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公开/公告号CN107194873B
专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-08
原文格式PDF
申请/专利权人 南京邮电大学;
申请/专利号CN201710328907.4
发明设计人 高广谓;庞会娟;荆晓远;岳东;胡藏艺;
申请日2017-05-11
分类号G06T3/40(20060101);
代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;
代理人刘莎
地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
入库时间 2022-08-23 11:24:34
机译: 扩散加权MRI与基于幅度的局部低秩正则化
机译: 基于Schatten p = 1/2和L1 / 2正则化的低秩和稀疏矩阵分解以分离动态MRI的背景和动态分量
机译: 基于核非负矩阵分解和稀疏特征表示的基于字典学习的人脸识别方法和系统
机译:带有Schatten-p准范数正则化的区分性低秩图保存字典学习用于图像识别
机译:基于非局部和非凸模型的字典学习低秩近似正则化方法的Landsat-7 ETM + SLC-OFF图像修复新算法
机译:半耦合低秩判别字典学习的超分辨人重新识别
机译:通过广义范数/准范数差异正则化进行低秩张量估计
机译:使用核范数启发式算法的矩阵的低秩表示。
机译:压缩感知启发式字典学习和空间光谱正则化的高光谱图像超分辨率
机译:基于核pCa的先验图像的超分辨率人脸图像
机译:用于微扫描成像系统的小核超分辨率方法。