检索结果-内蒙古大学图书馆

基于Blob-Harris特征区域和NSCT-Zernike的鲁棒水印算法

电子与信息学报 2021年第7期43卷 2038-2045页

作者：张天骐周琳梁先明徐伟重庆邮电大学通信与信息工程学院信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065 中国西南电子技术研究所成都610036

为了有效抵抗水印图像的几何攻击,该文提出了一种基于Blob-Harris特征区域和非下采样轮廓波变换(NSCT)和伪Zernike矩的鲁棒水印算法。首先原始图像进行两层非下采样Contourlet变换后提取其低频图像,然后利用Blob-Harris检测算子对低频... 详细信息

为了有效抵抗水印图像的几何攻击,该文提出了一种基于Blob-Harris特征区域和非下采样轮廓波变换(NSCT)和伪Zernike矩的鲁棒水印算法。首先原始图像进行两层非下采样Contourlet变换后提取其低频图像,然后利用Blob-Harris检测算子对低频图像进行特征点提取,根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,优化筛选出稳定且互不重叠的特征区域并将其四周补零,得到稳定的互不重叠的方形特征区域作为水印嵌入区域,最后计算每一个方形特征区域的Zernike矩,将水印信息嵌入在量化调制正则化Zernike矩的幅值当中。实验结果表明,Lena图峰值信噪比达到40 dB以上时,本文算法对常规图像处理以及缩放、旋转、剪切等几何攻击和组合攻击都有相对较强的鲁棒性。

关键词：水印特征区域非下采样轮廓波变换伪Zernike矩

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基于地磁与空间上下文信息的半解析定向方法

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电子学报 2022年第1期50卷 116-123页

作者：刘公绪高新波何立火解宇路建民西安电子科技大学电子工程学院超高速电路设计与电磁兼容教育部重点实验室重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

在物联网时代，人们对高精度的、普适的室内定位需求日益迫切.然而鲁棒的技术方案仍没有出现，其中一个难点是用好地磁解决室内人员的定向问题.众所周知，在空旷的室外环境可以基于地磁解析定向的方法实现定向，然而室内地磁往往存在严... 详细信息

在物联网时代，人们对高精度的、普适的室内定位需求日益迫切.然而鲁棒的技术方案仍没有出现，其中一个难点是用好地磁解决室内人员的定向问题.众所周知，在空旷的室外环境可以基于地磁解析定向的方法实现定向，然而室内地磁往往存在严重的磁失真，使得该方法不再适用.为解决上述问题，本文提出一种半解析定向方法 .该方法首先将解析定向结果与基于空间上下文信息提取的走廊结构的几何关系进行融合，得到修正的定向结果，并通过磁失真度量和判断确定融合系数；进而深入分析了不同融合系数对定向结果的影响.测试结果表明，与现有方法相比，所提出的方法具有较好的鲁棒性，可以有效改善定向精度，广泛用于基于路径的或基于走廊的定位定向场合.

关键词：室内定位定向地磁磁失真空间上下文

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基于张量分解和多项式库搜索的多天线NPLC-DS-CDMA伪码序列估计

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电子与信息学报 2020年第10期42卷 2429-2436页

作者：张天骐喻盛琪张天葛宛营重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对低信噪比下非周期长码直接序列码分多址(NPLC-DS-CDMA)信号伪码序列估计问题,该文提出一种基于张量分解和多项式库搜索的多天线估计方法。该方法首先对接收信号建模为3阶张量模型并根据扩频增益分割为多个子张量,然后利用交替最小... 详细信息

针对低信噪比下非周期长码直接序列码分多址(NPLC-DS-CDMA)信号伪码序列估计问题,该文提出一种基于张量分解和多项式库搜索的多天线估计方法。该方法首先对接收信号建模为3阶张量模型并根据扩频增益分割为多个子张量,然后利用交替最小二乘投影(ALSP)算法对子张量进行CP分解得到伪码片段因子矩阵和接收增益因子矩阵,利用接收增益矩阵互相关性和旁瓣能量检测对伪码片段组合序列筛选得到每个用户的伪码序列,最后利用多项式库搜索的方法识别出伪码序列的生成多项式,进一步提高伪码序列估计的正确率。仿真结果表明,所提方法能够实现对NPLC-DS-CDMA信号伪码序列的有效估计。

