一种基于轮廓波变换和统计模型的图像去噪算法的研究

本文提出了一种基于轮廓波（Contourlet）变换和统计模型相结合的图像去噪方法。Contourlet变换能够更好地表征图像各个方向的特征．通过对特征系数的分析．估计统计模型,利用近似最大后验概率估计（MAP）做局部方差估计并且和噪声方差的估计比较来达到去噪的目的。为了克服缺乏平移不变性所带来的Gibbs效应,本文采用循环平移法进行优化,有效地克服Gibbs效应。与小波变换去噪法和Contourlet变换阈值去噪法比较,该算法不仅能够提高图像去噪的PSNR,而且能够更有效地保持图像的边缘和细节。     

基于小波域分形编码的图像去噪

以图像小波域分形编码为基础,研究了一种新的图像去噪方案.该方案在图像的小波域上,通过预测校正算法,利用含噪图像的小波系数对无噪图像的FW码进行估计,并通过FW解码和小波逆变换获得去噪图像.实验证明,该方案具有较好的去噪效果,并可以有效地保护细节.     

基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

提出一种基于图像边缘检测的小波闽值去噪新方法.该方法利用Canny算子检测出图像的边缘,进而定义了一种新的阈值函数,然后对含噪图像、边缘图像的小波变换系数采用新阈值函数分别进行阈值处理,将处理后的边缘图像与图像的小波系数进行融合,得到去噪后的图像.实验结果表明,采用该方法处理的去噪图像,能够在去噪的同时有效地保持图像的边缘信息.     

基于小波变换的图像降噪

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。     

基于改进的小波阈值图像去噪算法研究

基于Donoho经典小波阈值去除图像噪声基本思路,分析常用硬阈值法和软阈值法在图像去噪中的缺陷。针对这些缺陷,提出一种改进的阈值去噪法,该方法不仅可克服硬阈值不连续的缺点,还能够有效解决小波分解预估计系数与真实小波系数间存有的恒定误差。通过Matlab仿真实验,使用改进的小波阈值法对图像去噪处理后,除噪效果比较理想,在去噪性能指标上,PSNR(峰值信噪比)和EPI(边缘保护指数)均好于传统阈值方法。     

框架域子带间局部隐马尔可夫模型在图像去噪中的应用

噪声是影响图象质量的主要因素,因此,有必要在分析和利用图像之前消除噪声。在本文中,研究了基于框架域子带间局部隐马尔可夫模型。这种模型能很好地捕捉小波框架系数的＂聚集＂特性,也能捕捉方向间小波框架系数的相关性。本文利用这种模型进行图像去噪。实验表明,本文提出的去噪方法取得了较高的去噪结果。     

基于小波变换和ROF模型的图像去噪算法

小波变换和ROF模型是常用的图像去噪方法。为了获取高质量图像,降低或消除噪声对图像的影响,提出了一种新的图像去噪算法。该方法对噪声图像进行小波分解,并对其高频部分进行阈值去噪,之后利用ROF和拉普拉斯算子结合的模型去噪,并进行小波重构,得到最终的去噪图像。实验结果表明,此算法的去噪效果比小波去噪或ROF去噪明显,能在有效抑制图像噪声的同时,更好地保持图像的边缘、纹理等特征,有效地提高了图像质量。     

基于小波分析的图像去噪

针对图像去噪展开研究,结合均值滤波技术和小波分析技术,提出了使用高斯平滑滤波与小波局部阈值处理相结合的方法。首先对图像进行高斯平滑滤波,然后选取适当的小波阈值对小波系数进行处理、重构得到新的图像,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,仿真实验结果表明文中所用的方法去噪效果更佳,图像有着更好的视觉效果。     

多帧图像超分辨率重建算法

多帧图像超分辨率重建技术就是将一些变形、模糊、降采样的低分辨率图像进行融合,估计出一幅高分辨率图像,其步骤主要分为运动估计、插值处理、图像重建.本文采用Vandewalle配准方法将处理过的低分辨率图像序列映射到一幅高分辨率网格上,然后进行插值,最后结合小波变换和迭代方法进行图像重建,并采用小波阈值去噪方法进行去噪处理.实验结果表明：本算法能较好地提高图像的峰值信噪比,是图像重建的一种有效方法.     

