梯度倒数加权平滑算法的改进与实现

根据图像的相关性和连通性原理,利用图像各部分的梯度信息,基于原梯度倒数加权平滑算法,提出了一种改进的梯度倒数加权平滑算法。处理结果表明,改进算法较原算法能够更好地去除椒盐和随机噪声,同时较好地保持了图像的边缘和细节信息,处理过程的运算复杂度与原算法相当。改进的梯度倒数加权平滑算法为目标识别、图像分割等后继处理与分析提供了有力的支持。

改进的梯度倒数加权算法在图像平滑中的应用

介绍了一种图像去噪的方法 :梯度倒数加权算法。此种算法可以较好地去除图像的噪声同时又能保持图像的细节信息 ,但该算法对椒盐噪声污染的图像平滑效果不理想。基于此种算法我们提出了一种改进的算法 ,事实证明改进的方法既能很好地去除了图像中的椒盐噪声 ,同时又能保持图像的边缘和细节。

基于动态Voronoi图的距离倒数加权法的改进研究

针对距离倒数加权法的不足 ,采用动态Voronoi图选取待插值点的邻近点 ,对每个已知数据点增加反映该点梯度的增量 ,并建立已知数据点的ε邻域避免计算误差 ,以改进距离倒数加权法 ,为距离倒数加权法的广泛应用创造条件。通过交叉检验与实际应用 ,证实利用改进后的距离倒数加权法进行空间数据插值精度更高 。

新型梯度倒数加权滤波器

受经典梯度倒数加权滤波器的启发 ,提出了一种应用于图像去噪的新型非线性数字滤波器 ,称之为新型梯度倒数加权滤波器 .该数字滤波器解决了总体变差最小模型的全局最优解问题 .大量的实验表明 。

基于距离倒数加权法的等值面绘制简化算法

对常用的几种等值面绘制算法进行了分析,考查了其计算的复杂度,提出一种基于距离倒数加权的简易算法。该算法的基本思想是:利用计算机图像的像素离散性,结合实际工程应用上有一些情况中采样点位置稳定不变的特点,不需要先生成等值线,而是逐一扫描所有像素,以简单的函数计算其等值面彩色值。通过与已知曲面函数的理想等值面对比分析表明,该算法在采样点达到一定密度时拟合较好。给出了主要数据结构和算法的C语言实现。

距离倒数加权法在煤层底板突水评价中的应用

矿井底板水害是煤矿开采中常见灾害之一,也是制约矿区可持续发展的重要因素。赵坡煤矿17煤层开采受底板十二灰岩溶承压水水害威胁,运用突水系数法,结合距离倒数加权法对其突水危险性进行评价。通过误差分析,当可变搜索半径为24时,距离倒数加权法对于煤层底板突水系数进行插值的结果较为理想,成图效果好,精度稳定,直观地反映出煤层底板突水危险状态。虽有小部分区域突水系数超过0.1 MPa/m,但实际开采中并未涉及这些区域,可见17煤层开采是安全可行的。

基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法

分析了传统梯度倒数加权和中值滤波算法的特点,根据图像的相关性和连通性原理,利用邻域窗口中像素间的梯度信息,对像素进行平滑处理前先对该像素是否为噪声点进行判断,提出了一种基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法。实验表明,改进算法较原算法能够更好地去除椒盐和随机噪声,同时较好地保持了图像的细节信息,处理过程的运算复杂度与原算法相当。

改进梯度倒数加权滤波红外弱小目标背景抑制

红外弱小目标易淹没在复杂的起伏背景中,为了提高后续目标的检测能力,往往需要通过抑制背景来增强目标信号。传统梯度倒数加权滤波对背景边缘缺乏稳健的适应性,本文提出了改进的梯度倒数加权滤波算法,即通过建立背景局部区域相关函数,利用背景局部统计特性自适应调整滤波参数,能较好地适应剧烈变化的背景,提高背景抑制能力。实验表明,改进的梯度倒数滤波器能对图像背景进行有效的抑制,总体性能优于其他背景抑制方法。

基于距离倒数加权的多站潮位改正方法可行性分析

基于距离倒数加权的多站潮位改正原理,利用Matlab软件编写了基于距离倒数加权的多站潮位改正应用程序,实现了多站潮位改正的程序化处理,并结合实际案例与传统的分带分区法潮位改正进行精度比对,验证其精度可靠性.

一种自适应中值梯度倒数加权的图像滤波算法

针对单独的线性滤波和非线性滤波方法难以解决混合噪声滤除的问题,基于现有的标准自适应中值算法和梯度倒数加权平滑算法,提出一种自适应中值梯度倒数加权的图像滤波算法。该算法自适应调节窗口大小检测出椒盐噪声并进行中值滤波处理,同时通过设定的阈值对高斯噪声进行梯度倒数加权平滑,以达到滤除混合噪声的目的。实验表明,该算法与标准自适应中值滤波算法和梯度倒数加权平滑算法相比,能够很好地滤除高斯噪声、椒盐噪声,以及两者的混合噪声,并且对高强度的图像噪声具有明显的滤波优势。

距离倒数和克里克方法在土壤养分制图中的比较研究

空间插值方法以及模型参数的选择是制约插值精度的重要因素。为此,使用普通克里克、普通对数克里克和距离倒数加权方法对三峡库区王家沟小流域内的土壤养分(有机质、全氮、全磷)进行插值,研究了权重指数、邻域样本数目和变异函数模型对插值结果的影响,并用交叉验证的方法对这几种插值方法进行了比较。结果显示,距离倒数加权对于土壤有机质和全氮制图具有最高的精度,对数克里克对于全磷的模拟则是最优的。

