孟德宇
- 作品数：86 被引量：95H指数：6
- 供职机构：西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电气工程电子电信更多>>
- 基于可学习连续插值的CT图像反投影重建方法及装置
- 本申请公开了一种基于可学习连续插值的CT图像反投影重建方法及装置，该方法包括：获取成对的初始CT图像及其对应的扫描正弦图构成数据集；构建滤波反投影过程；构建可学习的插值函数，结合滤波反投影过程构建初始连续反投影重建网络；...
- 谢琦林卉孟德宇马建华
- 《中国图象图形学报》复杂场景图像目标智能检测专栏简介
- 2023年
- 图像目标检测在区域监控、被动导航、抢险救灾、飞行器制导等方面具有重要应用,是计算机视觉和图像处理领域研究中的关键性核心问题和挑战性难题,也一直是该领域的研究热点,并受到领域内广大学者的高度关注。近年来,得益于深度学习等人工智能技术在图像处理和计算机视觉中的广泛应用,图像目标检测技术研究已取得重大进展。
- 焦李成高新波韩军伟李云松白翔杨淑媛孟德宇任文琦石争浩陈秀妍
- 关键词：计算机视觉智能检测场景图像抢险救灾
- 一种基于流的深度网络的遥感图像泛锐化方法
- 一种用于泛锐化，在给定低分辨率多光谱图像和全色图像的条件下，学习到高分辨率多光谱图像的条件分布，缓解不适定问题的基于流的方法。包括：首先，对使用的数据集进行预处理，包括图像裁剪、图像放大、归一化、数据增广，构建数据对；其...
- 曹相湧阳港肖文者孟德宇
- “数据挖掘与智能计算”前言被引量：1
- 2012年
- 随着计算机与互联网技术的飞速发展，数据挖掘与智能计算方面的研究已成为当今信息科学领域最受关注的前沿与热点之一．数据挖掘（datamining），又称为数据库中的知识发现（knowledgediscoveryindatabase，KDD），就是从大量数据中获取有效的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程．数据挖掘基于统计学、人工智能、模式识别和机器学习的理论基础，借鉴最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索等领域的技术，针对数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理方法，
- 孟德宇
- 关键词：数据挖掘互联网技术数据库系统信息科学知识发现人工智能
- 基于小样本持续学习与奇异值微调的图像分类方法及装置
- 本申请公开了一种基于小样本持续学习与奇异值微调的图像分类方法及装置，该方法包括：构建小样本持续学习图像分类数据集，包括多个图像分类任务，各图像分类任务包括多个类别的图像样本及其类别标签；迭代执行模型训练步骤直至满足停止条...
- 王仁振王郅午王全子昂吴一尘林浩坤赵谦孟德宇
- 区间搅浑算法
- 区间搅浑算法的思想是对目标函数定义域区间进行动态的搅浑,使模拟退火算法在寻优搜索过程中避免陷入局部搜索,导向算法向全局最优收敛.本文将遗传算法的思想引入区间搅浑算法的过程中,提出了遗传区间搅浑算法(Generatic D...
- 孟德宇曹飞龙
- 关键词：计算机数学
- 文献传递
- 一种基于时频双流特征表征的锂电池健康状态估计方法
- 一种基于时频双流特征表征的锂电池健康状态估计方法，获取电池数据集，提取与电池健康容量相关的数据；构建SFF Block模块，包括时域组件、频域组件和融合组件，将提取的数据分别输入时域组件、频域组件以及残差连接；在时域组件...
- 曹相湧吴雪龙张友鹏王启舟肖文者祝泽宇舒程勇孟德宇
- 一种基于E-3DTV正则的高光谱图像修复方法
- 一种基于E‑3DTV正则的高光谱图像修复方法，将含噪音的原三维高光谱数沿光谱维度展开成矩阵，初始化噪音项和待修复高光谱数据的矩阵表示以及ADMM框架下的其他模型变量及参数；对待修复的高光谱数据沿水平、竖直、光谱三个维度做...
- 孟德宇 彭江军 谢琦 赵谦王尧
- 文献传递
- 一种基于深度学习和模型驱动的单图去雨方法
- 本发明公开了一种基于深度学习和模型驱动的单图去雨方法，首先预处理图像数据得到雨图和对应的干净无雨图；然后建立单图雨卷积字典模型和相应优化问题；接着利用近端梯度方法设计只包含简单运算的迭代求解算法，将迭代更新过程分解成若干...
- 孟德宇王红谢琦赵谦
- 文献传递
- 张量稀疏性度量综述被引量：1
- 2019年
- 稀疏性是现实数据所共有的一般信息表达特性,其含义为数据可由其本质所蕴含的少量基元素进行充分表达。目前,向量(1阶数组)与矩阵(2阶数组)数据均存在较为成熟的稀疏性表达度量,即向量的非零元素个数与矩阵的秩。然而,对于张量(高阶数组)数据的合理稀疏性度量的构造尚未形成统一的解决方案。对张量稀疏性研究的现状进行综合介绍,回顾目前在此方向的研究进展以及所取得的典型应用,并着重介绍本研究小组基于Tucker分解与CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解的张量稀疏性内涵理解所构造的一种新型张量稀疏性度量。将此张量稀疏性度量与10个传统方法应用到多光谱图像去噪中进行对比实验,通过数值与视觉上的实验结果说明所提方法的合理性与有效性。
- 谢琦张勇孟德宇
- 关键词：稀疏性高光谱图像去噪
