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叶军: 作品数：31 被引量：24H指数：3; 供职机构：南京邮电大学理学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学文化科学更多>>

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基于群稀疏正则化的高光谱图像去噪: 2023年; 高光谱图像(HSI)具有良好的光谱识别能力,但在采集过程中易受到混合噪声的污染,严重影响了后续任务的精度,因此HSI去噪是重要的预处理过程。针对现有去噪方法对空间-光谱先验信息利用不足、条纹噪声建模不合理的问题,提出一种新的基于群稀疏正则化的高光谱图像去噪算法。该算法将干净HSI的空间-光谱低秩特性和各波段上条纹噪声的低秩结构融入一个新框架,实现了干净HSI与高强度结构化条纹噪声的分离;同时为了有效保持图像的边缘信息,在去噪模型中引入新的群稀疏正则化,即基于L_(2,1)范数的增强型三维全变分正则化(enhanced 3D total variation, E3DTV),充分挖掘HSI差分图像的稀疏先验信息,进一步提升了图像的分段平滑性。采用交替方向乘子法对变量优化求解,在仿真和真实数据集上进行数值实验表明,所提模型具有更好的去噪和去条纹性能,在视觉效果和定量评价结果上都明显优于其他对比算法。; 姜斌叶军; 关键词：高光谱图像图像去噪

文科“线性代数”课程教学改革与实践: 2016年; 从教学新模式探索目的出发,针对线性代数课程特点,通过研究传统线性代数课堂教学模式中不能激发学生学习能力的影响因素,介绍了在教学过程中积极渗透归纳教学思想的好处,并利用实践教学举例,对线性代数课堂教学模式进行了新模式的探索,借助具体案例加以说明由此带来的改革成效,以提升学生综合研究能力为目标,培养学生学习基础数学类课程的兴趣和爱好。; 叶军金栩; 关键词：线性代数教学改革教学模式

输运方程中的散射相函数被引量：2: 2009年; 散射相函数在输运方程计算中具有十分重要意义,各文献中对散射函数的描述很少。为方便对散射函数做综合研究,对国内外文献中出现的分布函数(散射相函数)做了整理总结。所提到的散射相函数涉及反应堆物理、天体物理、大气辐射输运的等多个专业,其求解方法都具有相似性,并对这些分布函数的处理方法给出一个定性的概念,对从事输运计算的科研人员有着一定的参考价值。; 陈伟叶军; 关键词：散射问题输运理论

基于非局部相似联合低秩表示的高光谱图像去噪被引量：2: 2020年; 高光谱图像(Hyperspectral Images,HSI)在采集过程中常受到多种类型的噪声干扰,会直接影响其在后续应用中的精度,因此HSI的去噪是一项十分重要的预处理过程。低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)模型能很好地满足HSI的光谱性质,但该框架下字典的选择尤为重要,在当下仍是一个开放性的问题。同时,典型去噪方法仅考虑了图像的局部相关性,已不能满足去噪要求,非局部相似性在图像中也是不可忽略的。基于LRR,文中提出了一种新的HSI去噪算法。首先,综合考虑噪声的类型,选取具有更全面的噪声判别能力的字典;其次,在对图像分块处理的前提下,通过聚类的方式引入非局部相似信息,将相似的图像块联合起来进行低秩表示。在模拟Indian Pines数据集以及EO-1 Hyperion真实数据集上的实验结果均表明,相较于目前主流的HSI去噪方法,无论是在图像的目视效果还是在模拟数据集的定量评价指标下,所提方法均有显著提升。; 张显叶军; 关键词：高光谱图像去噪

认知传感器网络中多用户感知信道的选择方法: 在认知无线电中频谱感知是实现频谱动态接入的重要前提和核心环节，本发明的目的在于提供一种在多用户多信道环境下感知信道的选择方法。该方法基于能量检测法，从最大化一个次用户感知一个主用户信道能获得的归一化吞吐量出发，使用检测时...; 朱琦叶军朱洪波杨龙祥

认知无线电系统中检测周期与检测时间的联合优化方法: 频谱检测是认知无线电中一项至关重要的技术，本发明的目的在于提供一种认知无线电系统中检测周期和检测时间的联合优化方法。具体步骤如下：从提高频谱利用率同时减少对授权用户的干扰出发，以最大化发现频谱接入机会同时降低次用户对授权...; 朱琦叶军朱洪波杨龙祥

基于群稀疏的约束平滑秩近似的高光谱图像去噪被引量：1: 2023年; 高光谱图像(Hyperspectral Image, HSI)在采集过程中会产生多种类型的噪声,噪声数量越多,HSI的有效信息就越少。为了更有效地从大量混合噪声中恢复HSI的有效消息,文中提出了一种基于群稀疏正则化的约束平滑秩近似HSI恢复方法。其中,群稀疏正则化被定义为基于加权?2,1范数的空谱全变分,该正则化在利用空谱维信息的同时也考虑到了HSI内部的群稀疏性,增强了模型对混合噪声的去除效果及空谱维的光滑性。此外,文中采用约束的平滑函数来近似秩函数,以更好地利用HSI的低秩属性并提高了算法效率。该优化问题采用基于交替方向乘子的迭代算法进行求解。两种加噪情况的模拟数据实验和一项基于真实数据的实验的结果表明,相比5种目前主流的方法,所提方法在目视效果和评价指标上都有明显提升。; 张历洪叶军; 关键词：高光谱图像去噪

基于投影梯度及下逼近方法的非负矩阵分解被引量：3: 2012年; 在非负矩阵分解算法中,为提升基矩阵的稀疏表达能力,在不事先设定稀疏度的情形下,提出一种基于投影梯度及下逼近方法的非负矩阵分解算法——PGNMU。通过引入上界的约束条件,利用基于投影梯度的交替迭代方法提取基矩阵的重要特征并加以应用。在人脸数据库CBCL和ORL上的实验结果表明,该方法能改进基矩阵的稀疏描述能力,且其识别率也优于已有方法。; 叶军; 关键词：非负矩阵分解松弛法稀疏度

基于对偶图正则化的多层概念分解算法: 2019年; 为了进一步挖掘数据间的隐藏信息,在多层概念分解算法的框架下,考虑每一层分解下的数据流形和特征流形,提出了一种基于对偶图正则化的多层概念分解算法。该算法通过对数据的逐层分解,以分层的方式学习,并在每一层分解数据中构建数据空间和特征属性空间的拉普拉斯图,用于反映数据流形和特征流形的多元几何结构信息,从而能够更好地从复杂数据中提取出更有效的特征。采用交替迭代的方法求解算法的目标函数并证明了算法的收敛性。通过在三个真实数据库(TDT2、PIE、COIL20)上的实验表明,该方法在数据的聚类表示效果方面优于其他方法。; 张显叶军; 关键词：流形学习聚类

认知无线电中感知信道的优化选择方法被引量：1: 2012年; 在认知无线电中,频谱感知是实现频谱动态接入的重要前提和核心环节,文中在多用户多信道环境下基于能量检测提出了一种感知信道优化选择的方法。该方法从最大化一个次用户感知一个主用户信道能获得的归一化吞吐量出发,在目标检测概率限制下,提出了基于改进的匈牙利算法进行感知信道选择的最优方法。仿真结果表明,与感知信道随机选择方法相比较,文中提出的方法可以大大提高整个次用户网络的归一化吞吐量。; 叶军朱琦; 关键词：频谱感知信道选择

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