朱俊
- 作品数：7 被引量：12H指数：2
- 供职机构：金陵科技学院更多>>
- 发文基金：博士科研启动基金江苏省高等教育教改立项研究课题国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 基于稀疏和低秩约束的压缩感知图像重建算法被引量：2
- 2015年
- 压缩感知(Compressive sensing,CS)图像重建算法是CS图像获取问题的一个研究重点。针对基于低秩先验的重建算法不能有效重建图像的局部几何特征,为了进一步提高图像的重建质量,在低秩先验的基础上,引入稀疏约束作为图像额外的先验知识,建立了基于低秩和总变差约束的CS图像重建模型,并给出了相应的优化算法。试验结果表明,与传统的稀疏性先验重建算法和最好的NLR(Compressive sensing via nonlocal low-rank regularization)算法相比,该试验所提的算法能够获得更好的图像重构效果。
- 朱俊陈长伟
- 关键词：压缩感知图像重建总变差
- 基于局部和非局部正则化的图像压缩感知被引量：2
- 2016年
- 基于低秩正则化的非局部低秩约束(Nonlocal low-rank regularization,NLR)算法利用相似块的结构稀疏性,获得了目前最好的重构结果。但是它仅仅利用了图像的非局部信息,忽略了图像像素间的局部信息,不能有效地重建图像的边缘,同时Logdet函数不能很好地替代矩阵秩,因为它跟真实解之间存在着不可忽视的差距。因此,本文提出了一种基于局部和非局部正则化的压缩感知图像重建方法,同时考虑图像的非局部低秩性和图像像素的局部稀疏梯度性。选择利用Schatten-p范数来替代矩阵秩,同时选择交替方向乘子算法求解产生的非凸优化问题。实验结果表明,与传统的稀疏性先验重建算法和NLR算法相比,本文算法能够获得更高的图像重构质量。
- 朱俊陈长伟苏守宝常子楠
- 关键词：压缩感知总变差
- 基于系统能力培养的教学模式的探索与创新
- 2016年
- 随着电子技术的飞速发展,计算机硬件技术在过去的几十年以前所未有的速度飞速发展,新的硬件、接口技术和设计工具层出不穷,这给国内计算机教育带来了新的挑战,但是机遇与挑战又是并存的。纵观传统的计算机专业课程体系结构,课程被物理的分为几大模块,模块之间几乎没有衔接,因此学生很难已系统观来理解计算机体系结构,而这种现象又严重影响了应用型人才的培养。为了解决上述问题,提出以培养学生系统能力为目标,对高校计算机科学与技术专业课程的教学模式进行研究。
- 朱俊陈长伟苏守宝何健
- 关键词：实践教学体系课程改革
- 基于系统观的应用型本科计算机专业课程探讨被引量：2
- 2015年
- 在计算机专业本科教学中要注重系统能力的培养,使学生建立系统观,这已经成为业界的共识,但如何在应用型本科院校中实施仍然是一个有待解决的问题。文章分析应用型院校引入系统能力培养存在的一些问题,探讨基于系统观的应用型本科计算机专业课程改革思路,即系统课程的建立应摒弃过时内容,突出课程系统观,将验证型实训与设计型实训相结合,采用多手段培养学生的自学能力;同时提出一套计算机专业课程改革的方案。
- 何健苏守宝朱俊严筱永
- 关键词：应用型本科计算机专业课程改革
- 基于低秩和稀疏性先验知识的压缩感知图像重构被引量：6
- 2017年
- 针对当前重建效果最好的基于低秩先验的NLR重建算法,忽略了图像的局部结构信息,不能有效地重建图像的边缘,为了在测量值数量不变的情况下进一步提高图像的重建质量,在低秩先验的基础上,引入稀疏约束(梯度域的稀疏性—总变差)作为图像额外的先验知识,建立了基于总变差和低秩约束的CS图像重建模型。增广拉格朗日—交替方向乘子算法用于求解产生的非凸优化问题。实验结果表明,与传统的稀疏性先验重建算法和NLR算法相比,所提算法能够获得更高的图像重构质量。
- 陈长伟朱俊
- 关键词：压缩感知总变差
- 基于非局部低秩正则化的图像重建方法
- 本发明公开了一种基于非局部的低秩正则化的图像重建方法。首先，输入图像的测量矩阵和观测值，通过离散余弦变换初步恢复出重建的图像，引入非局部低秩正则化约束，寻找重建图像中的相似块并构成二维群组矩阵，进行秩最小化的约束，选择截...
- 封磊朱俊
- 文献传递
- 一种多通道脑电波信号的重建方法、系统和存储介质
- 本发明公开了一种多通道脑电波信号的重建方法、系统和存储介质，包括以下步骤：构建信号重建子问题模型，获得重建信号；对重建信号加上同时稀疏性约束，利用同时稀疏分析算子和估计信号，获得改进后的同时稀疏系数；对估计信号按照每一列...
- 封磊朱俊黄丽丽
