利用最近邻域分类的图像去噪算法

为了在图像去噪的同时较好地保护图像细节,利用最近邻域的算法将数据进行有效的分类,得到了不同的有意义的封闭邻域,从而对突出的边缘细节信息与非边缘细节信息进行有效地分割,较好地改善了方形邻域固定、模糊边缘细节信息的问题.且利用小波分析之后的系数特征,估计出一个最佳阈值并进行阈值去噪.实验表明,该算法可以得到更好的实验结果.     

一种基于邻域噪声评价法的图像去噪算法

常用的经典脉冲噪声滤波方法在去除图像脉冲噪声的过程中,常常造成图像细节信息的丢失,导致图像模糊不清.为了克服这一缺陷,提出了一种新的基于局部相似度分析和邻域噪声评价的图像去噪算法.该算法通过分析图像中各像素点的局部相似度来确定图像的轮廓和噪声,再通过邻域脉冲噪声评价法检测出脉冲噪声点,使图像处理仅处理噪声点而保持轮廓像素点不变,更有效地改善了噪声检测精度,并保护了图像的细节特征.实验结果表明,这种新算法较其他经典滤波器具有更有效的图像去噪和细节信息保护性能,具有一定的应用价值.     

基于阈值邻域均值的医学超声图像去噪算法

针对含有高密度椒盐和高斯噪声的医学超声图像去噪中细节信息保留不够,图像较模糊问题,提出了一种阈值邻域均值算法。该方法首先通过阈值策略法对指定邻域内像素加权均值与其中任一像素灰度值大小进行比较判断,然后将大于阈值的像素剔除,而小的作为有用信息输出,最后运用该方法对含有高密度椒盐和高斯噪声的医学影像图像进行去噪实现设计。仿真实验表明,阈值邻域均值算法对胰腺超声图像的高密度椒盐和高斯噪声抑制力强,计算速度快,峰值信噪比大于单纯的中值和均值算法,去噪后的图像质量更佳。     

基于粒子群优化的图像去噪算法

本文提出了一种基于PSO优化的非局部平均去噪算法,该算法以Non-Local means算法处理图片,以滤波参数h作为PSO的粒子,以PSNR的函数模型作为PSO中的目标函数,以群智能算法优化去噪效果.通过仿真,该算法比传统算法有更好的视觉效果和更快的速度,达到了算法的最佳性能.     

一种改进K-SVD稀疏表示图像去噪算法

为解决传统K-奇异值分解(K-SVD)算法字典训练耗时过长以及低信噪比情形下去噪效果不佳的问题,提出了一种改进算法。首先将原始含噪图像进行高低频分离,然后对图像的高频部分使用基于残差比阈值的批量正交匹配追踪算法(Batch-OMP)实现稀疏重构,最后将图像的高低频部分叠加完成最终的去噪。实验结果表明,相较于小波变换去噪、DCT稀疏表示去噪以及传统K-SVD稀疏表示去噪,改进的算法能够更好地保留图像的边缘轮廓信息,并且去噪时间明显缩短。     

改进邻域搜索算法的矩形件排样优化研究

针对矩形件排样问题,给出精确的数学优化模型,提出一种改进邻域搜索算法的求解方法.为了克服一般邻域搜索算法易陷入局部最优解和搜索效率低的缺点,挖掘矩形件排样的问题特征,提出反悔算子、距离受限邻域算子、以"满足容忍度"接受劣解等3种新的改进策略.以矩形件排放顺序为编码,利用"最下左填充算法"进行解码,优化矩形件排样方案.对...     

小波阈值图像去噪算法改进

对小波阈值收缩图像去噪算法进行了研究,在软阈值函数的基础上提出了一种改进的阈值函数,算法中采用BayesShrink阈值和SureShrink阈值,一定程度上抑制了SureShrink阈值的"过保留"小波系数.与传统方法(软阈值函数法(BayesShrink阈值)、软阈值函数法(SureShrink阈值)、硬阈值函数法以及半软阈值函数去噪法)相比,在处理边缘点不多的图像时,改进的阈值函数方法处理后的图像具有更高的峰值信噪比(PSNR)和信噪比(SNR),并具有更低的均方误差(MSE),图像更加清晰.     

