自适应加权镜像阈值层叠滤波器

与传统的阈值层叠滤波器相比,镜像阈值层叠滤波器不仅具有低通滤波的特性,还具有带通和高通的特性。但由于镜像阈值层叠滤波器比传统的阈值层叠滤波器的正布尔函数长度有显著增加,从而使计算量增加,为解决这一问题,提出了一种镜像自适应加权（MAW）算法。该方法充分考虑了镜像阈值分解的特点,并通过引入自适应领域加权误差准则建立了代价向量,在迭代过程中,对代价向量的层叠性进行快速约束,并判断其收敛性,最终获得了基于最优正布尔函数的自适应加权镜像阈值层叠滤波器（AWMSF）。为了验证该滤波器的滤噪性能,对最优AWMSF进行了性能分析,结果表明,AWMSF在滤除噪声的同时,能更好地保持图像的细节信息,并可减少迭代次数,从而使计算复杂度大大降低。     

自适应邻域加权模拟退火层叠滤波器

图像处理问题的研究中,层叠滤波器的优化设计实际上是寻找最优正布尔函数的过程,如何有效地获得最优正布尔函数是优化设计的难点问题,为了改进层叠滤波器的优化方法,提出在自适应邻域加权平均绝对值(ANWMAE)准则的基础上建立数学优化模型,设计层叠滤波器,算法相对遗传算法优化时间较短,同时将邻域像素点的影响考虑在内,通过在迭代过程中得到最优正布尔函数.在传统阈值分解的基础上,构建自适应邻域加权模拟退火层叠滤波器(ANWSA)和自适应邻域加权递归模拟退火层叠滤波器(RANWSA).对最优ANWSA和RANWSA进行了性能分析,结果表明,层叠滤波器在有效地滤除噪声的同时,能更好地保持图像的细节信息.     

方向加权中值滤波算法

方向加权中值滤波算法是一种新的滤波方法。该方法用于指纹二值化图象处理主要是充分运用指纹方向图和模糊理论思想来构造滤波模板,其算法简单,处理速度快,而且当方向不准确时,也可给出较正确的结果,因而大大增强了算法的抗干扰性。     

基于层叠处理的多级自适应WOS滤波器

基于层叠处理的ＬＰ算法求解最优非线性滤波 缺陷在于：⑴必须掌握信号和噪声的先验统计知识,⑵计算量随滤波窗增大呈超指数增加,根据层叠滤波器理论,所有ＷＯＳ滤波器正布尔函数都是线性可分离的,在此基础上,提出了一种多级自适应ＷＯＳ层叠滤波器,从有效地克服了传统ＬＰ算法的缺点,它尤其适合于图象处理领域。     

自对偶层叠滤波器统计特性分析

本文在层叠滤波器一般性理论基础上,对自对偶层叠滤波器的输出分布进行了研究.结果表明:自对偶层叠滤波器的输出在中值意义上是统计无偏的,并且给出了自对偶层叠滤波器输出分布的一种表达式.     

图像快速自适应加权中值滤波

中值滤渡由于可对随机噪声起到良好的去除效果因而在信号恢复中得到了较为广泛的应用.本文提出了一种新的快速自适应加权中值滤波算法以提高中值滤波算法的性能.该算法通过噪声检测确定图像被污染的程度.再根据污染情况选取不同的加权值.为提高中值滤波的速度,作者基于数组分布范围有限这一特征提出一种多级分阶的统计直方图中值求解方法.实验证明该算法在抑制噪声的同时也能较好地保护细节信息,并且能有效地提高标准中值滤波的速度.     

模糊加权中值滤波器

本文介绍了一种模糊加权中值滤波器,该滤波器由模糊布尔函数和滤波加权确定。本文用S型函数逼近模糊布尔函数。此外,用模糊理论领域中使用的S型函数逼近所滤波的加权。模糊加权中值滤波器只由4个参数确定。所提出的滤波在均方误差准则下能够由最小均方算法导出。图像复原的实验结果表明,本文介绍的模糊加权中值滤波方法既能去除脉冲噪声和平滑高斯噪声,又能同时有效地保持边缘和图像细节,漠糊加权中值滤波器明显优于加权中值滤波器,也优于Wiener滤波器。     

修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法

针对现有算法在噪声检测与噪声滤除性能上的缺陷,提出修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法。算法利用噪声的灰度特征,根据灰度最值0和255检测噪声,再根据邻域像素的相关性以及在灰度上的近似性,做进一步的噪声检测。根据邻域像素之间的相关性随距离的增大而减小的特性,对邻域中的信号像素分别赋予不同的加权系数,取加权中值以滤除噪声。算法去噪的邻域大小,随噪声密度和分布自适应地变化。通过去噪图像的主观视觉效果以及客观的去噪性能指标PSNR(peak signal to noise ratio)和IEF(imageenhancement factor),仿真实验证明,所提出的算法相对于现有的算法具有更好的去噪性能,特别对于滤除高密度噪声,具有显著的优越性。     

