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申请/专利权人：西安工业大学
摘要：基于分数阶全变分正则化与非局部正则化的Gm‑APD激光雷达距离像压缩感知重构方法，涉及激光雷达成像技术领域，解决现有Gm‑APD激光雷达在低信背比条件下目标距离像的重构的问题。本方法通过在在低信背比条件下，提取目标距离像；采用分数阶全变分正则化与非局部正则化构建Gm‑APD距离像压缩感知重构模型以及求解目标距离像重构模型等步骤实现了基于Gm‑APD激光雷达在低信背比条件下对目标距离像的精确重构。在相同的采样条件下，极大提升了目标还原度和峰值信噪比。
主权项：1.基于分数阶全变分正则化与非局部正则化的Gm-APD激光雷达距离像压缩感知重构方法，其特征是：该方法由以下步骤实现：步骤一、基于峭度因子峰值法提取目标距离像；步骤二、根据步骤一提取的所述目标距离像，采用分数阶全变分正则化与非局部正则化构建Gm-APD距离像压缩感知重构模型；具体过程为：步骤二一、对步骤一所述的目标距离像进行分割，计算每个图像块中心像素相对于给定的图像块中心像素的权重；步骤二二、基于非局部均值滤波方法，构造非局部正则化惩罚项；步骤二三、根据步骤二二构造的非局部正则化惩罚项，构建基于全变分正则化和非局部正则化的距离像压缩感知重构模型； 式中，u为由图像所有位置处距离信息构成的N维距离矩阵，D为全变分算子，||·||1表示L1正则化项，指输入量中所有元素绝对值之和，NRu为关于u非局部正则化惩罚项，α为权重系数，A为观测矩阵，b为M维观测向量；步骤二四、将所述基于全变分正则化和非局部正则化的距离像压缩感知重构模型拓展至分数域，用下式表示为： 式中，Dv为分数阶全变分算子，v为分数阶阶次；步骤三、利用增广拉格朗日乘子法对步骤二四拓展至分数域的距离像压缩感知重构模型求解，实现对Gm-APD激光雷达距离像压缩感知重构。
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百度查询： 西安工业大学 基于分数阶全变分正则化与非局部正则化的Gm-APD激光雷达距离像压缩感知重构方法
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