关键词：直接序列码分多址伪码序列张量分解交替最小二乘投影算法多项式库搜索

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基于JADE与特征提取的正交/非正交空时分组码盲识别

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系统工程与电子技术 2020年第4期42卷 933-939页

作者：张天骐范聪聪喻盛琪赵健根重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对非协作多输入多输出通信系统中正交空时分组码(orthogonal space-time block codes,OSTBC)与非正交空时分组码(non-orthogonal space-time block code,NOSTBC)的盲识别问题,提出结合特征值矩阵联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix,JADE)与特征提取的盲识别方法。首先将接收信号转换为盲源分离问题中的线性瞬时混合模型,然后利用JADE算法估计出该模型的虚拟信道矩阵,根据该信道矩阵的相关矩阵为数量矩阵的特点,从相关矩阵中提取特征参数,利用此特征参数识别OSTBC与NOSTBC。仿真结果表明,在较低信噪比以及不同的调制模式下,所提方法均可有效识别出OSTBC与NOSTBC。

关键词：正交空时分组码非正交空时分组码特征值矩阵联合近似对角化特征提取盲识别

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基于组稀疏表示和加权全变分的图像压缩感知重构

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系统工程与电子技术 2020年第10期42卷 2172-2180页

作者：赵辉方禄发张天骐李志伟徐先明重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局... 详细信息

传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性3种先验信息,提出一种基于GSR和加权全变分(weighted total variation,WTV)的图像CS重构算法,并针对传统的WTV采用全局加权会引入错误的纹理以及边缘状伪影的问题,利用一种新的WTV策略,只对图像的高频分量设置权重来保证图像重构质量。此外,针对硬阈值迭代法忽略低频的主分量系数,采用硬阈值模平方方法来更好地保护非主分量系数。实验表明,相同采样率下,所提算法的峰值信噪比比非局部正则化全变分和基于GSR的CS算法平均分别提高5.4 dB和0.62 dB,验证了所提算法有效保护图像的细节信息。

关键词：压缩感知组稀疏表示加权全变分图像重构

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基于用户兴趣和评分差异的改进混合推荐算法

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计算机工程与设计 2021年第10期42卷 2830-2836页

作者：王粤黄俊郑小楠李玲玲重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

为进一步提高协同过滤推荐算法的推荐精度,提出一种基于用户兴趣和评分差异的改进混合推荐算法。利用词频-逆向文件频率(TF-IDF)思想对稀疏矩阵进行填充,在计算用户相似度时在传统的修正余弦相似度计算公式中引入两个不同的影响因子来... 详细信息

为进一步提高协同过滤推荐算法的推荐精度,提出一种基于用户兴趣和评分差异的改进混合推荐算法。利用词频-逆向文件频率(TF-IDF)思想对稀疏矩阵进行填充,在计算用户相似度时在传统的修正余弦相似度计算公式中引入两个不同的影响因子来改善用户评分差异的影响,使用两种不同的时间衰减函数用于修正时间因素对用户和项目之间以及用户与用户之间的影响。实验结果表明,该算法能够缓解数据稀疏的问题,有效修正用户评分差异和用户兴趣变化对推荐结果的影响,其推荐精度均优于现有其它改进算法。

关键词：协同过滤词频-逆向文件频率用户兴趣评分差异时间衰减函数

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基于结构组全变分模型的图像压缩感知重建

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电子与信息学报 2020年第11期42卷 2773-2780页

作者：赵辉杨晓军张静孙超张天骐重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对基于传统全变分(TV)模型的图像压缩感知(CS)重建算法不能有效地恢复图像的细节和纹理,从而导致图像过平滑的问题,该文提出一种基于结构组全变分(SGTV)模型的图像压缩感知重建算法。该算法利用图像的非局部自相似性和结构稀疏特性,... 详细信息

针对基于传统全变分(TV)模型的图像压缩感知(CS)重建算法不能有效地恢复图像的细节和纹理,从而导致图像过平滑的问题,该文提出一种基于结构组全变分(SGTV)模型的图像压缩感知重建算法。该算法利用图像的非局部自相似性和结构稀疏特性,将图像的重建问题转化为由非局部自相似图像块构建的结构组全变分最小化问题。算法以结构组全变分模型为正则化约束项构建优化模型,利用分裂Bregman迭代将算法分离成多个子问题,并对每个子问题高效地求解。所提算法很好地利用了图像自身的信息和结构稀疏特性,保护了图像细节和纹理。实验结果表明,该文所提出的算法优于现有基于全变分模型的压缩感知重建算法,在PSNR和视觉效果方面取得了显著提升。

