基于多尺度连接的区域自适应去雾算法

针对传统单幅图像去雾算法中细节信息丢失导致去雾后物体轮廓不清晰,以及雾浓度分布不均匀使得去雾不完全等问题,提出一种基于多尺度连接的区域自适应去雾算法,设计了一个由编/解码部分以及区域非局部块构成的自适应去雾网络;首先在不同编码层中使用密集连接残差块和非局部操作提取不同尺度的特征信息。然后将来自不同编码层的特征信息聚合后,送入各级解码器中进行解码操作。最后将解码输出的特征图与原始雾图逐元素相加后恢复出清晰图像。在RESIDE数据集上进行仿真,将实验结果与较新算法进行定性和定量比较。提出算法的峰值信噪比提高了1.77dB、结构相似度提高了0.02,去雾效果得到明显提升。

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。

浅析如何提高县级台广播新闻的专业水平

广播电视是各级党委、政府的"喉舌",新闻节目是县级台最常见和最有效的载体。广播新闻是县级台赖以生存的基石,坚持新闻立台,导向强台;掌握广播新闻的各种体裁,遵循新闻规律;善于交待背景描述细节,履行社会责任,是提高县级台广播新闻专业水平的重要保证。