分块策略实现图像椒盐噪声密度估计

目的 椒盐噪声是造成图像污染的常见因素之一,椒盐噪声密度的估计对椒盐去噪过程中滤波窗口大小的选择具有指导作用。为此提出了一种基于分块策略的椒盐噪声密度估计算法。方法 首先对图像按行列等分后形成多个图像子块,统计每个子块中灰度为0或255的像素点个数并排序,然后根据排序后个数差分值函数特征对子块进行筛选,最后将所有候选子块噪声密度估计值的中值作为对整幅图像噪声密度的估计。结果 为验证算法的有效性,选取了两组不同类型的图像进行仿真,与现有椒盐噪声密度估计算法对比噪声密度估计结果。仿真实验结果表明,当图像自身包含较多灰度为0或255的像素点时,本文算法的噪声密度估计精度优于现有各种算法,标准差比现有算法小近一个数量级。当图像自身不包含灰度为0或255的像素点时,本文算法也能达到现有算法中最优的估计效果。结论 本文算法不仅能准确估计不同强度下的噪声密度,而且适用于自身包含灰度为0或255的像素点多的椒盐噪声图像。     

自适应滤波窗实现距离加权图像椒盐噪声滤除

目的 在比较几种椒盐去噪方法的滤波窗口尺寸选择策略的基础上,提出一种基于自适应滤波窗的距离加权图像椒盐噪声滤除方法。方法 首先将图像中灰度值为0或255的像素点判定为噪声点,接着对每个噪声点,在以该噪声点为中心、不断增大面积的滤波窗口序列中,寻找包含非噪声点的最小尺寸窗口。若此窗口尺寸小于预设的阈值,则使用该窗口中的非噪声点进行距离加权滤波。否则认为该噪声点位置位于图像自身灰度值为0或255的像素点区域内部,使用少数服从多数策略计算灰度恢复值。结果 将本文方法与其他7种椒盐去噪方法相比较。当图像自身包含较多灰度值为0或255的像素点时,本文方法去噪效果优于其他7种方法。当图像自身不含或较少包含灰度值为0或255的像素点时,本文方法与其他方法中的最优去噪结果效果相当。结论 本文方法不仅能够有效滤除椒盐噪声,而且适用于自身包含灰度值为0或255的像素点多的椒盐噪声图像。     

基于移动智能终端的基站勘察系统

无线智能终端能够便捷实现无纸化野外基站的查勘操作。它有利于查勘业务的信息共享,提升查勘业务的工作效率。本文阐述了移动智能勘察终端系统的研究背景、功能模块的设计考虑与实现细节说明。     

数字媒体的发展趋势

通过计算机存储、处理和传播的信息媒体称为数字媒体。数字媒体经过近10年的发展。它已成为信息传播的重要组成部分。主要从IT与TV产业的整合、媒体产业的分工模式以及未来数字媒体的内容形态等方面探讨数字媒体的发展趋势。     

基于WEB的同侪微格互动评价系统的构建

微格教学虽已成为众多师范院校训练教学技能的有效方法,但由于受心理因素和其它因素的干扰,其评价力度还不够。同侪互评是近年才发展起来的一种评价方式,将它引入微格教学能带来显而易见的好处。本文构建了一个基于WEB的同侪微格互动评价系统,以扩大微格教学的评价力度。