基于上下文模型的非抽样小波图像去噪

文章提出了一种新的基于上下文模型的非抽样小波图像去噪方法。与传统正交小波变换不同,非抽样小波在图像分解时不对小波系数进行下采样。分解后的每一个小波系数被模型化为一个广义高斯分布随机变量,应用上下文模型估计每一个小波系数的边缘方差,软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其邻域小波系数的相关性,产生空间自适应阈值。通过对加噪图像的实验,可以看出本文方法与其它几种传统去噪方法相比,不仅去噪效果有很大的改进,具有更好的重建视觉效果,而且信噪比也有较为明显的提高。     

CRP数字化校园信息平台流程审批系统的设计与实现

针对目前单位流程审批数字化和网络化的需求,使用J.Office办公协同开发平台作为CRP数字化校园信息平台流程审批系统设计与实现的开发平台,以海南政法职业学院请假流程为例给出了具体的流程审批系统的实现步骤和结果演示.     

基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪

针对传统小波变换易引起图像边缘模糊的不足,研究了基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪。利用小波包变换可以同时对图像的高频和低频部分进行进一步的细分,因此可以更好地保留原图像信息的优势,更进一步,克服通用阈值的缺陷,软阈值函数的构造充分考虑了不同尺度层次上的系数的不同特点,产生尺度自适应阈值。通过对加噪图像的实验可以看出,与传统方法相比,本文方法不仅降噪效果有很大的改进,而且有很好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。     

一种新的几何约束自适应阈值图像去噪方法

文章提出了一种几何约束空间自适应阈值的图像去噪新方法。此方法基于非抽样小波变换的多分辨率分解,利用非抽样小波变换的冗余性来寻找小波系数之间的依赖关系。在BayesShrink阈值的基础上进行改进,采用空间自适应方法,为每一个小波系数确定自适应的阈值。在含噪系数的方差估计中,与以往的估计方法不同,不仅考虑到子带内小波系数之间的依赖关系,而且考虑了沿梯度方向的邻域内小波系数之间的依赖关系,使得含噪系数的方差估计更为准确。实验结果表明,与传统去噪方法相比,本文方法能更有效地去除噪声,具有更好的重建视觉效果。     

一种新的RBF神经网络学习算法

本文提出一种改进的RBF神经网络学习算法,它利用减聚类算法确定隐层单元的数量,并用修剪的办法删除冗余单元,避免了传统的K聚类算法对隐层单元数量确定的盲目性。利用最小二乘法确定隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中,验证了该算法的有效性。     

一种新的小波图像去噪方法

为了有效去除图像噪声，同时又能尽可能多的保留图像的边缘信息，文章提出了一种新的基于边缘检测的自适应阅值小波图像去噪方法。该方法将与边缘相关的小渡系数和与同性区域相关的小渡系数区别对待。将检测到的边缘点与非边缘点对应的小波系数，利用邻域相关性，分别采用不同的收缩因子进行收缩。实验仿真结果表明，与其它传统方法相比，本文方法不仅抑制噪声能力强，而且很好地保留了图像的边缘特征，具有更好的重建视觉效果。