改进的乘性噪声去噪算法

文章在AA模型的基础上,提出了一种改进的图像去噪算法。针对AA模型在去噪时边缘信息对噪声敏感且易出现过平滑的缺陷,在新模型中引入自蛇函数,使得新模型根据图像的特征进行平滑,从而更好地保护边缘信息。数值实验表明,新算法无论是在峰值信噪比上还是在视觉效果上都有很大改善。     

大地电磁相位张量分解特性

在大地电磁资料的分析中,其中相当大的一部分问题都是因为近地表电性结构水平非均匀性导致二维或三维的区域构造中水平均匀的正常电磁场发生畸变,从而对MT阻抗张量产生影响[1]。故研究MT阻抗张量畸变和分解方法对于反演解释的正确性有重要的意义。     

基于系数优化的图像边缘增强误差扩散方法

传统误差扩散法所生成的半色调图像容易产生"蠕虫"效应及边缘模糊的现象。因此,本文提出了一种基于系数优化的图像边缘增强误差扩散方法,该方法以Shiau-Fan所提出的新加权误差传递算法为基础,采用canny算子来检测图像的边缘且沿边缘方向不断优化其误差滤波器的系数,从而达到增强半色调图像边缘及弱化"蠕虫"现象的目的。     

一种基于小波包分解图像的去噪方法

用小波包分解图像，对图像进行去噪，在图像去噪中能得到很好的效果。这里首先利用高斯一拉普拉斯边缘检测方法检测图像的边缘，再用小波包变换对图像的平滑区进行阈值去噪，并且对图像邻域进行平滑处理，最后把边缘图像嵌入到平滑图像。这种图像处理方法不仅可以去除图像的噪声，图像的去噪效果和清晰度也大大地得到了提高，而且图像的边缘信息也得到了很好的保持。     

基于ArcGIS的室外燃气扩散分析及模拟

论述了影响燃气扩散的主要因素和高斯烟羽模型的主要内容,结合高斯烟羽模型,设计了系统的各个功能模块,基于Arc GIS进行了燃气扩散模拟系统的开发。     

基于创新扩散模型的消费时尚研究

随着社会的发展,人们越来越注重对精神满足的追求,作为能够承载人们诸多精神需求的时尚也得到越来越多的关注。但时尚是如何从现象成为消费潮流的？如何使消费者认同、接受时尚？如何对时尚产品进行推广？一直是营销理论界和实务界关注的主要课题。文章将创新扩散的理论和模型引入对时尚这种非功能特征的现象进行理论分析,并推导出适合时尚推广的模型,以期能够从新的角度为时尚的传播和推广提供理论指导。     

基于局部网络效应的创新扩散分析

在考虑局部网络效应的基础上,采用微观扩散模型仿真分析创新扩散。研究表明,局部网络效应使得创新潜在采纳个体决策相互影响,从而导致这种采纳者之间微观交互模式所呈现的宏观社会网络结构影响创新扩散的速度和程度。即使某些创新收益非常高,也有可能因为创新潜在采纳个体之间交互模式的影响而导致其扩散最终失败。同时早期创新采纳个体一般具有社会联系比较广泛,自身采纳阈值较高,自身局部网络效应强度较小,更关注创新内在价值等创新特征。     

基于传染病模型的管理会计实务扩散过程研究

推进管理会计的应用除了要研究管理会计工具和方法的具体内容外,还需要从实务扩散与变革角度研究企业选择和采纳管理会计的过程。企业选择、采纳、使用管理会计工具的过程,也是管理会计工具在企业内部扩散的过程,因此有必要深入研究管理会计实务在企业内部的扩散方式和变革机制。文章借鉴传染病模型,构建管理会计实务在组织内传播的扩散模型。模型将引入的新型管理会计实务看作病毒扩散源,企业内的支持者类似于病毒感染者,中立者相当于易感者,反对者相当于免疫者,研究三者的相互作用和转化对管理会计实务在企业内部扩散与实施过程的影响。通过对传染病模型的阈值条件与平衡点进行分析,得出管理会计实务企业内扩散的三种状态,并提出促进管理会计工具有效实施的组织措施。     

基于附随扩散模型的个人网上银行扩散实证研究

网上银行用户的扩散是伴随互联网用户的扩散而发生的,体现为附随扩散关系.文章以互联网为基础扩散产品,建立了个人网上银行附随扩散模型;对影响个人网上银行扩散因素进行了分析,并对其未来的发展做出了预测和展望.     

