数字图像的局部分数阶微分增强

为了扩展传统分数阶微分在图像增强处理中微分阶次的范围,改善传统分数阶微分对图像亮度增强不甚理想的问题,提出一种局部分数阶微分增强图像算法。根据局部分数阶微分理论,建立了数字图像的分数阶微分增强分算法。然后构造了新的数字图像分数阶微分增强模板,在该模板中增加亮度控制函数得到边缘、纹理和对比度同时增强的分数阶微分增强算法。实验表明,该方法能扩大分数阶微分在图像增强处理中阶次的范围;不但能很好地增强图像的边缘、纹理和轮廓等信息,又能明显改善图像的对比度和亮度,增强图像的视觉效果优于传统的分数阶微分增强方法的视觉效果。

非局部多尺度分数阶微分图像增强算法研究

为了更好增强图像中的有用信息,改善图像视觉效果,该文提出了一种基于非局部多尺度分数阶微分图像增强算子(NMFD)。该算子首先将图像分成若干块子图像,计算每一块子图像的边缘强度系数、熵值和粗糙度等细节特征,将得到的特征数据在全局图像范围进行统一尺度的归一化,然后对这些归一化的数据进行加权求和作为图像的非局部特征值,最后利用指数函数建立图像细节特征和分数阶微分算子阶次之间的非线性量化关系,在不同的图像子块区域,确定不同尺度的分数阶微分阶次,实现图像的非局部多尺度增强。

数字图像的分数阶微分自适应增强

为了解决分数阶微分应用于图像处理中难以确定分数阶微分阶次的问题,首先分析了图像的分数阶微分增强效果在一定范围内随着分数阶微分阶次的增大而增大以及图像的平均亮度越大,恰可感知的亮度差异就越大的特点;然后,根据图像的整体灰度分布和局部灰度值构造了自适应分段函数来确定分数阶微分阶次。实验结果表明,该方法能自动寻找最佳微分阶次,增强后的图像视觉效果明显,图像增强视觉效果接近或超过最佳微分阶次下的视觉效果,增强图像的对比度明显高于最佳微分阶次下的对比度。

结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型

针对传统去除椒盐噪声方法在图像噪声密度较高时去噪性能较差的缺点,本文提出了一种结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型,提高了高密度椒盐噪声下去噪算法的性能.该滤波器工作模式可分为三个阶段:首先,图像疑似噪声点预处理,通过极值判断法,将待处理像素点进行区分得到疑似噪声点;其次,确定噪声点处理,将已确定噪声点用邻域内的中值或均值自适应替换,从而完成去噪;最后,疑似噪声点再次处理,通过算法内置参数和条件,进一步判断疑似噪声点是否为噪声点.该模型还加入噪声标记点方法,通过迭代处理判断标记点结束去噪,得到滤波后的图像.仿真实验证明,本文提出的方法较传统的几种去除椒盐噪声滤波算法,针对无论是低密度噪声图像或是高密度噪声图像,去噪性能都有一定的提升,且能够较好地保留图像边缘和纹理等结构信息.

一种Hasse图的快速构造方法

为了改善传统Hasse图构造方法复杂的问题,根据Hasse图的分层特征、同层间元素无关系、相邻层可能满足关系的性质,提出一种快速、高效的Hasse图构造方法.首先根据两个规则对集合元素进行分层处理,使元素分布于不同层,然后根据关系对相邻两层的元素进行连线处理,整理得到Hasse图,最后给出了该构造方法的算法实现.构造示例表明了该构造方法不仅有效,而且简单、高效.

分数阶变分逆扩散模型在图像增强中的应用

将分数阶微积分理论和偏微分方程有效结合,提出了一种基于分数阶变分逆扩散的图像增强模型。该模型在传统的分数阶微分图像增强模型的基础上,引入了演化时间因素,从而使得图像增强模型能够由单次增强处理拓展为多次迭代增强处理,并通过边缘增强算子实现了在逆扩散的过程中根据图像的局部信息量来自适应地控制图像增强的程度,由此获得了更好的图像增强效果。实验仿真结果表明,基于分数阶变分逆扩散方程的图像增强模型较目前经典的图像增强模型,能够使处理后的图像具有相对更高的信息量和更大对比度,边缘更加突出、纹理更加清晰并保留图像平滑区域信息。

数字图像的分数阶微分增强改进算法

为了拓展分数阶微分阶次范围,克服传统分数阶微分假定周围像素对中心像素增强影响是一样的缺点,文章提出了一种改进的分数阶微分图像增强算法。首先计算中心像素和周围像素的距离,根据距离计算周边像素的相关性因子,最后根据分数阶G-L微分得到改进的图像分数阶微分增强模板。实验表明,较传统分数阶微分方法,该方法扩展了微分阶次,能更好地增强图像的边缘、纹理等信息,又不会造成图像的过度增强。

文本主题提取及相似度计算系统研究与开发

文本主题词提取及相似度计算在搜索引擎、智能问答等自然语言处理的很多研究领域都有着广泛的应用,国内外的专家学者对此有着广泛的研究,但大多都采用了复杂的数学模型,实现起来较为麻烦。对此,在文本主题词提取中,采用提取出文档中除开常见停用词之外的高频词,并通过对比高频词向量之间的夹角余弦,剔除与其他高频词相差最大的噪声高频词的方法,得到文档最终的主题词。再根据提取出的主题词,通过比较两篇文档的主题词的词向量之和之间的夹角余弦,以此来判断两篇文档之间的相似度。基于此思路,开发了一款基于win Form技术的文本主题提取及相似度计算软件系统,实现较为简单,效果超出单纯通过文档向量来判定文档相似度的方法。