A general non-local denoising model using multi-kernel-induced measures

Noises are inevitably introduced in digital image acquisition processes, and thus image denoising is still a hot research problem. Different from local methods operating on local regions of images, the non-local methods utilize non-local information (even the whole image) to accomplish image denoising. Due to their superior performance, the non-local methods have recently drawn more and more attention in the image denoising community. However, these methods generally do not work well in handling complicated noises with different levels and types. Inspired by the fact in machine learning field that multi-kernel methods are more robust and effective in tackling complex problems than single-kernel ones, we establish a general non-local denoising model based on multi-kernel-induced measures (GNLMKIM for short), which provides us a platform to analyze some existing and design new filters. With the help of GNLMKIM, we reinterpret two well-known non-local filters in the united view and extend them to their novel multi-kernel counterparts. The comprehensive experiments indicate that these novel filters achieve encouraging denoising results in both visual effect and PSNR index.     

云环境下基于Canopy聚类的FCM算法研究

FCM算法是目前广泛使用的算法之一。,针对FCM聚类质量和收敛速度依赖于初始聚类中心的问题,结合Canopy聚类算法能够粗略快速地对数据集进行聚类的优点,提出了一种基于Canopy聚类的FCM算法。该算法通过将Canopy算法快速获取到的聚类中心作为FCM算法的输入来加快FCM算法收敛速度。并在云环境下设计了其MapReduce化方案,实验结果表明,MapReduce化的基于Canopy聚类的FCM算法比MapReduce化的FCM聚类算法具有更好的聚类质量和运行速度。     

高职服装设计专业校内生产性实训基地模式研究

校企共建集多功能校内生产性实习基地,是提升学生专业技能、降低教学实训成本、更好地服务于区域经济的有效方式。面对现有国内高职院校的校内生产性实习过程中遇到诸多问题,通过企业横向项目融入实训教学。营造真实的生产氛围。引进企业生产管理机制。打造双骨千兼职教师等创新建设手段。让校内生产性实训基地运行进入可持续发展的良好模式。     

基于MIS的计算机应用基础课程教辅软件研发与实践

基于MIS的计算机应用基础课程教辅软件遵循先进务实的设计理念,以满足课程教学一线的实际需求为前提,以提升教学效果、学习效率、拓展教学时空等为目标设计和实现,通过教学实践证明其具有一定的应用价值和推广价值。     

基于非负邻域嵌入和非局部正则化的单帧图像超分辨率重建算法

单帧图像超分辨率重建是指利用一幅低分辨率图像,通过相应的算法来获取一幅高分辨率图像的技术。提出了一种基于 非负邻域嵌入和 非局部正则化 的单帧图像超分辨率重建算法,以弥补传统邻域嵌入算法的不足。在训练阶段,首先对低分辨率图像预放大2倍,以保证在放大倍数较大时,高、低分辨率图像块之间的邻域关系也能得到较好的保持;在重建阶段,使用非负邻域嵌入来有效地解决近邻数的选取问题;最后利用图像块的非局部相似性构造非局部正则项对重建结果进行修正。实验结果表明,相对于传统算法,本方法的重建结果纹理丰富、边缘清晰。     

基于主动学习的微博聚类分析

K Means聚类算法由于无法准确确定初始化聚类中心,容易造成 聚类结果准确率低下。对微博数据聚类时,可能会导致无法正确反映兴趣热点。本文 设计了基于主动学习的聚类算法,在确定初始聚类中心过程中应用Min Max主动学习策略, 使 得算法每次在很小数量的查询后都会提供数据点供用户进行初始中心点确认,并在K Means算 法中重新计算聚类中心时设置其权重值,从而减少迭代的数量,提高聚类结果的准确 率,并将这一算法运用于微博聚类分析,得出微博热门话题。     

一种基于纹理的SAR图像居民区提取方法

居民区是SAR图像中比较重要的一类地物,它的提取在许多方面有着重要的应用。给出了一种居民区提取方法,根据居民区具有的高亮度和规范的纹理特性,利用Sobel算子和Otsu阈值处理得到居民区离散点图,再用K均值将其分割成块,最后用格雷厄姆方法生成居民区的边界,实现了居民区的自动提取。实验处理结果表明,该方法是一种有效的居民区提取方法。     

多媒体技术应用于AutoCAD教学的问题研究

随着多媒体教育技术飞速发展,教学过程中多媒体技术得到了广泛的应用,本文针对多媒体技术在AutoCAD教学应用中存在的问题进行了分析,通过说明多媒体技术的优点,结合传统的教学方法,不仅可以提高教学质量,还能促进学生的学习兴趣。最后针对存在的问题提出了一些科学的应用多媒体的方式和方法。     

中小山水城市绿地系统塑造城市特色的途径和方法

绿地是形成城市特色的重要组成部分,城市绿地系统与城市自然人文环境相结合是城市特色构建的一个重要方面。中小山水城市绿地系统规划在塑造城市特色方面具有独特的代表性。文章总结了中小山水城市的特色,提出绿地系统塑造城市特色的手法,并且以泾县为例来分析绿地系统塑造中小山水城市特色的手法。首先分析整理城市特色资源,对主要的关键词进行抽取比较,得到主要的城市特色;然后从整体出发为绿地系统定位,通过城市绿地系统结构布局强化城市山水环境;通过绿道体系的构建打造城市特色的展示体系;最后从树种规划的角度出发塑造城市的宣纸之都的城市特色.     

一种基于优化参数的非局部均值滤波算法

针对非局部均值滤波算法中难以找到一个全局最优的滤波参数h的问题,给出一种新的该参数的优化方法,并将其应用于传统非局部均值滤波算法的改进。首先基于SUSAN算法提取噪声图像的边缘信息,然后在大量实验的基础上,利用线性回归和非线性回归分析方法建立h与边缘信息、噪声方差之间的优化模型。最后,将基于该优化模型的非局部均值算法应用于多幅图像的去噪处理中。实验结果表明,新算法改善了传统非局部均值算法的去噪性能,取得了良好的滤波效果。