改进的自适应加权中值滤波算法

在分析了自适应算法和中心加权算法的原理和优势后,提出了一种改进的自适应加权中值滤波（IAWMF）算法。采用扩展边缘的方式,使原图像的所有像素点能够用噪声检测因子进行噪声检测,对含有噪声的图像采用自适应窗口（N ×N）的中心加权算法进行滤波,可以有效降低邻域噪声点对滤波图像质量的影响。仿真结果表明：改进算法在高浓度椒盐噪声条件下获得的实验效果峰值信噪比（ PSNR）、均值平方误差（MAE）、均值绝对误差（MSE）显著优于其他算法,在降噪和保持细节中取得很好的平衡。     

图象中心加权中值滤波的改进与应用

中心加权中值滤波具有较好的边缘保持特性及快速实现的特点，但滤噪能力低于其它中值滤波。此文探讨对中心加权中值滤波的改进方法，提出了中心权分级实现的思想，使之同时具有边缘保持，快速滤波和噪声去除的理想效果。     

Julia 集和Mandelbrot 集的反演变换

论文讨论了居里叶集与曼德尔布罗特集的反演变换问题,通过扩充复平面 上关于任意定点的反演变换,获得了两类共轭函数。使得这两类共轭函数的居里叶集与曼德 尔布罗特集,恰好是原居里叶集与曼德尔布罗特集关于定点的反演变换,并运用逃逸时间算 法绘制居里叶集和曼德尔布罗特集的反演图。     

General Mandelbrot sets and Julia sets with color symmetry from equivariant mappings of the modular group

A method for constructing the general M (Mandelbrot) set of a non-analytic mapping is presented. The equivariant mapping with symmetry of the modular group is considered as an illustration. By investigating the distribution of attractors in the upper half-plane and the assignment of colors to each attractor, an algorithm is presented for the construction of filled-in Julia sets with 2- or 3-color symmetry. Such Julia sets not only reveal the characteristics of a system, but also have high artistic appeal.     

Julia集的反函数迭代算法

在研究二次函数等简单幂函数的Julia（朱利亚）集过程中,发现传统的逃逸时间算法耗费机时,并且得到的是Julia集的填充集而不是Julia集的吸引子。该文介绍了Julia集的反函数迭代基本算法和基于IFS（函数迭代系）反函数迭代算法。并且在反函数迭代的基本算法的基础上,提出了通过对迭代顺序的改变,以减少在迭代过程中对内存空间的需求。文中将反函数迭代算法与传统的Julia集的逃逸时间算法进行了仿真对比,表明利用反函数迭代算法可以极大的减少机时,并且利用该算法可以得到Julia集的吸引子。     

Mandelbrot集并行算法的MPI实现

分析了MPI环境下算法设计的特点，描述了在MPI环境下实现Mandelbrot集的三种算法，并对它们进行了比较。     

高阶Carotid-Kundalini函数Julia分形集的特性

Julia分形图是研究复动力系统的一种有力工具。文章研究了由高阶Carotid-Kundalini函数f(z)=cos(Nzkarccos(z))+c生成的Julia分形图的性质:当c为实数和N为实数或纯虚数时,分形图具有对称性;当N为实数,c=0时,图形具有2k+1个主瓣,和2k个从主瓣上发出的触角,且触角无界。     

不同判敛标准间的关系及一种构造分形的加速算法

函数迭代产生的美丽、奇异的分形图案依赖于收敛标准的制定,用什么样的收敛标准判定迭代的收敛,对构造分形集起着决定性的作用。文中利用计算机实验数学的方法,结合理论讨论了几种收敛标准的等价性,构造了不同方法的分形图;并通过新的收敛标准给出了一种构造分形的加速算法。     

Newton法对应单参有理函数族的广义M-J集

讨论了Newton法对应单参数有理函数族的广义Mandelbrot集和Julia集,给出了它们的构造算法,证明了其广义Mandelbrot集的有界性,并给出了其周期点个数的计算公式.利用数学实验的方法研究了广义Mandelbrot集周期芽苞分布规律,并通过对比分析得到了它们与z~n+c的Mandelbrot集和Julia集之间的族相似性类似的新的族相似关系.文中算法为Mandelbrot集和Julia集的发展提供了新的思路.     

Julia集在纺织图案设计中的应用研究

介绍了二阶Julia集图像，讨论了修改其阶数n、常数c、缩放值scale以及颜色参数等，从而达到生成各种纺织图案的目的。     

Mandelbrot集的java多线程实现方法

分析了java多线程环境下算法设计的特点,介绍了绘制Mandelbrot集的计算机算法,定义了Mandelbrot集的几个主要变量,并在此基础上给出了计算机算法的实现过程。应用java的多线程机制,良好的实现了对Mandelbrot集的图形绘制。     

基于Julia集的图案设计与生成

简要介绍二阶Julia集图像,然后讨论其各种图像变异方法,包括修改其阶数n、常数c、缩放值scale以及颜色参数等,从而达到生成各种花型图案的目的。可广泛用于美术、广告设计、服装、装潢设计等。