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。