一种基于多通道联合估计的非局部均值彩色图像去噪方法

提出一种基于多通道联合估计的非局部均值彩色图像去噪方法,包括彩色通道联合去噪和彩色通道融合去噪两个步骤：在彩色通道联合去噪步骤,采用经典的彩色图像非局部均值去噪算法对噪声彩色图像去噪,得到预去噪图像作为彩色通道融合去噪步骤的输入;在彩色通道融合去噪步骤,采用广义多通道非局部均值去噪算法对预去噪图像再次去噪,去噪过程应用预去噪图像三通道高频成分的相似性。实验结果表明,与其他经典彩色图像去噪方法相比,本文方法在主观和客观上均具有竞争性。     

基于稀疏性的图像去噪综述*

利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法,在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上,回顾稀疏性去噪研究的发展,阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法,介绍利用稀疏性在图像去噪中的分解与重构过程,并将小波法去噪、多尺度几何分析法去噪、独立成分法去噪中所涉及的传统稀疏性与当前的稀疏与冗余表达模型去噪对比分析。最后基于对稀疏性去噪方法的分析,提出对稀疏去噪研究方法的一些展望。     

“我们时代的鲜活记录” 重温“艰难岁月”

去看见生活;去看见世界;去目击重大事件;去看穷困者的面庞,也去看骄傲者的身姿;去认识奇怪的事物——机器、军队、大众、丛林里或月球上的阴影;去见证人类的杰作——绘画、高塔、新发现;去眺望千万里之外的事物,去窥见隐蔽在墙后边、房间里的东西,去发现即将到来的危险;去欣赏拥有丈夫和孩子热爱的女人;在观看中发现并获得愉悦,在观看中收获惊奇,在观看中获得教导;所以现在,看和被看会成为一半人的愿景和新期待。     

基于多级去噪模型的路面裂缝检测方法

为了去除路面裂缝检测中的各种噪声,在分析对比了目前常用去噪模型优缺点的基础上,根据路面图像中的噪声及裂缝信息的特点,结合已有去噪算法的优点,提出了一种新的基于路面裂缝检测的多级去噪模型。整个去噪模型包括灰度去噪模型、空间滤波去噪模型、裂缝特征去噪模型与几何特征去噪模型。实验结果表明,该模型在路面图像的去噪、裂缝信息提取等方面有较大改进。     

选妹子，上淘宝！

曾经有个段子这么说——“挑妹子,要去新华书店!”想找爱学习的去四六级区,想找有气质的去乐谱区,想找文艺的就去散文旅游区,想找时尚漂亮的去美容杂志区,想找顾家的去菜谱美食区,想找聪颖的去经济金融区,想找年纪小的去教参区,连年级都分出来了!如今,谁再说淘宝只能买东西我跟谁急!     

旅游类网站 五一旅游 网上先行

马上五一长假就要到了,您打算去哪里玩?是去西南边陲感受奇风异俗的独特韵味,还是到贵州去领略黄果树瀑布的壮观?是去青海湖、天涯海角赏奇山异水,还是去青岛、烟台的海滨乘风破浪,抑或是去蒙古、西藏尽情挥洒久违的激情?     

电网边缘终端用电时序数据自动去重系统

针对电网边缘终端用电时序数据重复问题,提出一种数据自动去重系统。基于分布式文件系统,采用客户端、元数据服务器、数据服务器以及网络通信模块等组件,构建电网边缘终端用电时序数据自动去重系统及其工作流程。通过对比分析部分去重、全局去重以及综合去重的单位时间重复数据去除量,选取综合去重法作为系统去重策略。针对用户连续两年的用电时序数据集展开系统仿真,采用空间压缩率、去重率以及吞吐量三个指标全面评估去重质量,结果验证所建系统具有较好的去重质量,吞吐量优越性较为显著。     

基于铣削去重的刹车盘平衡机控制系统研究

介绍使用铣床加工进行去重手段的平衡机去重算法以及基于此种算法的平衡机自动去重控制系统的设计。详细分析采用定长变深的去重策略进行外围圆弧铣削的去重算法,可编程控制器（PLC）控制电路结构、以及组态软件在本控制系统中的应用。实践证明该控制系统精确度高,稳定性强,解决手工去重效率低下的问题,且去重模型具有广泛的适用性,稍加修改即可应用于其他同类转子去重。     

基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪

冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染;为研究冲击信号去噪的问题,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法;单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息;EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变;对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。     

基于小波变换的图像去噪

与传统的傅里叶变换去噪相比,小波能去噪同时保留图像细节特征。针对较好的小波去噪,本文研究了小波阈值去噪的阈值函数选取,阈值大小确定和小波去噪方法。     

语音小波去噪效果的复倒谱分析

小波阈值去噪方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。本文在对所采集的带噪语音信号进行了小波阀值去噪以后,利用复倒谱对去噪前后的效果进行了对比,结果显示去噪后的语音信号的复倒谱相对于去噪前的相比,明显降低了峰值,说明小波去噪取得了良好效果。     

