error,MSE)、PSNR上分别提高了约23%、29%、1.2%、33%和4.5%。; 张思宇江雪侯晓赟; 关键词：字典学习图像融合

一种基于近场频率空间稀疏分解的机械结构损伤定位方法: 本发明公开了一种基于近场频率空间稀疏分解的机械结构损伤定位方法，包括以下步骤：S1、对原始声发射信号进行逐帧处理和快速傅里叶变换，获得原始声发射信号的所有频率估计，并根据频率估计划分子带；S2、基于粒子群优化算法构建近场...; 徐国彬白玉龙何小龙李杨

基于低秩稀疏分解的重磁异常分离方法及应用: 2025年; 如何有效地分离目标异常,减小过分离或者分离不足是重磁场分离的难点之一。为此,本文使用低秩稀疏分解的方法进行重磁异常场的分离,并且针对影响位场分离效果的平衡参数选择问题,提出了基于相关系数最小的平衡参数最优化估计方法。通过对理论重磁模型采用不同分离方法的试验结果进行分析,表明本文方法能够较好地分离区域异常和局部异常,显著地减小了传统滑动窗口平均、小波分析方法存在的分离不足或过分离现象。中国西部某矿区布格重力异常场分离的结果显示,分离的局部异常能够较清晰地反映出本区低磁性高密度的岩矿体。模型试验和实例分析表明,本文提出的方法提高了位场分离的准确性和实用性。; 张紫薇李厚朴张恒磊朱丹; 关键词：重磁异常

一种基于稀疏分解与分块多通道背景减除的运动目标检测方法: 本申请的实施例涉及一种基于稀疏分解与分块多通道背景减除的运动目标检测方法、装置、电子设备和介质，通过获取各第一二值矩阵；获取预构建的红色通道矩阵、绿色通道矩阵和蓝色通道矩阵，并基于预设的滤波算法分别处理红色、绿色和蓝色通...; 张科张青林王靖宇王红梅李浩宇谭明虎张烨

动态多群粒子群优化稀疏分解在薄涂层超声测厚中的应用: 2025年; 基于稀疏分解匹配追踪算法将装配式钢结构防护涂层超声检测信号表示在过完备Gabor时频库中,进一步提取涂层的时域信息来获得涂层的厚度信息。针对匹配追踪算法复杂度高、计算量庞大的问题,利用动态多群粒子群算法收敛快寻优能力强的特性对匹配追踪算法进行优化。基于混沌策略生成惯性权重,并将学习因子和惯性权重通过三角函数关系联立在一起,而在位置更新中增加时间因子和混沌扰动策略的影响因素,平衡了算法的局部寻优和全局寻优能力。仿真与试验表明,改进后的算法检测精度得到较大提升,能够满足实际应用,并且极大地提升了稀疏分解运算的效率,与金相检测结果对比,防火涂层检测相对误差为-4.65%,防腐涂层的检测相对误差为1.33%。; 刘易奕黄华王志刚王海涛卢超李秋锋; 关键词：超声检测稀疏分解

基于改进连续小波变换增强非凸正则项稀疏分解的滚动轴承变转速故障冲击特征提取方法: 2025年; 针对变转速工况下滚动轴承非周期性故障冲击特征信号高保真提取问题,提出改进Morlet连续小波变换增强的非凸正则项稀疏分解方法。通过引入波形调节因子构造的改进Morlet小波基函数具有振荡属性可调的特性,能够匹配具有不同波形特征的故障冲击信号。将定转速下采用的包络谐噪比引入变转速工况,提出角度域包络谐噪比指标,实现对波形调节因子及阈值参数的优化。在此基础上,将改进Morlet连续小波变换与广义最小最大非凸正则项相结合形成稀疏分解模型;相较于离散小波变换,改进Morlet连续小波变换更容易将非周期性冲击型故障信号映射到时频稀疏域,进而通过稀疏模型求解实现非周期性故障冲击信号的提取。通过仿真信号及实验数据对该方法的有效性进行了验证,并与传统阈值降噪、频带滤波、基于品质因子可调小波稀疏分解等方法进行了比较。结果表明,所提方法能够有效提取出变转速工况下滚动轴承非周期性故障冲击特征信号。; 张春林吴允恒蔡克燊冯亚东万方义张安

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