陈高
- 作品数：2 被引量：11H指数：1
- 供职机构：西南交通大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：四川省自然科学基金国家自然科学基金四川省教育厅自然科学科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 加权低秩矩阵恢复的混合噪声图像去噪被引量：11
- 2016年
- 传统的基于低秩矩阵恢复的图像去噪算法只对低秩部分进行约束,当高斯噪声过大时,会导致去噪不充分或细节严重丢失。针对此问题,提出了一种新的鲁棒的图像去噪模型。该模型在原有的低秩矩阵核范数约束的基础上引入高斯噪声约束项,此外为了提高低秩矩阵的低秩性和稀疏矩阵的稀疏性,引入了加权的方法。为了考察方法的去噪能力,选取了不同参数类型的混合噪声图像进行仿真,并结合峰值信噪比、结构相似度评价标准与传统的基于低秩矩阵恢复的图像去噪算法进行对比。实验结果表明,加权低秩矩阵恢复的混合噪声图像去噪算法能增加低秩矩阵的低秩性和稀疏矩阵的稀疏性,在保证去噪效果的同时,保留了图像的细节信息,具有更佳的视觉效果,同时,客观评价指标均有所提高。
- 王圳萍张家树陈高
- 关键词：图像去噪加权
- 基于观测器的参数不确定系统降阶H_∞控制器设计
- 2013年
- 本文研究了Luenberger观测器的参数不确定系统降阶H∞控制器设计问题,提出了参数不确定系统H∞状态反馈控制问题的一个充要条件,并利用线性矩阵不等式方法求解出参数不确定系统的H∞状态反馈增益。然后对该H∞状态反馈增益进行渐进降阶观测,基于广义Sylverster方程显式通解的参数化设计方法,实现了参数不确定系统的降阶H∞控制。
- 吴莉陈高
- 关键词：H∞控制线性矩阵不等式降阶控制
