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1.
偏微分方程(PDEs)模型在图像处理中的若干应用   总被引:8,自引:2,他引:6  
介绍了偏微分方程(PDEs)模型在图像处理与分析中的应用,基本思想,发展历史和解决问题的基本框架。主要阐述了变分方法和形变模型(曲线演化)在图像恢复和图像分割中的应用。理论和实验结果表明,应用偏微分方程模型进行图像处理是一种有效的工具。最后,分析了这种方法的优点和面临的挑战。  相似文献
2.
用于不完整数据的选择性贝叶斯分类器   总被引:3,自引:0,他引:3  
选择性分类器通过删除数据集中的无关属性和冗余属性可以有效地提高分类精度和效率.因此,一些选择性分类器应运而生.然而,由于处理不完整数据的复杂性,它们大都是针对完整数据的.由于各种原因,现实中的数据通常是不完整的并且包含许多冗余属性或无关属性.如同完整数据的情形一样,不完整数据集中的冗余属性或无关属性也会使分类性能大幅下降.因此,对用于不完整数据的选择性分类器的研究是一项重要的研究课题.通过分析以往在分类过程中对不完整数据的处理方法,提出了两种用于不完整数据的选择性贝叶斯分类器:SRBC和CBSRBC.SRBC是基于一种鲁棒贝叶斯分类器构建的,而CBSRBC则是在SRBC基础上利用X2统计量构建的.在12个标准的不完整数据集上的实验结果表明,这两种方法在大幅度减少属性数目的同时,能显著提高分类准确率和稳定性.从总体上来讲,CBSRBC在分类精度、运行效率等方面都优于SRBC算法,而SRBC需要预先指定的阈值要少一些.  相似文献
3.
基于变分的保持特征的有噪图像放大算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对图像放大后出现边缘模糊的现象,该文考察了典型边缘的特征,利用整体变分思想,提出了一种基于变分模型的有噪图像放大算法。利用导出的偏微分方程和图像边缘的局部梯度信息,该文算法实施一种自适应非线性滤波处理,能够较好地保持图像边缘锐度,同时有效地去除图像噪声。为了保持图像的特征和细节,文章利用图像的方向导数局部地调整正则系数.理论分析和实验结果皆表明此文算法的有效性。  相似文献
4.
针对图像放大后出现边缘模糊的现象,论文考察了典型边缘的特征,利用图像的梯度信息和双曲正切函数的性质,提出了一种较好地拟合任意方向、陡度和幅度的边缘,因此能够保持边缘锐度的自适应图像放大算法。实验结果表明该算法的有效性。  相似文献
5.
在过去的十几年中,偏微分方程在图像增强中得到了越来越多的研究和应用。论文提出了一个带有局部耦合项的双向扩散框架。这个框架沿着等照度线(边缘)的梯度方向实施反向扩散以锐化边缘;而相反地沿切线方向实施正向扩散以去除噪声和锯齿伪像。为了进一步控制扩散过程,使其逼近于一个稳定的过程,并消除数值“爆炸”和过冲,笔者在双向扩散方程中增加一个局部耦合项;而且为了保持图像特征,利用图像的方向导数局部地调整非线性扩散系数。实验结果显示,该文算法可以显著地提高被增强图像的视觉质量。  相似文献
6.
在过去的十几年中,偏微分方程在图像增强中得到了越来越多的研究和应用.该文提出了一个保持特征的双向耦合扩散框架.这个框架沿着等照度线(边缘)的梯度方向,利用柔和的边缘判定实施反向扩散以锐化边缘;而相反地沿切线方向实施正向扩散以去除噪声和锯齿伪像.为了消除这两个相反的扩散力彼此之间的冲突,将算法分裂为一种耦合的格式,而且为了保持图像特征,利用图像的局部微分几何特征调整非线性扩散系数.实验结果显示,文中算法可以显著地提高被增强图像的视觉质量.  相似文献
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