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981.
葛君伟 《重庆邮电学院学报(自然科学版)》1997,9(2):10-12
不等精度的观测数据可能对图象产生较大的干扰,等概率归一法是建立在概率统计理论基础上的,适合于对任何服从正态分布的随机变量做归一化处理。归一化以了从同一正态分布,可以减少或消除不等精度的干扰,突出图象中的有用信息。 相似文献
982.
983.
984.
唐淑娟 《科技情报开发与经济》2005,15(2):57-58
转型时期的图书馆馆员职业形象是图书馆生存和发展的关键所在。如何提高馆员职业形象,增强高校图书馆的竞争实力,迎接信息时代所面临的挑战,是转型时期图书馆人面临的首要任务。 相似文献
985.
986.
本文提出一种用自反馈神经网络来恢复被噪声污染的非零边界条件模糊灰度图象的方法。文中详细讨论了用于描述图象的神经元网络模型,给出了模型参数估计和根据该模型实现的图象恢复算法。在神经元网络模型中,图象的灰度函数被表示成神经元状态的简单代数和。实验结果表明由于神经元网络模型的容错性和自适应性,运用该方法对加有椒盐噪声的匀速直线运动模糊列车图象进行恢复,可以得到高质量的图象恢复结果。 相似文献
987.
基于幅相分离立体匹配的小波立体图像压缩 总被引:1,自引:0,他引:1
针对立体图像压缩中视差估计问题,提出了幅度和相位分离的立体匹配方法。在压缩过程中,采用CONCOD立体图像编解码器结构,分别对左右图像进行小波多分辨率分解,并用幅相分离的立体匹配方法对左右图进行视差估计。根据各种补偿残差的大小,自适应调整预测块的大小和编码方案--帧间视差补偿、帧内预测补偿和帧内自编码。仿真实验证明了该算法在保持较高立体图像质量的同时可获得较高压缩比。 相似文献
988.
A new method for forecasting non-stationary series is developed.Its steps are as follows.Step 1.Data delaminating.Non-stationary series is delaminated into several multi-scale steady data layers and one trend layer.Step 2.Modeling and forecasting each stationary data layer.Step 2.Imitating trend layer using polynomial.Step4.Combining the forecasting layers and imitating layer into one series,The EMD(Empirical Mode Decomposition) method suitable to preocess non-stationary series is selected to delaminate data,while ARMA(Auto Regressive Moving Aver age)model is employed to model and forecast stationary data layer and least square error method for trend layer regression.Aiming at forecasting length,forecasting orientation and selective method,experiments are performed for SAR(Synthetic Aperture Radar) images.Finally,an example is provided,in which the whole SAR image is restored via the method proposed by this paper. 相似文献
989.
通过对新疆裕民县的实证分析,对其旅游开发优劣势的剖析,提出了针对具有资源优势的旅游后发地区开发的建议,即着力设计和塑造旅游形象、全方位开展宣传活动、在政府主导下走产业化道路、制定系统的发展规划、加强区域旅游协作、重视旅游安全等. 相似文献
990.
当代中国大学形象建设过程中存在着若干误区。必须注重高校形象识别系统的构建,才能使中国大学的形象建设迈入正确的发展轨道。 相似文献