基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法

为了有效的去除图像中的噪声，保护图像细节，在研究了非采样下Contourlet（NSCT）变换和贝叶斯阈值的基础上，综合考虑NSCT变换后系数尺度间和尺度内的相关性，提出了一种新算法。该算法结合NSCT系数的相关性和贝叶斯风险最小准则估计区域自适应贝叶斯阈值，再利用硬阈值函数去噪，最后通过最小均方误差准则进行比例萎缩，得到真实系数估计。对于被高斯白噪声污染的图像，实验将该算法与经典算法相比较，结果表明在绝大多数情况下，该算法在峰值信噪比和视觉效果上都优于经典算法。     

信息采集技术在高速公路中的应用研究

作为智能交通系统（I T S）的基础,信息采集技术正在从传统技术向新型智能化发展。该文首先介绍了传统的信息采集技术及其优缺点,然后对新型信息采集技术的工作原理、智能化优势以及存在的问题进行了研究。通过分析各项技术在高速公路应用中的前景,讨论了未来高速公路信息采集技术的应用趋势。     

灰度变换法在数字相关法中的应用和研究

图像增强技术是改善图像质量的一种重要技术。增强技术是为了某种应用目的去改善图像的质量,使其更适合人的视觉特性或其他系统的识别功能。图像增强技术可以归纳为:以灰度映射变换为基础的空域处理和以数字滤波方法为基础的频域处理。本文介绍了灰度变换法在图象处理中的具体算法和应用,并得到显著效果。