滤除椒盐噪声的开关核回归拟合算法

针对椒盐噪声的去噪和细节保护问题,提出一种基于核回归拟合的开关去噪算法。首先,通过高效脉冲检测器对图像中的椒盐噪声像素点进行精确检测;其次,将所检测到的噪声像素点当作缺失数据,应用核回归方法对以噪声像素点为中心的邻域内的非噪声像素点进行拟合,得到符合图像局部结构特征的核回归拟合曲面;最后,以噪声像素点的空间坐标对核回归拟合曲面进行重采样,获得噪声像素点恢复后的灰度值,从而实现椒盐噪声的滤除。与经典的中值滤波器（SMF）、自适应中值滤波器（AMF）、改进型的方向加权中值滤波器（MDWMF）、快速开关中均值滤波器（FSMMF）、图像修补（Ⅱ）等算法进行不同噪声密度的实验对比,所提算法的去噪结果图像的主观视觉质量均为最优;在低密度、中等密度以及高密度噪声场景下,所提算法对不同测试图像去噪结果的峰值信噪比（PSNR）分别平均提高了6.02dB、6.33dB和5.58dB,且平均绝对误差（MAE）分别平均降低了0.90、5.84和25.29。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除各种密度的椒盐噪声,同时具备良好的图像细节保护性能。     

精确运动估计的核回归修正梯度互相关算法

为实现亚像素运动矢量的精确估计,探讨一种基于核回归修正的梯度互相关精确运动估计算法。引入优化滤波中心差分估计器计算图像梯度;基于矩阵相乘离散傅里叶变换方法快速计算上采样梯度互相关函数,以该函数的峰值坐标生成运动矢量的亚像素级初始估计值;在上采样梯度互相关曲面上,采用核回归方法对以初始估计值为中心的邻域进行拟合,并通过检测核回归拟合函数的峰值坐标获得初始估计的精确修正值,从而实现任意精度级别的精确运动估计。与相关文献的算法进行实验比较,在无噪声影响的情况下,所探讨算法的运动估计准确度提高了74%以上;而在噪声影响的情况下,运动估计的准确度则提高了68%以上。实验结果表明,所探讨算法不仅具备良好的抗噪性能,同时能够有效地提高运动估计的精确性。     

高精度亚像素全局运动估计的上采样梯度互相关算法

运动估计在视频图像压缩、超分辨率重建、拼接、目标检测等方面具有重要的应用意义。针对高精度的亚像素运动估计问题,引入一种优化滤波器用于计算图像梯度,并采用上采样与抛物面拟合梯度互相关曲面相结合的方法,探讨一种高精度的亚像素全局运动估计算法。实验结果表明,该算法不仅对噪声影响具有较好的鲁棒性,同时能够有效地提高运动估计的精确性。     

基于核回归修正的上采样相位相关精确运动估计算法

针对亚像素运动矢量的精确估计问题,提出一种基于核回归修正的上采样相位相关精确运动估计算法。首先,使用矩阵相乘离散傅里叶变换方法快速计算上采样相位相关曲面,并通过检测其峰值坐标实现运动矢量的亚像素级初始估计;其次,在上采样相位相关曲面上,采用核回归方法对以初始估计值为中心的邻域进行拟合;最后,检测核回归拟合函数的峰值坐标,并以此坐标对初始估计值进行修正,从而实现任意精度级别的精确运动估计。与二次函数拟合（QuadFit）、线性拟合（LinFit）、Sinc拟合（SincFit）、局部质心（LCM）、频域上采样（Upsamp）等算法进行仿真对比,在无噪声污染的情况下,所提算法的平均估计误差为0.0070,运动估计的准确度提高了64%以上;而在有噪声污染的情况下,所提出的算法的平均估计误差为0.0204,运动估计的准确度提高了47%以上。实验结果表明,所提算法不仅能够有效地提高运动估计的精确性,而且具有良好的抗噪性。     

基于．NET技术的高校科研信息管理系统的开发研究

随着高校科研活动的增多,科研信息管理工作日益繁重,开发一个满足科研管理工作需求的系统．实现科研管理工作的信息化,提高管理质量和效率是当前一项迫切的任务。本文介绍了一种基于．NET技术开发高校科研信息管理系统的方案,重点论述系统需求和服务对象、系统的体系结构设计以及所采用的技术方案。     

高校教师信息管理系统的设计研究

高校教师信息管理是一项既重要又繁杂的工作,传统的手工管理方式效率低下又缺乏科学性,开发一个满足高校教师信息管理工作需求的系统,实现教师管理工作的信息化,提高管理质量和效率显得尤为迫切。文章针对高校教学、科研、学科建设、人事、组织等相关部门对教师信息的需求,阐述了一个切实可行的教师信息管理系统的设计及技术方案。     

Hibernate应用与开发实践

Hibernate是一种新的ORM映射工具,它提供了从Java类到数据表的映射以及数据查询和恢复等方法。在大型项目中,特别是持久层关系映射很复杂的情况下,Hibernate会表现出非常高的运行效率。本文介绍了Hi-bernate的基本原理和接口,并介绍了利用Hibernate开发一个具体实例的过程。