结构增强扩散在地震资料构造解释中的应用

为了提高地震资料构造解释的效率和准确性,提出结构增强扩散方法提高地震资料质量.将地震资料转换为地震图像,通过提取地震图像结构张量,使用双边滤波器求取梯度值,结构增强扩散方法根据地震图像纹理不连续的方向和强度信息自动判断阈值,实现在断点处保持不连续特征的同时,增强地震同相轴的连续性,从而提高地震图像横向分辨率和突出地震资...     

自适应定向加权中值滤波

提出了自适应定向加权中值(ADWM)滤波的算法. ADWM滤 波是结合定向滤波与加权中值滤波的思想而构造的滤波模型, 是一种高度非线性的图像平滑 和增强技术. 运用移动窗口方差和基方差使ADWM滤波获得了自适应性. ADWM滤波器既有定向 滤波器的特征, 也有中心加权中值滤波器的特征. 定向滤波器可以有效保持边缘, 而中心加 权中值滤波器对减少随机噪声尤其有效, 同时也能在一定程度上减少冲击噪声的数量, 并根 据子窗口内像素的最低方差自适应地调整中心像素的权值以保持图像的细节.     

基于中值滤波的手指静脉图像增强

提出了一种基于中值滤波的手指静脉图像增强方法,本算法包括去噪、对比度增强和高通滤波增强.中值滤波在去除图像噪声的同时较好地保护了图像所包含的边缘信息,对比度增强加大了血管和背景的整体对比度,最后的高通滤波增强进一步增强了血管和组织的纹理结构.实验表明,本算法不但对图像去噪效果好,而且能有效地增强图像的对比度,改善图像的质量.     

均值加速的快速中值滤波算法

中值滤波是图像处理中常用的滤波方法 ,该方法能够在有效地去除噪声的同时保持图像的边缘细节。但由于其运算的时间复杂度高 ,在滤波子窗尺度较大时 ,不能满足大型图像实时处理的需要。提出了一种利用均值加速的快速中值滤波算法 ,它能有效地降低中值滤波算法的时间复杂度 ,将计算效率和运算速度提高到传统快速滤波算法的两倍以上。该算法应用于大型辐射图像的滤波处理中 ,取得了良好的效果 ,提高了图像滤波的速度 ,增强了图像处理的实时性     

一种基于纹理过滤和中值滤波的牌照定位方法

提出一种基于纹理过滤和中值滤波的牌照定位方法,根据牌照字符纹理图案提出纹理过滤,利用行跳变扫描边缘,进行粗定位,然后采用中值滤波方法进行进一步精确定位。该方法简单,对牌照底色没有要求。经大量试验检测,定位准确率达到98．9％。     

多邻域中值滤波算法在医学图像中的应用

目的:克服现有的滤波算法在噪声检测与噪声滤除上的缺陷,进一步提高去噪性能.方法:提出了多邻域中值滤波算法,对噪声检测和噪声滤除的方法分别进行改进.算法用邻域中的灰度极值进行噪声检测,对检测出来的可疑噪声,用邻域的中值作进一步的噪声检测.对噪声像素,在其邻近的9个邻域中分别求出信号像素的中值,然后用所有中值的中值作为噪声像素新的灰度.结果:基于医学图像的实验结果证明,相对于现有的算法,所提出的算法的去噪图像更加清晰,去噪结果的PSNR和SSIM值更高.结论:所提出的算法在彻底去除噪声的同时,很好地保持了图像的纹理边缘和细节,相对于现有的滤波算法,具有更好的去噪性能.     