基于灰色变权组合模型的河南粮食产量预测分析

科学合理地考虑各生产资源要素在农业中的运用,促进粮食产量的稳定增长,是保障粮食安全的关键。选取河南省2005~2021年粮食产量及相关因素数据,利用灰色关联模型提取影响粮食产量的主要影响因素,基于方差倒数加权法构建由GM(1, N)、Lasso回归、BP神经网络组成的多变量变权重组合预测模型,对河南粮食产量的变化趋势进行拟合与预测。结果表明,变权重组合预测模型的预测误差为0.589%,预测精度高且性能稳定;预测河南粮食产量在2022~2025年将会保持稳定增长,并在2025年达到73 282.65 kt。

基于MATLAB改进Canny算子边缘检测路径提取立交桥曲线的研究

针对工程项目中涉及的遥感影像图、航摄正射影像图,基于MATLAB程序设计研究改进后的Canny算子在立交桥曲线提取的应用。通过图像增强、线性与非线性处理相结合、形态学处理以及梯度倒数加权平滑针对像素点创建结构元素修改边缘检测路径,较初始检测算法得到更具实用性的目标提取对象,改进的提取程序能有效滤除目标对象周围非目标提取物干扰,提取指向性显著提高。提出以像素点提取参考点范围坐标的思路,以点位中误差为基准计算提取精度,成果能满足工程中1∶1000比例尺下的生产应用,将程序封装在GUI界面中提供模块化处理和成果输出。

基于连续性住户调查的加权方法探讨

文章考虑在连续性住户调查中通过初始时刻t0的基于住户水平和基于个人水平的权重获得时刻t1的权重方法--权共享方法,包括入样概率倒数加权法;住户加权法;住户成员加权法。基于权共享方法的权重系数需要住户权重或者住户成员权重的均值为一。入样概率倒数加权方案要求提供时刻t1所有初始住户的入样概率和联合入样概率,住户权共享法和住户成员权共享法方法只需提供初始样本的入样概率,不需要联合入样概率。

一种顾及邻近域内实体间距离的空间异常检测新方法(英文)

空间异常检测已成为空间数据挖掘和知识发现的一个重要研究内容.空间异常蕴含着许多意想不到的知识,现有的空间异常检测方法大多依据空间邻近域的非空间属性差异来计算偏离因子,忽略了邻近域内空间实体间距离的影响。本文首先讨论了空间邻近域内实体间距离对空间异常检测的影响,在此基础上,提出了一种顾及邻近域内实体间距离的空间异常度量方法——SOM法,并分析了它的复杂度。由于该方法是利用实体非空间属性的加权内插值与实测值的差值作为度量空间异常程度的参数,从而顾及了邻近域内所有实体相互间距离对非空间属性偏离的影响,并且克服了现有检测方法在不均匀分布空间实体集内寻找空间异常的缺陷。最后,通过一个实际算例验证了所提方法的可行性和正确性。

空间插值法在区域地下水质量评价中的应用改进研究

由于地下水的储存与运移特性及实际条件的限制,人们在对其进行观测时只能得到有限的监测结果。在进行区域地下水质量评价时,需要借助已知点信息进行空间插值来对未知点水质空间分布特性进行估计,然后评价整个区域地下水质量类别。本文首先指出传统的方法在空间插值中的不足,后提出应根据离子组分的分布特征来选择不同插值模型,同时在进行插值时应根据地下水流场来修正插值各向异性参数来提高插值精度。最后选择北京怀柔应急水源地地区进行验证,结果表明改进后的插值方法较传统插值方法提高了精度,同时改善了区域地下水质量评价结果的合理性和可解释性。

不同采样与插值方法的DEM质量分析

通过编程实现数字高程模型DEM数据采集的随机采样、规则采样和成层随机采样的3种算法;再对某一地区的格网大小为30 m×30 m的栅格格式的高程数据进行采样,使用克立金法(Kriging)、样条函数法(Spline)和距离倒数加权法(Inverse Distance Weighted)3种插值方法分别对采样数据进行插值;然后计算出平均高程值之差的绝对值、中误差和单点最大误差。通过分析发现,成层随机采样与距离倒数加权插值组合适合于对高程总体偏差要求较高的应用;规则采样与样条函数插值组合适合于对相对高程要求较高的应用。

带钢缺陷检测系统中的噪声滤除方法研究

噪声去除是带钢缺陷自动检测系统的一个重要环节,传统的滤波方法在去噪的同时会造成边缘的模糊,影响检测及质量评价结果。为解决上述问题,文章提出一种基于邻域信息的非迭代、非线性倒数加权滤波方法-双倒数波方法,该方法同时结合邻域内像素的几何位置信息与灰度信息进行滤波,采用邻域内各像素与中心点之间的几何距离差倒数与灰度相似性倒数的乘积做为最终的权值。文中分别采用高斯滤波、各向异性扩散滤波及双倒数滤波三种方法对带钢表面缺陷进行处理,实验结果表明:双倒数滤波去噪和边缘保持效果明显优于其它两种滤波方法,可满足带钢缺陷检测系统在图像噪声去除同时保留重要的边缘细节信息的要求。

一种新的电能质量自适应滤波方法

在电能质量检测中,去噪和保留突变点信息是两个十分重要的问题。为此提出了一种新的基于梯度倒数加权平均算法的自适应滤波方法。该方法首先对电能质量采样信号点建立五个模板,依据检测点与五个模板均值的梯度变化规律,进行突变点判决。在传统梯度法的基础上,选择最佳模板,并用该模板均值与模板内各点幅值的差值代替传统梯度算法中的梯度值,然后对不同类型的点采用不同的算法去噪。实验结果表明,与传统的梯度倒数加权算法和五点均值滤波法相比,改进的算法能够更好地清除噪声,同时较好地保留突变点信息,有针对性地解决了电能质量检测中的两大重要问题。

基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测

为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。