基于跳扩散模型的知识产权证券化定价

知识产权正不断成为资本市场上一项重要的资源。知识产权证券化作为一种新型的金融创新工具,对优化资源配置、提高金融市场效率、解决创新型中小企业融资难问题以及拓展投资渠道都起到重要的作用。为了对知识产权证券化进行合理定价,本文力求从新的视角引入跳扩散模型,将鞅论、随机微分方程理论应用到知识产权证券化的定价问题中,综合考虑违约风险与市场风险对知识产权证券化价格的影响,建立知识产权证券化定价模型,并用Monte Carlo方法对模型进行数值模拟。     

基于四叉树复小波的自适应图像去噪

小波变换应用于图像去噪处理方面得到广泛的应用,但其自身也存在着一些缺点和不易控制因素,大大地限制了其图像去噪能力和应用的范围。而四叉树复小波变换很好地改善了这一缺点,具有较好的方向选择性和平移不变性,并且容易实现完全重构。本文通过对常见的图像去噪方法,对其原理进行解析,再讲解基于四叉树复小波的自适应图像去噪的优点和发展趋势,让大家对现代复小波自适应图像去噪有一个清晰的认识。     

偏微分方程在图像去噪中的应用研究

图像学术领域一直都很注重对图像去噪的研究,随着科学技术的发展,偏微分模型开始应用于图像去噪。本文主要介绍偏微分方程在图像去噪中的应用历程,对几种常用的图像去噪进行了比较科学详细的论述,分析了各方法的优势和劣势,这次研究对偏微分方程未来的发展方向指明了方向。     

基于ICA的图像去噪技术研究

ICA(Independent Component Analysis)可以仅由简单的几个假设条件,还原出原始相互独立的分量。利用ICA这一特点可对与噪声数据相互独立的图像数据进行分离,达到图像去噪的目的。文章对有噪图像进行小波处理,构建一个虚拟通道作为一个输入,对原有噪图像和构建出的虚拟通道进行分离,可得到去噪图像。传统去噪方法与文中所用方法的处理结果进行了比较。     

基于稀疏字典的图像去噪方法研究

传统的去噪方法在去除噪声时,不仅会造成较大的模糊,还会影响图像的边缘信息。文章利用稀疏表示理论去噪,将包含噪声的图像分解成低频信号和高频信号,由于噪声大部分都是高频信号,于是我们利用K-SVD算法仅对高频信号进行去噪,然后将去噪后的高频信号和原有的低频信号相融合。这样能有效地降低噪声对图像影响,为下一步的图像处理打好了基础。文章通过实验对比了传统空间域和频率域的去噪方法和NL-means去噪算法。试验结果表明,文章内所述方法在去除噪声的同时,能较好的保留图像的边缘和细节信息。     

基于双边滤波的主动轮廓模型细胞图像分割方法研究

区域主动轮廓模型采用先验知识指导建立分割模型,并在分割的过程中采用水平集演化的方式使得零水平集自动收敛于目标物体的边界。在采用该模型进行分割之前,通常都采用高斯滤波器对图像进行滤波,但是高斯滤波器在对物体进行平滑操作的同时,也会造成物体边界的弱化,从而影响分割效果。本文将双边滤波和区域主动轮廓模型结合起来,充分利用双边滤波在平滑目标内部的同时不弱化边界的特点,在利用区域主动轮廓模型进行分割之前使用双边滤波对图像进行处理,实验结果显示使用本方法进行分割得到的结果准确性得到了提高。     

基于混沌情景预测方法的微博信息扩散建模与仿真研究

本文用混沌理论方法针对微博信息扩散的必要性与可行性进行研究,基于混沌情景预测方法构建了微博信息扩散的仿真模型,并对微博信息扩散进行仿真。仿真结果表明,看似随机的微博信息扩散方式,实际具有内在规律。用户接收并转发的概率具,增加用户转发概率更有助于微博信息的扩散与传播。本文的研究对了解网络信息的扩散机制和影响因素有一定的现实意义。     

基于MATLAB的变形监测数据成图与消噪处理

MATLAB具有强大的数学计算及数据处理分析功能,而沉降观测中涉及大量的数据需加以分析处理,应用MATLAB可将数据形象的成曲线图。此外观测成果除了受系统误差影响外,还应考虑到外界观测条件等随机因素的变化产生的影响,这类影响通常以随机噪声的形式表现在整个监测过程中,但其可通过小波变换进行消噪,使观测数据消除粗差,更客观的反映建筑物沉降。     

基于DCT变换的图像置乱度评价研究

提出一种基于DCT(Discrete Cosine Transform)变换的图像置乱度评价方法。实验表明该方法与人的主观评价相接近,能较好地反映图像的置乱效果。