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。     

群对群（G2G）计算的G2G搜索服务研究

群对群（G2G）计算是一种基于G2G网络的分布式计算。G2G计算得益于灵活的分群,相同属性或任务的群内计算。本文提出了一个有门户网站结构,基于G2G计算的搜索服务。G2G搜索服务是一个混合搜索系统,既有分布式的搜索服务,又采用了集中式的搜索服务。采用G2G搜索服务的好处之一是,用户既参与了系统的分布式搜索任务,又能向系统请求搜索服务。采用G2G搜索服务的好处之二是,用部分的集中式结构把分散的局域搜索系统关联起来,扩大了系统的搜索效能。     

群对群（G2G）网络传输与节点管理

由群所组成且涉及群与群关系的网络称为G2G网络,群是一些具有相同属性节点的聚合。G2G通信可以描述为：将内容从源端（群）传送到目的群。G2G网络使用了G2G／CDS协议来实现内容发布,即将参与分发内容的节点分群,用控制数据集（CDS）来管理节点,用G2G传输原理来实现G2G传输。G2G／CDS简单和有效地解决了“如何管理节点”和“如何传输”的G2G通信问题,并为解决“如何保障传输的QoS”问题打下基础。G2G络是一种能有效且容易实现多对多网络通信的网络模型,擅长解决需要精确控制的网络通信问题,尤其是内容发布。     

浅谈数控车床实训中易出的问题及解决方法

本文从编程、数控系统、误操作、机床本身机械故障及坐标系五个方面分析了数控车床实训中容易出现的问题及解决方法。     

几种孔加工指令的比较

零件加工过程中,经常遇到孔加工,孔有不同的作用,只有合理的选择孔加工指令,才能加工出合格的产品.     

我国移动通信发展现状

2012²013年,3G、4G竞相争辉,我国移动通信事业的发展即将迎来再一次的飞跃.文章分析我国3G、4G的发展现状,剖析当前3G、4G网络发展存在的问题,说明3G与4G的相互关系和发展的趋势,最后对4G发展作出展望.     

基于群对群传输的计算架构

群对群（G2G）计算是一种基于G2G网络的分布式计算。由群所组成且涉及群与群关系的网络称为G2G网络,群是一些具有相同属性节点的聚合。G2G计算定义了4种基本运算：传递（Transfer）,交换（Exchange）,节点处理（NodeProcess）和变形（Transmute）。用4种基本运算可以搭建不同的G2G计算。G2G计算得益于灵活的分群,相同属性或任务的群内计算,以及群对群的多对多连接。G2G计算还具有灵活的体系结构。G2G计算是灵活,方便和有效的分布式计算。     

应用（G′G＋G′）展开法求解非线性发展方程

利用（ G′G＋G′）展开法,借助Maple软件的符号运算功能,研究了BBM方程和Burgers-BBM方程,获得了BBM方程和Burgers-BBM方程的与现有文献不同的精确解,从而丰富了解的范围。     

浅谈3G应用与发展中的政府作用

由于应用3G需要占用新的无线频段,而无线频段属于稀缺资源,政府部门在划分和指派无线频段时也决定了运营商的数量和经营许可的范围.不仅如此,3G业务的发展还涉及制造商的利益.使我国3G问题包含了多方面的因素纠结.已经超越了技术、产业范围,演变成一个决策难题.     

浅析3G远程教育

本文分析了3G技术的发展,3G远程教育相比于现代远程教学的优点,指出3G远程教育的应用模式,阐述了其对远程教育的影响。