关于司法改革中去行政化的几点思考

本文围绕司法改革去行政化与教育改革去行政化之比较,提出了一个崭新的论点,对于在司法改革去行政化之路上又会遭遇与教育改革去行政化路上哪些不一样的挑战与困境,如何在司法改革中突破在教育领域去行政化道路上一直未能突破的瓶颈,司法改革去行政化,又应该以怎样的方式或措施去实现,请待笔者一一论道。     

小波阈值去噪在图像去噪中的应用

小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,它们的去噪思想都是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理.本文主要针对图像去噪,将一幅图像分别进行软和硬阈值去噪的方法进行比较,得出无论阈值门限设为何值,软阈值的去噪效果总是比硬阈值的去噪效果好这个结论.     

基于微分方程和小波图象去噪研究

小波图象去噪是目前图象去噪的主要方法之一,它可以在很好去除噪声的前提下保持图象的细节特征。近年来基于偏微分方程的图象去噪方法得到了广泛的关注。在一定的约束条件下,求解方程的最优解可以达到比较好的去噪的目的。实验结果表明,该方法在图象去噪的效果上要比小波去噪好,去噪后图象的信噪比高。     

对比内嵌字幕进行视频去重

现有的视频去重技术多样,但字幕这一与视频内容能高度匹配的重要信息并未被考虑到其中。提出一种针对含内嵌字幕视频进行去重的方法,并在三大视频网页中得到了该方法的再去重效果。首先将相应网页视频中的字幕经过OTC处理将其文档化,再规范文档,最后设定一个界值,对网页进行去重筛选。类比于网页文本的去重方法,基于文本内容的去重工作可以大大改善去重的效果,考虑到视频中人物对话内容的唯一性,我们可以根据视频字幕内容来进行去重,从而得到更为精准的视频去重结果。     

视频实时自适应去雾算法

在雾天环境下,户外视频的可视性将受到极大损害,需要通过视频实时去雾来恢复视频的可视性。视频实时去雾对于单帧图像处理的速度有很高的要求,现有的图像去雾算法或是速度上达不到要求,或是速度虽快但去雾效果不理想。另外,视频还会面临拍摄场景中雾气浓度不断变化的问题,现有图像去雾算法中需要手动设置参数且参数固定,无法在雾气浓度变化的条件下始终达到理想的去雾效果。提出了一种实时的视频自适应去雾算法,该算法对视频中单帧图像进行去雾时,会基于暗原色值来区分图像区域,并对不同区域进行不同程度的去雾,在满足实时性的同时得到了很好的去雾效果。此外,该算法还基于暗通道先验设计了评价去雾结果的方法,并使用迭代的方式根据雾气浓度自动调整去雾参数,从而在视频中雾气浓度变化的情况下,始终能达到理想的去雾效果。     

高贵就是真善美

<正>丰子恺先生说:"圆满的人格就像一个鼎,真,善,美是这个鼎的三个足。"一语既出,茅塞顿开。记得那年那月,有幸前往鞍山参拜玉佛苑,兴奋不已。鞍山流传一种说法:"来鞍山,不去玉佛苑,就像去青岛没有去崂山,去厦门没有去鼓浪屿,去海南没有去三亚"一样,全因为玉佛苑玉佛是世界第一大玉佛。这晶莹纯净,质     

基于低成本MEMS陀螺的小波阈值去噪应用研究

通过有效抑制微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差,实现了提高低成本MEMS陀螺的测量精度.研究了小波阈值去噪算法的基本原理,分析了影响小波阈值去噪质量的主要因素;确定了小波函数类型、小波分解的层数、去噪阈值以及去噪阈值函数;利用小波阈值去噪算法对实际陀螺信号进行了去噪处理,结果表明:陀螺随机漂移得到了明显的抑制,取得了良好的去噪效果.     

云数据安全去重技术研究综述

云服务器中的数据往往以密文的形式存储,而加密密钥的不同会使相同的数据生成不同的密文,因此高效的数据安全去重技术成为云存储领域的研究热点.本文首先分析了数据安全去重技术面临的主要挑战,描述了数据安全去重的系统模型以及多种安全威胁,以云数据安全去重技术的实现机制作为分类依据,从基于内容加密的安全去重、基于PoW (proof of ownership)的安全去重、基于隐私保护的安全去重以及基于数据流行度的安全去重四个方面对近年来的研究工作进行了分析,归纳总结了各种数据去重技术的优点、局限性以及存在的共性问题,指出数据去重技术未来的发展趋势.     

基于小波与小波包的变速器故障特征提取

本文结合自适应小波变换滤波去噪方法与小渡阈值去噪方法,提出了一种可用于变速器故障振动信号去噪的双层滤波去噪算法.该算法的滤波过程分为两层,第一层滤波采用自适应小波变换滤波算法;第二层滤波采用经典的小波阈值去噪算法对信号进行二次去噪.最后,将去噪后的故障信号采用小波包进行了分解,并提取了小波包频带能量作为故障特征向量.