基于块分类和字典优化的K-SVD图像去噪研究

基于K-奇异值分解(K-SVD)的图像去噪方法使用K-SVD算法训练得到的过完备字典对图像进行稀疏表示去噪,能够在去除噪声的同时较好地保持原始图像信息。但该方法缺少对图像结构特征的考虑;此外,K-SVD算法训练得到的字典中往往含有噪声原子,从而导致该方法在强噪声下去噪性能欠佳。针对这些局限性,提出一种新的去噪方法:基于块分类和字典优化的K-SVD去噪方法。首先通过图像块的分类训练得到与图像结构相适应的字典,能够更为稀疏地表示图像;然后通过噪声原子检测将字典原子分为噪声原子和非噪声原子,并对噪声原子进行替换,减弱噪声原子对去噪性能的影响,得到优化字典;利用优化字典对图像进行稀疏表示去噪。仿真实验表明,与非局部均值去噪、曲波去噪以及经典K-SVD去噪等算法相比,新方法能够取得更好的去噪结果。

化工企业安全生产与储运管理模式分析

社会经济的进步发展使得化工产品在人们实际生活中的重要作用日益凸显出来,化工产品的生产为人们的生活提供重要便利,但是受化工产品生产加工的复杂,其在生产的过程中也容易出现一些安全隐患。为了能够规避化工企业安全生产隐患,文章立足化工企业生产实际情况,在阐述化工企业安全生产管理重要性的基础上,分析当前化工企业安全管理存在的问题,并针对问题提出对应的解决对策。我国化学品的生产和使用数量庞大,在生产加工过程中导致安全生产和管理问题也比较多。从生产发展实际情况来看,化工生产产品具有易燃易爆、高温高压的属性,在生产的过程中生产设备、生产工艺操作不当就会诱发安全隐患,严重的还会威胁到企业的生产发展。为了能够保证化工企业的生产安全,需要相关人员根据化工企业生产实际情况来做好一系列的安全管理。