具有细节保护特性的多级中值滤波算法

提出了一种改进的中值滤波算法。该算法对中值滤波进行了两方面的改进,一方面基于区域的统计信息,对噪声点进行分析;另一方面对多级中值滤波的方向进行自适应处理。与中值滤波相比,它具有更好的平滑噪声和边缘保持功能,而且能有效地滤除图像中的随机噪声。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明:该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

基于各向同性逆扩散方程的指纹图像增强方法

目的 对指纹图像进行滤波去噪的同时增强指纹图像的脊线轮廓.方法 由热扩散方程给出了一种各向同性逆扩散方程.结果 该方法在对指纹图像滤波去噪的同时,不仅保护了指纹的纹线,而且锐化了纹线.结论 该方法比传统的中值滤波、高斯滤波具有增强边缘的效果,更适合纹理密集的指纹图像的处理,效果优于传统的中值滤波和高斯滤渡.     

一种基于Rank变换的改进中值滤波

针对传统中值滤波对孤立噪声点和连续噪声不能有效滤波等问题,提出了一种改进算法：首先通过Rank变换,找出图像中所有的孤立噪声点,然后遍历图像对孤立的噪声点采用中值滤波,最大限度保持图像细节,有效地解决了在抑制图像噪声和保护图像细节方面的矛盾,对图像中孤立噪声,蕞唷较好的滤波效果;随后,进一步针对少量连续噪声点的情况,采用迭代算法对上述改进中值滤波算法结果进行处理,来解决连续噪声的滤波问题．试验结果表明,本文算法滤波后的图像效果明显好于传统滤波方法,能够有效地去噪,并能较好地保持图像细节和边缘．     

对称导数及其相关理论

研究一类新的导数——对称导数。它弱于通常的导数,但是,在数学的应用方面,它有望有更高地期待价值。中值定理在数学分析的发展中起到了重要作用,文章的主要工作是给出了关于对称导数的中值定理。     

用行列式法证明微分中值定理

微分中值定理是微分学中的基本定理.本文从罗尔中值定理出发,这用行列式理论,不仅证明了拉格朗日中值定理和柯西中值定理,还发现了一些新的结论.     

高观点下的初等数学不等式

用高等数学中的著名不等式、向量、拉哥朗日中值定理等知识解决了中学数学中的一些不等式的证明,指出了中学数学中某些难以处理的问题的高等数学背景,用具体的材料说明了高等数学对初等数学的指导意义,进一步将高等数学的一些思想和方法渗透到中学数学中.     

勒贝格积分第二中值定理

本文利用了数学分析中的Riemann积分第二中值定理和Lebesgue积分控制收敛定理,给出了Lebesgue积分第二中值定理及其证明,并将其推广到关于单调递增的连续函数α(x)的L—S积分上。     

Ｌagrange中值定理中值点的渐近性

讨论了当区间的两端点趋于区间内的某一点时，Ｌagrange中值定理中值点的渐近性。     

微分中值定理证明方法

利用Rolle中值定理,给出Lagrange中值定理和Cauchy中值定理的作辅助函数、几何作图证明、三角形面积法证明方法.     

微分中值点存在性命题证明技巧分析

本文通过对微分中值定理的特征分析,总结了关于微分中值点存在性命题证明的常见题型以及相应的典型技巧,归纳了常见辅助函数的构造。最后,结合积分,给出了辅助函数构造的一般方法。     

服装面料肌理在服装设计中的运用

阐述服装面料的肌理及其作用，分析形式面料肌理的原因和方法，引用经典范例说明：服装面料的自然肌理，创新肌理和组合肌理在服装设计中的巧妙运用，可以充分展示服装鲜明的个性特点，使服装散发出独特的艺术魅力。     

基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制

沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。     

一种基于各向异性扩散的图像分割算法研究

针对煤矿井下图像对比度小、纹理不清晰和数据量大等问题,根据各向异性扩散在图像处理中具有良好的边缘保持与增强的作用,提出一种基于各向异性扩散的图像分割算法．首先在图像分割前对原图像进行各向异性扩散运算,在消除原图像噪声的同时,更好地划分了图像的边缘和纹理区域;然后提取图像的纹理特性运用到聚类算法中,从而对图像进行分割．实验证明：与未经扩散处理的分割算法相比,基于各向异性扩散的图像分割算法不仅改善了分割效果,而且提高了计算速度．