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全部 发明 实用新型 外观设计
法律状态： 全部 已授权 审中
项目申报： 全部 报过 没有报过
共 4 件在售专利
基于图的双重鲁棒主成分分析图像去噪方法
发明 已授权
本发明公开了基于图的双重鲁棒主成分分析图像去噪方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：将待处理图像展平构建为列向量形式的数据矩阵；利用K近邻方法构建图结构，并基于该图结构生成图拉普拉斯矩阵；联合考虑图像重构误差、稀疏噪声项、线性映射误差项与图结构正则项，构建优化模型；采用增广拉格朗日乘数法和交替方向求解法进行变量交替优化，根据低秩主成分得到图像去噪结果。本发明通过在鲁棒主成分分析框架中引入图结构信息与双重约束机制，有效增强图像细节保留能力与结构一致性，提升图像去噪的鲁棒性与视觉质量，适用于复杂背景下的图像处理、视频监控及目标检测等应用场景。
📄 2025108889089 📂 G06T5_70 👤 南京信息工程大学 📅 2025-06-30
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一种改进的鲁棒主成分分析的运动目标检测方法
发明 已授权
本发明公开了一种改进的鲁棒主成分分析的运动目标检测方法，包括：S1，基于改进的鲁棒主成分分析方法构建运动目标检测模型；S2，将待处理视频转换成对应的观测矩阵，采用交替方向乘子法求解运动目标检测模型，提取对应视频中处于运动状态的前景目标，并计算检测该运动目标时的F‑measure值和时间值，对运动目标检测模型进行验证。本发明同时采用非凸γ范数和拉普拉斯尺度混合尺度，以更好地逼近传统鲁棒主成分分析模型中的秩函数和稀疏度函数；引入的显著性映射矩阵更能有效的判别哪些像素属于运动目标部分，对运动目标检测的效果更优。
📄 202110829253X 📂 G06V20_40 👤 南京信息职业技术学院 📅 2021-07-21
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一种基于改进的截断核范数的鲁棒主成分分析方法
发明 已授权
本发明公开了一种基于改进的截断核范数的鲁棒主成分分析方法，获取视频信息，转化为一个大小为m行，n列的二维矩阵M，二维矩阵M输入至预先构建的改进的截断核范数的鲁棒主成分分析模型，输出视频信息的前景和背景；所述改进的截断核范数的鲁棒主成分分析模型采用非凸γ范数来替代传统截断核范数模型中的核范数。优点：本发明采用γ范数替代传统的截断核范数模型中的核范数，增强了对传统鲁棒主成分分析模型的逼近度，提高了视频前景和背景分离的效果。
📄 2020103605533 📂 G06V10_77 👤 南京信息职业技术学院 📅 2020-04-30
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一种基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法
发明 已授权
本发明公开了一种基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法，将待处理视频转化为一个大小为m行，n列的二维矩阵M，其中m为视频中每一帧的长宽积，n为待处理视频所含的帧数；将所述二维矩阵M输入至预先构建的基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离模型，得到低秩矩阵L和稀疏矩阵S，低秩矩阵L和稀疏矩阵S分别为待处理视频的背景和前景。优点：解决了现有的视频前背景分离方法中对秩函数和稀疏度函数的替代函数过惩罚而导致逼近程度不佳的问题，提高了视频前背景方法的性能。
📄 2019109334284 📂 G06T7_194 👤 南京信息职业技术学院 📅 2019-09-29
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发明 已授权

基于图的双重鲁棒主成分分析图像去噪方法

2025108889089 · 南京信息工程大学
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发明 已授权

一种改进的鲁棒主成分分析的运动目标检测方法

202110829253X · 南京信息职业技术学院
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发明 已授权

一种基于改进的截断核范数的鲁棒主成分分析方法

2020103605533 · 南京信息职业技术学院
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一种基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法

2019109334284 · 南京信息职业技术学院
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