自适应总体变差图像去噪算法的扩散系数研究

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 1次 | 上传用户:zyh111111
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
自适应总体变差算法可以解决总体变差算法无法实现去噪的同时保留图像的细节纹理。对该算法的扩散系数研究表明当算法满足如下性质:(′|grad(I)|)≥0,(″|grad(I)|)≥0;当扩散系数法向量方向的值为(′|grad(I)|)/|grad(I)|,扩散系数切向量方向的值为(″|grad(I)|),并且|grad(I)|→+∞时,法向量方向的值趋于0,法向量与切向量的比值趋于0;当|grad(I)|→0时,法向量方向和切向量方向的值均大于0时可以取得较好的试验结果,并认为最小曲面函数是合
其他文献
阿扁者,我中学时期的同桌也。其真名已不可考,惟记得“阿扁”这个绰号。  阿扁学习成绩不敢恭维,可谓惨不忍睹,尤其以语文差为甚。每逢背文言文便龇牙咧嘴,恨不得将肇事者(作者)从墓中掘起鞭尸三百,以解其恨。  一日,语文老师命所有同学背诵《扁鹊见蔡桓公》一文。众皆过关,惟阿扁不能成诵。老师心生怜悯,便降低要求,只要求他流利地朗诵一遍便算过关。阿扁大悦,信心十足地朗诵起来:“喜鹊见蔡桓公……”  “错了
期刊
作为KDD应用领域重要组成部分的关联规则发现面临着生成过多冗余规则的问题,并成为制约其挖掘效率的主要因素之一;作为一种新的表示数据和知识的有效工具,频繁量化约简格因其是基于支持度筛选而仅保留量化相对约简格中的频繁概念和空概念及其关系的更为简化的扩展概念格结构,所以更加适用于从大规模数据库中进行非冗余规则的发现。提出了一种基于频繁量化约简格的非冗余关联规则发现算法,并进行了相应的发现过程的研究。
由于汉字字形、字音与字义的历时变化,字形反映字音、字义的能力也相应地发生了变化。与古代汉字相比。现代汉字的字形、字音、字义的关联程度有所降低。因此有必要对古今汉字
随着保险业的快速发展,保险公司积累了大量的业务数据,急需一种有效的技术方法发现这些海量数据中蕴涵的潜在知识,为管理决策提供依据。数据挖掘技术是目前国际上的一个研究热点,可以实现保险业务数据的知识化。分析了我国保险业务的发展现状,介绍了数据挖掘相关技术及其在保险业务中的应用,重点描述了使用判定树技术进行保险客户风险分析的过程。
企业的业务发展越来越依赖于网络,但同时也遭受着越来越多的网络安全威胁。为了保护企业网络信息系统免遭黑客、病毒、恶意软件等的破坏,本着"技术和管理缺一不可"的安全建设理念,从组织架构的建设、安全制度的制定、信息安全技术的实施三个方面,建立起一套比较完整的信息化安全保障体系,保障业务应用的正常运行。
通过采用对氨基苯甲酸与盐酸发生重氮化反应得到重氮盐,然后用苯酚与重氮盐反应得到偶氮化产物。用无水乙醇做溶剂,氢氧化钾与碘化钾做催化剂,偶氮化产物分别与溴代戊烷和溴
历来客家学者习惯于把粤东北客家、闽西客家和赣南客家视为中国大陆最集中、最有代表性的三大客家板块,而散居其他地区的客家,包括台湾、广西、四川以及分散在广东省内珠江三角洲地区、粤西地区各县(市)的客家,大都被看作从上述三大板块播迁而来的客家。反映在客家方言的研究上,自然也就大都集中在上述三大板块客家话的调查研究上。至于散居三大板块以外客家人的方言,海内外学者在接触了解时,往往也会循着寻根问祖的途径,
蜜罐是网络安全的重要辅助工具,基于Honeyd的虚拟蜜罐技术在部署蜜网上有它独特的优势,介绍了建立基于虚拟蜜网技术的大学校园网络蜜网方案,具体介绍了Honeyd的思想,Honeyd的安装、配置,给出了方案的框架结构,并在网络设备上对蜜网数据控制、数据捕获、数据分析进行了实现。
局部线性嵌套LLE(locally linear embedding)是一种经典的流形学习方法。对于从单个流形上采样得到的数据集,它能够有效地学习其内在低维结构,然而当数据集是从多个流形上采样得到时,LLE的效果并不理想。提出了一种基于距离度量学习的改进方法:Metric LLE,它利用部分数据点的相似信息来学习距离度量。实验结果表明Metric LLE在应用中有很好的性能:分类能力比LLE好;在
我国已建成的高速公路出现了各种各样的病害形式,使沥青路面还未达到设计使用寿命就发生了破坏。结合西长凤高速公路使用的Superpave沥青路面技术,对高速公路施工的现状与质量