基于字典学习的残差信息融合图像去噪方法

传统去噪算法只考虑从含噪图像中恢复出图像信息,然而对去噪后残差信号的利用却并未加以重视。针对图像去噪后残差信号中包含有用信息的特点,提出了一种基于字典学习的残差信息融合图像去噪方法。首先使用字典学习方法对单幅含噪图像进行去噪;然后对首次降噪后的残差图像进行图像块筛选;再对筛选出的图像块再次进行去噪处理;最后在小波域实现两幅图像的融合得到最终的去噪图像。实验结果表明,与传统基于字典学习的去噪方法相比,所提方法能够进一步提取残差信号中的图像特征信息,在峰值信噪比和结构相似度上都有所提升。特别是对一些细节较为复杂的场景图像,具有更好的去噪效果,从而证明了残差信号对于图像去噪的重要作用。

浅谈俄语翻译的技巧以及特点

随着中俄两国在各个领域合作的不断深入,俄语的翻译工作也显得越来越重要。翻译不同于数学,没有固定的公式,所以翻译时要灵活运用各种翻译方法,选择与语境相符合的表达方法。然而,汉语和俄语在词汇以及语法方面存在这许多不同点,只有运用正确的方法和技巧才能将原作者的思想正确的传达给读者。,本文将着力于俄语的词汇和语法等几方面对俄语翻译的技巧以及特点进行探究。