您的位置: 专家智库 > >

张瑞

作品数:6 被引量:21H指数:3
供职机构:西安电子科技大学数学与统计学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金陕西省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信理学更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 2篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信
  • 1篇理学

主题

  • 3篇图像
  • 1篇迭代法
  • 1篇多尺度
  • 1篇多尺度分解
  • 1篇一致性
  • 1篇视频
  • 1篇视频压缩
  • 1篇视频压缩算法
  • 1篇数据一致
  • 1篇数据一致性
  • 1篇四元数
  • 1篇四元数小波变...
  • 1篇梯度场
  • 1篇投影梯度法
  • 1篇图像分解
  • 1篇图像去噪
  • 1篇图像去噪算法
  • 1篇图像融合
  • 1篇去噪
  • 1篇去噪算法

机构

  • 6篇西安电子科技...
  • 1篇宝鸡文理学院

作者

  • 6篇张瑞
  • 4篇冯象初
  • 2篇李小平
  • 2篇常莉红
  • 2篇王斯琪
  • 1篇孙越

传媒

  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇自动化学报
  • 1篇西安电子科技...

年份

  • 2篇2017
  • 2篇2015
  • 2篇2009
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
P2P分布式存储系统中的关键技术研究
随着Internet技术和计算机技术的不断发展,分布式存储技术取得了长足的进步。P2P分布式存储一直是研究界所关注的热点,P2P存储系统中的副本放置和数据一致性也是人们研究的方向。 本文首先介绍了分布式存储系...
张瑞
关键词:副本放置数据一致性
文献传递网络资源链接
基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法被引量:11
2015年
非局部平均(Non-local means,NLM)算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性,取得了很好的去噪效果.然而,在强噪声的干扰下,NLM算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性.因此,很多文献利用图像的梯度信息对权函数做了改进.但是,传统的梯度算子对噪声十分敏感,不能有效地提高相似性度量的准确性.本文将图像的稀疏梯度场(Sparse gradients field,SGF)引入权函数的定义中,提出一种基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法.首先,区别于传统基于局部的梯度算子,提出了基于全局的稀疏梯度场模型,进一步给出一个自适应的稀疏梯度场模型(Adaptive sparse gradients field,ASGF),并利用向前–向后分裂算法求解.然后,利用图像的稀疏梯度场对NLM算法的权函数进行改进,得到本文提出的算法.实验结果表明,无论是客观评价还是视觉效果,本文所提算法的性能优于NLM算法和其他利用梯度信息改进的NLM算法.
张瑞冯象初王斯琪常莉红
关键词:图像去噪
接触问题的增广拉格朗日块体粘接模型
2017年
在弹性接触数值模拟研究中,建立了一种新的块体粘接模型:通过将原模型所求解的问题归结成以粘接弹簧应变能为罚函数项的最小化问题.新模型引入拉格朗日乘子作为粘接弹簧拉力,从而将作为目标函数的系统总势能构造成增广拉格朗日函数.为求解该模型,提出一种新算法,在每个时间步引入一层增广拉格朗日迭代过程取得模型的最优解.数值算例验证了所提出模型和算法的精确性和有效性.
孙越冯象初李小平张瑞
关键词:非连续变形分析迭代法
四元数小波变换联合稀疏表示的图像融合被引量:5
2017年
基于四元数小波变换和稀疏表示理论,提出了一种图像融合方法,该方法弥补了传统的多尺度理论分析和稀疏表示理论在融合过程中的不足。所提方法分为3步:首先,利用四元数小波变换分解所给的源图像,得到各个尺度下的高通子带和低通子带;其次,对高通子带选用系数绝对值最大和低通子带采用稀疏表示的规则进行融合,获得融合系数;最后,对融合系数进行四元数小波逆变换得到融合图像。此外,对所提融合方法进行了理论分析。在数值实验中用6组测试图像测试所提方法性能,并将融合结果与稀疏表示、离散小波变换、对偶数复小波变换、四元数小波变换等融合方法所得结果进行了主观与客观的比较。实验结果表明,该方法是十分有效的。
常莉红冯象初张瑞
关键词:图像融合多尺度分解
基于MPEG-4的视频压缩算法在DSP上的实现与优化
现代科技和商业的发展使得人们对多媒体处理终端的需求越来越高。在多媒体应用中,视频压缩编解码是基础技术,是构建多媒体系统的关键模块。 ISO//IEC等标准化组织已经提出了一系列图像压缩标准,如JPEG2000,...
张瑞
关键词:MPEG-4DSPBF561
文献传递
基于最大范数的低秩稀疏分解模型被引量:3
2015年
为了更好地解决高维数据矩阵低秩稀疏分解问题,该文提出以Max-范数凸化秩函数的Max极小化模型,并给出该模型的相应算法。在对新模型计算复杂性分析的基础上,该文进一步提出了Max约束模型,改进模型不仅在分解问题中效果良好,且相应的投影梯度算法具有更强的时效性。实验结果表明,该文提出的两组模型对于低秩稀疏分解问题均行之有效。
王斯琪冯象初张瑞李小平
关键词:图像分解投影梯度法
共1页<1>
聚类工具0