抛物型方程的一种外推格式

本文对Lawson等人的完全隐格式外推法进行变权处理,得出一新的差分格式。此格式是Lo—稳定的,其截断误差从o(h~2)提高到o(h~4)可以处理stiff型抛物方程或初边值不连续情形,具有较好的适用性。     

基于一种改进的小波阈值图像去噪算法

在Dohono和Johnstone提出的多分辨率分析小渡阈值去噪的基础上,对阈值函数进行了改进,构造了一个新的阈值函数,克服了硬阔值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,还克服了软阁值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷。仿真结果表明,利用新闻值函数进行图像去噪,在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法.     

一种基于BKF模型的双树复小波图像去噪算法

文章介绍了双树复小波变换,根据BKF模型,采用贝叶斯最大后验估计,给出了一种基于双树复小波变换的图像去噪算法。在仿真实验中,该算法与经典ProbShrink算法相比能提高峰值信噪比,改善视觉效果与去噪效果。     

一种非线性复扩散图像去噪算法

对线性复扩散去噪算法进行改进,提出了非线性复扩散图像去噪算法,构造了新的非线性复扩散系数.实验结果表明：新的非线性复扩散图像去噪算法能够取得较好的图像去噪效果,构造了合适的扩散系数.     

解四阶抛物型方程的一族恒稳隐式格式

对四阶抛物型方程构造一族新的含参数隐式差分格式，它包含了许多名格式，适当选取参数时，可得到一个高精度恒稳格式，其截断误差达到O[（Δt)^2 (Δx)^6)]，数值例子表明该格式是有效的。     

Z——循环分块矩阵的逆矩阵的一种求法

文[1]给出了通常意义下的Z——循环矩阵和对称Z——循环矩阵的逆矩阵的一种求法,本文给出了Z——循环分块矩阵与对称Z——循环分块矩阵的逆矩阵的一种求法,文[1]的结论是本文的特例。     

一种基于事务一项矩阵改进的FP—Growth算法

FP—Growth算法是关联规则挖掘的一个经典算法。本文提出一种基于事务一项矩阵的挖掘算法MFP—Growth算法,利用向量矩阵表示事务数据库,整个挖掘过程只扫描一遍数据库,通过构造各个频繁项的条件矩阵,利用条件矩阵的向量运算来进行频繁模式的挖掘,减少了算法占用的内存空间,提高了挖掘效率．实验结果表明,MFP—Growth算法是有效可行的．     

四阶抛物型方程一族三层的高精度隐式格式

对四阶抛物型方程构造一族新的含双参数三层隐式差分格式，并证明该族格式对任意非负参数都是绝对稳定，并且其局部截断误差达到O[(△t)^2 (△x)^8]，通过数值例子表明该格式是有效的．     

扩散方程的一种跳点格式

通过求解泥沙扩散方程来研究泥沙沿水深的分布和含沙量分布沿程的变化规律,构造了一种新的差分格式——跳点格式.通过分析验证表明：这种格式算法简单,计算过程简便,稳定性好、精度较高.体现了它的实用性和优越性.     

广义组合KdV方程的线性隐式差分格式

目的研究广义组合KdV方程的数值解．方法利用解KdV方程的方法进行讨论．结果给出了广义组合KdV方程的一种线性隐式差分格式．结论这种线性隐式差分格式是无条件稳定的．     

基于NSCT的图像消噪研究

针对CT变换缺少平移不变性会在图像消噪时产生伪Gibbs现象,提出了非下采样CT变换与自适应阈值法相结合的图像消噪法。实验结果表明,采用非下采样CT变换方法能有效地消除图像噪声,保存图像的纹理细节,提升图像信噪比,消噪效果优于传统小波及CT消噪效果。     

图像融合技术在图像去噪中的应用

邻域平均法(NAM)应用于图像去噪时能够得到较好的平滑效果,但图像的细节信息丢失较多;基于小波变换的阈值图像去噪方法能够较好地保持图像的细节信息,但是平滑效果不理想.对这两种去噪方法所得到的图像进行小波变换,然后在小波域再按照一定的融合规则进行融合处理,得到去噪效果较好的图像.实验结果表明,融合后的图像能够较好地去除图像的噪声,具有较好的视觉效果和较高的峰值信噪比.     

一种数学图像去噪的新方法

本介绍了图像去噪的原理，并对几种图像去噪方法进行了分析，提出了一种基于高阶统计量的图像去噪法，实验表明，这种方法具有较好的去噪效果。     

基于开关型非局部均值滤波的指静脉图像去噪

为了解决带有皮裂纹特征的指静脉图像中干扰区域影响静脉特征提取的难题,提出一种基于开关型非局部均值滤波的指静脉图像去噪算法。该算法首先生成静脉图像像素点的Hessian矩阵,然后通过Frangi滤波对起皮干裂区域进行精准检测,最后对受干扰区域进行非局部均值滤波去噪。理论分析与实验结果表明,该算法与现有经典静脉去噪算法相比,充分利用了图像上其它区域的冗余信息,在实现去噪的同时,更好地保留了非受干扰图像区域的静脉细节部分,一定程度上克服了经典去噪算法对整个图像的过平滑问题。在认假率为0时,拒真率相比原结果降低了5.63%。     

双变量模型下的非下采样Contourlet变换图像去噪

该研究利用非下采样Contourlet变换的平移不变性和多方向选择性,考虑变换域内子带系数尺度间和尺度内的双重相关性,自适应地调节双变量模型下子带系数的收缩量,使子带系数的收缩量与子带含有图像细节内容的多少成比例.仿真结果表明,与仅考虑子带系数尺度间相关性的去噪算法相比,该算法在去除噪声的同时能有效保持原图像中的细节和纹理信息,改善恢复图像的主观视觉效果,提高恢复图像的PSNR值.     

基于改进自适应TV模型的全自适应去噪算法

为使保边性更好的去噪模型在邻近图像边缘处得到应用,同时在图像平坦处得到平滑性更好的模型,解决选择单一的正则项系数对图像处理结果造成的不良影响,有效地自适应选取正则项系数,采用基于小波变换的图像分割技术将图像分为边缘区域和平坦区域,通过修改TV模型的数值解法和ROF算法,实现自适应正则项系数算法。实验结果表明,改进的模型和自适应正则项系数选取算法得出的图像,均方误差为56.69,峰值信噪比为31.00,平均相似度为0.84。改进的TV模型在图像去噪效果方面优于原模型,自适应正则项系数算法能够弥补原图像去噪方法的不足。     

一类改进的PDE模型在图像去噪和分割中的应用

利用变分原理研究了图像能量泛函的极小值问题所对应的一类改进的偏微分（PDE）模型．通过对偏微分方程的研究,从形式上分析得到方程的解即结果图像,在去噪后与初始图像有较小的偏差,很好地保持了初始图像所具有的特征．实验结果验证了这种分析结果的正确性,并且得到在去噪时间相同的条件下,结果图像要比以往的模型较好．在分割处理上,结果图像也有较好的分割效果．     

几类正规（次正规）矩阵存在形式探讨

探讨了n阶次强酉矩阵、强酉矩阵、酉矩阵等几类正规(次正规)矩阵的特殊存在形式.