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一种海面红外小目标检测方法: 本发明公开了一种海面红外小目标检测方法，其步骤包括：(1)由非局部块构造新图像矩阵：将原始图像矩阵分解为相互重叠的子块，再将子块展成列向量，然后将列向量组合获得新的图像矩阵；(2)稀疏与低秩矩阵分解：将新构造的图像矩阵分...; 方厚章时愈周钢郑纪彬许述文潘东辉

一种自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法，包括：观测模型建模；图像先验建模；求观测模型的下界：利用优化最小化方法获得观测模型的下界函数；求图像先验模型的下界：利用优化最小化方法获得图...; 方厚章刘宏伟潘东辉时愈许述文刘军; 文献传递

一种海面红外小目标检测方法: 本发明公开了一种海面红外小目标检测方法，其步骤包括：(1)由非局部块构造新图像矩阵：将原始图像矩阵分解为相互重叠的子块，再将子块展成列向量，然后将列向量组合获得新的图像矩阵；(2)稀疏与低秩矩阵分解：将新构造的图像矩阵分...; 方厚章时愈周钢郑纪彬许述文潘东辉; 文献传递

无源毫米波雷达图像的迭代重加权盲反卷积方法: 本发明属于雷达图像处理技术领域，公开了一种无源毫米波雷达图像的迭代重加权盲反卷积方法，包括：(1)整合基于残差误差构造的自适应权进入数据项；(2)整合图像在双边总变分算子作用下系数的空间自适应权进入图像正则化项；(3)对...; 方厚章刘宏伟许述文潘东辉时愈刘立; 文献传递

一种拉链布带缺陷检测方法: 本发明涉及一种拉链布带缺陷检测方法，包括：S1：获取训练样例图像，并对其进行直方图均衡化处理，得到均衡化图像；S2：根据均衡化图像，计算得到其灰度共生矩阵的特征矩阵；S3：根据均衡化图像，计算得到其局部二值模式的特征矩阵...; 方厚章夏铭江刘西洋孙玮聪王黎明; 文献传递

一种拉链布带缺陷检测方法: 本发明涉及一种拉链布带缺陷检测方法，包括：S1：获取训练样例图像，并对其进行直方图均衡化处理，得到均衡化图像；S2：根据均衡化图像，计算得到其灰度共生矩阵的特征矩阵；S3：根据均衡化图像，计算得到其局部二值模式的特征矩阵...; 方厚章夏铭江刘西洋孙玮聪王黎明

SAR图像舰船目标检测的轻量化和特征增强研究: 2024年; 针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检测算法,对骨干网络进行轻量化及特征精细化提取两个方面的改进,引入轻量化模块以降低网络的计算复杂度,提高推理速度,并引入协同注意力机制模块增强算法对近岸船舶目标的细节信息的提取能力。在特征融合网络中采用加权特征融合以及跨模块融合,增强模型对SAR舰船目标的细节信息的融合能力,同时,利用深度卷积模块降低计算复杂度,提高实时性。通过在SSDD舰船目标检测数据集上的测试及对比实验的结果,表明CA-Shuffle-YOLO的检测准确率约为97.4%,检测帧率为206 FPS,所需运算复杂度为6.1 GFlops,相比原始的YOLO v5,所提方法的检测帧率提升了60 FPS,所需运算复杂度降低为原来的12%。; 龚峻扬付卫红方厚章; 关键词：合成孔径雷达目标检测卷积神经网络特征提取

一种自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法，包括：观测模型建模；图像先验建模；求观测模型的下界：利用优化最小化方法获得观测模型的下界函数；求图像先验模型的下界：利用优化最小化方法获得图...; 方厚章刘宏伟潘东辉时愈许述文刘军

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方厚章