一种新的改进阈值的小波包图像去噪方法

介绍了小波阈值去噪的基本原理,针对软、硬阈值化方法在图像处理上存在的边界模糊和振荡等失真的不理想情况,采用了一个新的阈值化构造函数。该函数运用了阶次调节因子和振荡调整因子,能分别对作用对象进行动态修正,以获得较优的小波系数的阈值估计。仿真试验表明,采用该阈值化函数的小波包消噪方法能对带噪图像进行有效去噪,对比实验统计表明,其性能优于传统的阈值化方法。     

PET/CT医学图像去噪方法的研究

噪声元素在光子量有限的最大似然期望最大化(MLEM)方法重建PET/CT(positron emission tomography/computed tomography)图像研究的过程中影响甚至加重图像特征明暗度变化。为减小这类影响,该文提出了一种包含解剖端信息的中值非局部平均算法(AMNLM)。该算法是对适用低信噪比图像去噪的非局部平均算法(NLM)的改进。将该算法应用于临床肺部病变患者PET/CT图像的分析研究。参数反演结果表明,在视觉评估、病变对比度和噪声的权衡方面与中值滤波方法、小波滤波方法和传统NLM方法相比较,该方法具有更好的去噪效果,从而也验证了该方法的有效性。     

红外焦平面阵列非均匀性校正算法的研究

红外焦平面阵列普遍存在非均匀性,会严重影响红外成像质量。对非均匀性的主要来源和表现形式进行了探讨,介绍了在工程应用中常用的校正方法,两点温度校正法、时域高通滤波法和人工神经网络法,给出详细的推导,并对几种校正算法进行了分析和研究,对这几种校正算法的优点和缺点进行讨论和综合对比,为进一步开展红外焦平面非均匀性校正提供参考意见。     

k－因子存在性的一个邻域并条件

设ｋ是一个不小于２的整数，Ｇ是连通简单图．Ｇ的阶数ｎ不小于６ｋ—６，ｋｎ为偶数，Ｇ的最小度不小于ｋ．本文给出了Ｇ含ｋ－因子的一个充分条件：对Ｇ中任意一对不相邻的顶点ｕ、ｖ、ｕ和ｖ的邻城并的基数不小于３ｎ／５，则Ｇ必含ｋ－因子。     

遗传算法在温室控制中的应用

遗传算法是一种基于自然选择规律的优化方法,适合解决温室控制中复杂的、非线性的优化控制问题.综合论述了遗传算法,包括差分进化算法在温室控制中的应用,以及今后的发展方向.     

基于FPGA数字图像处理算法研究简

由于数字图像的广泛应用,人们对于图像处理的实时性要求也越来越高,仅依靠软件方法实现的图像处理已经无法满足要求,因此,FPGA被越来越多的应用于图像处理中.本文对图像处理的算法进行了分析,并利用Matlab软件进行了仿真.并将合适的算法通过Verilog语言进行实现,再利用quartusⅡ软件进行仿真,最后应用于实际的图像处理系统中.     

遗传算法的并行处理分析

随着高性能计算机与网络的发展,将遗传算法与并行处理相结合,可大大提高遗传算法的执行效率.分析了遗传算法并行化的动因和实现模型.     

高等数学中的邻域简介

本文介绍了邻域及其性质,并总结了邻域在高等数学中的应用,体现了邻域在高等数学中的重要作用,有助于理解高等数学中的一些基本概念。     

工程结构优化设计的CGA算法研究

工程结构优化设计是一个复杂的非线性多目标优化问题，针对传统优化方法的局限性，以及遗传算法的缺陷，提出了一种新的智能优化方法——复合遗传算法(CGA)，对CGA的关键问题进行了阐述，并进行了理论分析，说明了其全局寻优的可能性；对于失效概率的处理问题，采用在计算适应度值的同时，计算出条件值——失效概率，再与此限值相比较的方法；最后通过实例验证了本提出方法的可行性。     

基于IHS变换和小波变换相结合的IKONOS影像融合技术

为了充分利用各种遥感影像的信息,基于多分辨率小波融合的融合方法在近几年来得到了广泛的应用。针对IKONOS卫星的全色波段和多光谱波段的影像,提出了一种基于IHS变换和小波变换结合的影像融合方法。对比实验表明了这种结合两种变换的融合方法能够有效保持IKONOS卫星全色影像高空间分辨率的同时,且能较好地保留多光谱影像的光谱信息。     

移动自组网的分簇算法研究

本文分析了移动自组网的现有分簇算法,并针对现有分簇算法的不足对NTDR进行了改进．提出了基于按需加权的NTDR（DWNTDR）。     

基于遗传算法神经网络集成股票市场预测研究

神经网络集成技术能有效地提高神经网络的学习能力和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.本文利用不同的神经网络算法产生神经网络集成个体,以误差平方和最小为准则,用遗传算法动态求解集成个体的非负权重系数,进行最优组合集成建模研究,并以此建立股市预测模型.通过上证指数开盘价、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法相对传统的简单平均集成模型,具有预测精度高、稳定性好,易于操作的特点.