关键词：图像重建压缩感知非局部自相似全变分

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特征信息增强的单发多框检测器算法

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计算机工程与应用 2021年第4期57卷 148-154页

作者：赵辉李志伟方禄发重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重点实验室重庆400065

单发多框检测器算法(Single Shot Multibox Detector,SSD)采用多个特征层进行目标检测,但每一层都是独立使用的,这种结构忽略了上下文信息,不利于提高小目标检测的精度。为了提高传统SSD算法精度,提出了一种特征信息增强的SSD算法(Featu... 详细信息

单发多框检测器算法(Single Shot Multibox Detector,SSD)采用多个特征层进行目标检测,但每一层都是独立使用的,这种结构忽略了上下文信息,不利于提高小目标检测的精度。为了提高传统SSD算法精度,提出了一种特征信息增强的SSD算法(Feature Information Enhancement Based Single Shot Multibox Detector,FESSD),其核心是一个特征信息增强模块。首先提出一个特征融合模块来对不同特征层进行融合和细化。然后采用一种挤压和激励模块(Squeeze and Excitation block)来自适应地获取每个特征通道的重要程度,从而增强有用信息和抑制无用信息。最后仿真结果表明,相比于传统SSD算法,FESSD算法能够有效地提升目标检测的精度。

关键词：目标检测特征融合注意力机制深度学习

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基于分解和支配关系的超多目标进化算法

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电子与信息学报 2020年第8期42卷 1975-1981页

作者：赵辉王天龙刘衍舟黄橙张天骐重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

近年来,超多目标优化问题(MaOPs)成为了进化计算领域的研究热点。然而,在处理各种优化问题中,如何有效地平衡收敛性和多样性仍是一个难题。为了解决上述的问题,该文提出了一种基于分解和支配关系的超多目标进化算法(DdrEA)。首先利用权... 详细信息

近年来,超多目标优化问题(MaOPs)成为了进化计算领域的研究热点。然而,在处理各种优化问题中,如何有效地平衡收敛性和多样性仍是一个难题。为了解决上述的问题,该文提出了一种基于分解和支配关系的超多目标进化算法(DdrEA)。首先利用权重向量把整个种群分解为一组子种群,这些子种群将进行协同优化;然后利用角度和角度支配关系计算子种群内每个解的值;最后根据适应度值进行精英选择,即在每个子空间内选取适应度值最小的解作为精英解进入下一代。DdrEA通过与当前较优的NSGA-Ⅱ/AD, RVEA, MOMBI-Ⅱ等多个超多目标进化算法进行实验对比,实验结果表明该文算法性能明显优于对比算法,能够有效平衡种群的收敛性和多样性。

关键词：超多目标优化分解支配关系进化算法

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基于三维点云的道路裂缝高精度检测方法

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重庆邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期37卷 94-101页

作者：代少升朱浩林舒志成重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆市信号与信息处理重点实验室重庆400065

为了有效检测道路裂缝并精确量化裂缝的三维参数,提出了一种基于三维点云的道路裂缝高精度检测方法。使用线激光测量系统获取路面模型的点云数据,对采集的点云数据进行去噪处理,通过超体素分割建立点云数据的邻接拓扑关系;计算所有分割... 详细信息

为了有效检测道路裂缝并精确量化裂缝的三维参数,提出了一种基于三维点云的道路裂缝高精度检测方法。使用线激光测量系统获取路面模型的点云数据,对采集的点云数据进行去噪处理,通过超体素分割建立点云数据的邻接拓扑关系;计算所有分割后的点云数据与其邻接点云的局部凹凸性,对存在凹性突变的点云区域进行空间聚类;使用最小包围盒算法对聚类区域进行三维量化,从而测量出道路裂缝的精确长度、宽度与深度。实验结果表明,提出的方法对于道路裂缝的识别量化精度高,在长宽深上的平均误差率可达2.43%;相比于基于特征阈值的缺陷检测算法,该算法的平均精度提高了12.36百分点。

关键词：道路裂缝检测三维重建点云凹凸性

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