【摘 要】
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传统的图像噪声方差估计方法在处理具有较多内容变化或者丰富纹理信息的图像时,往往容易造成较大的估计偏差。提出了一种基于BM3D的图像噪声方差估计方法。首先使用传统的F-NLE噪声估计方法获取图像噪声的初步估计值,并根据噪声初步估计值生成多组噪声方差候选值;然后,使用得到的噪声方差候选值作为BM3D滤波方法的参数,对含噪图像进行滤波处理;接着,再通过多组实验对图像滤波前后的自然统计(NSS)特征差异进
【机 构】
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郑州大学电气工程学院,中讯邮电咨询设计院有限公司郑州分公司,嘉兴职业技术学院互联网学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773351),浙江省自然科学基金项目(LGF21F020007)。
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传统的图像噪声方差估计方法在处理具有较多内容变化或者丰富纹理信息的图像时,往往容易造成较大的估计偏差。提出了一种基于BM3D的图像噪声方差估计方法。首先使用传统的F-NLE噪声估计方法获取图像噪声的初步估计值,并根据噪声初步估计值生成多组噪声方差候选值;然后,使用得到的噪声方差候选值作为BM3D滤波方法的参数,对含噪图像进行滤波处理;接着,再通过多组实验对图像滤波前后的自然统计(NSS)特征差异进行分析,得出该差异能够有效地反映图像降噪效果之后,对含噪图像滤波前后的NSS特征进行提取;最后,使用获取
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【摘 要】习题是教材的重要组成部分，研究人教A版新教材中拓展性习题的数量、情境、活动等指标，解析其教学功能，并给出教学建议，真正发挥其教学功能，促进学生数学核心素养的形成. 【关键词】探究性习题;指标分析;教学功能 习题是教材的重要组成部分，是数学教学过程中组织学生学习，促进数学理解的重要载体.各版教材均设置了不同层次的习题来满足学生学习的个性化需求，引导学生展示数学理解力，满足学生自主探究的
考题:(2020年杭州市中考卷第16题)如图1所示是一张矩形纸片,点E在AB边上,把△BCE沿直线CE对折,使点B落在对角线AC上的点F处,连接DF. 若点E、F、D在同一条直线上,AE=2,则DF=__
本文以2021年新高考Ⅰ卷一道高考压轴题为载体,从五种视角分析,运用多种不同的方法进行解答,旨在通过研究试题的命题特征,寻求解决一类问题的方法与规律.
【摘 要】本文对《高中数学人教A版（2019）选择性必修第三册》中的一道题“拓廣探索”问题“你能构造一个实际背景，对等式Ckn·Cm-kn-k=Cmn·Ckm 的意义作出解释吗？”进行了系统研究.本问题是一道能很好体现新课标理念的开放问题.本文首先对本问题进行了必要的价值分析和定位分析;然后将原问题分解为多个角度系列问题串，采用多种思想方法、多种思维角度予以解释和推证;最后对该探索问题中的等式推证
在数学课程标准中提出,数学教学需要引入数学活动,而这些活动必须建立在学生现阶段的认知发展的基础上,由教师灵活组织并能够对学生的思维形成引导,使其可以亲历自我建构及自我生成的完整过程.如果以教学过程这一视角展开分析,活动所体现的是师生之间的多维度交流,所以,学生之前已经积累的知识经验及其能力水平等,都会对数学活动的开展及推进产生直接且关键的影响.
在多光谱掌纹图像采集设备研发的基础上,提出一种基于卷积神经网络的多光谱掌纹识别方法。该方法使用ResNet-18网络对掌纹图像进行特征提取,应用特征级融合方法并将融合后的特征送入SVM分类器中进行决策。实验结果表明,所提出的多光谱掌纹识别方法可以有效提升掌纹图像特征判别效率,相比于单光谱方法和传统的神经网络算法具有更高的识别准确率。
新课标提出:“在义务教育阶段,数学教学应注重学生符号意识、数感、运算能力、模型思想与推理能力等的培养其中,运算作为数学学习的基本技能,一直受到广大教育者的重视.但是,学生在数与式的运算过程中仍存在着层出不穷的各种问题.鉴于此,笔者从自身多年初中数学的执教经验出发,以本校学生为研究对象,从以下几个方面具体谈谈运算错误的成因及应对措施.”
光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术在图书数字化、文献管理等诸多领域得到了广泛应用,而相比于已十分成熟的中文、英文印刷体识别系统,小文种(维吾尔文)印刷体识别还有研究空间和实际应用需求。针对传统识别方法特征表示不足等问题,结合日益兴起的深度学习技术,采用Python语言编程,选用经改进的卷积循环神经网络作为识别算法核心,并利用Django设计系统框架。实验表明,印刷体维文识别系统的精度达到95.7%,平均速度达到12.5 fps。该系统实现了端到端的维文整
文章依据高考评价体系对2021年全国数学乙卷分析,研究高考试卷在试题背景、创新特色及考查要求上的特点,通过分析引发对教学的思考.
在一致性正则化与熵最小化的基础上提出一种新的半监督学习算法Mean Mixup,集成数据的互补信息,然后使用熵最小化给未标记数据生成可靠的伪标签,在一致性正则化下进一步优化模型分类结果。在常用数据集SVHN和CIFAR10上对Mean Mixup算法进行了评估,实验结果表明,所提出的方法在分类准确率上优于一些已有的半监督学习算法。