结合村民素质提高的乡村景观提升途径研究——以宜兴市张阳村为例

景观设计的初衷是解决城市绿化美化和休闲娱乐问题,很长一段时间都着眼于为城市服务。随着国家对"三农"问题的关注,景观设计的目光开始转向乡村。与城市利用景观干预治疗"城市病"不同,在自然基底保留相对完整的乡村地区,景观设计面临的更大挑战是协调乡村景观与乡村人口的关系,使乡村景观不仅满足村民生存与发展的需求,而且满足乡村振兴和国土生态安全的需要。以宜兴市张阳村为例,调查了目前中国乡村人口素质现状和乡村景观建设中存在的问题,进而提出以促进村民素质发展为目的的乡村景观建设策略,以期为未来乡村景观建设提供新的思路与对策。     

基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程（PDE）的图像降噪算法相比,该算法将信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）提高至16.602480dB和31.284672dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。     

基于片相似性和最大似然期望最大化的低剂量CT重建算法

针对低剂量计算机断层成像(CT)重建的图像产生严重退化的问题,提出一种基于片相似性各项异性扩散和最大似然期望最大化(MLEM)的低剂量CT重建算法.首先,采用基本的MLEM算法对低剂量投影数据进行重建;然后,由于片相似性在降噪的同时,也能较好地保持图像的边缘和细节信息的特点,对重建后的图像使用基于非局部理论思想的片相似性降噪方法处理;最后,由于低剂量投影数据还存在脉冲噪声点,使用中值滤波对图像进行处理.采用Sheep-Logan体模作为实验模型进行低剂量CT图像重建的仿真,与BI-MART、BI-MLEM、基于方差的ELEM和基于结构相似性的MLEM算法进行了对比.实验结果表明,所提算法的信噪比(SNR)高达10.216 308 dB,与对比算法相比,视觉效果更优,且有更小的归一化均方误差(NMSE)、均方绝对误差(MAE)和归一化均方距离(NMSD).所提算法重建出来的图像能在光滑去噪的同时有效地保持图像的细节和边缘信息,既能有效地保持弱梯度和纹理,又不存在各项异性扩散存在的明显阶梯效应.     

基于差分曲率的偏微分方程图像降噪算法

针对图像去噪过程存在边缘保持与噪声抑制的矛盾,提出一种改进的偏微分方程图像降噪算法。将差分曲率引入各项异性扩散方程中,构造出新的扩散系数函数,其可以较好区分图像的边缘、平坦区域以及噪声,使算法在去除噪声的同时,保留更多弱边缘和纹理等细节信息。实验结果表明,该算法与其它基于偏微分方程的图像降噪算法相比,在客观的质量评价方面,提高了图像的信噪比和峰值信噪比;在主观视觉效果方面,在滤除噪声的同时保留了更多的弱边缘等细节信息,该算法实现了较好的图像降噪效果。     

一种改进的基于偏微分方程图像的降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种改进的基于偏微分模型的图像去噪算法.引入了正则化、绝对差值排序检测法,结合Chao和Tsai模型,构造了一种新的扩散系数函数,兼具了正则化解决方程病态问题和绝对差值排序检测法有效区分噪声与边缘的优点.实验结果表明:与其他基于常用偏微分模型的去噪算法相比,所提算法能更加有效地去除噪声,保留了更多的细节信息,提高了图像去噪的信噪比.     

基于差分曲率的非局部均值图像降噪算法

传统非局部均值滤波算法忽略了图像块之间的结构相似性,造成搜寻相似像素不充分,使得一些图像细节被滤除.因此,利用差分曲率对图像边缘和斜坡等结构信息的良好检测性能,提出了一种基于差分曲率的非局部均值降噪算法.该方法充分利用图像块之间灰度值和差分曲率的欧氏距离共同确定权重,对图像块之间进行更好的相似性判断,进而优化传统非局部均值滤波算法.实验结果表明,与传统的非局部均值降噪算法相比,新算法能有效地保持图像边缘细节等信息,改善了传统非局部均值算法的去噪性能,取得了良好的降噪效果.     

乡村文化传承的景观学策略研究

在明确乡村景观建设与弘扬优秀传统文化关系的基础上,提出优秀传统文化应渗透到乡村景观建设中,并从树立科学的景观设计思想、挖掘乡土文化资源、重构乡村公共空间、加强景观与人的有机对话四方面,阐述了乡村文化传承的景观学策略,从而改善乡村景观结构,美化人居环境,提高人口素质,保护和传承乡村的特色文化。