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51.
基于可分解马尔科夫网的极端椒盐噪声图像滤波 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于可分解马尔科夫网(decomposableMarkovnetworks,DMN)的极端椒盐噪声的均值滤波方法,指出其网络节点的阈值衰减特性和网络节点的连接特性具有很好的对椒盐噪声污染图像的噪声定位的作用,并提出一种在该网络控制下,只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法,实现了图像的较强自适应滤波。实验表明,本文方法具有良好的滤波性能。 相似文献
52.
图像平滑算法比较研究及改进策略 总被引:9,自引:0,他引:9
图像平滑作为去除图像中含有噪声的图像增强处理技术,是各种与图像有关软件中必不可少的功能模块。文中在分析噪声模型的基础上,对均值平滑、中值平滑、边缘保持平滑等技术从图像处理空间域中的算法原理、实现方法及效率等方面进行了详细比较。针对图像中含有的不同噪声模型,通过多次试验,得出了值得从事图像处理研究者参考的结论。这将有助于提高图像处理软件开发的效率。 相似文献
53.
基于复小波变换的SAR图像斑点滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
斑点噪声的存在使得SAR图像的应用受到较大的限制.文中首先介绍了SAR图像斑点噪声模型以及几种常用的SAR斑点噪声抑制方法;然后对小波变换斑点噪声滤波方法进行分析,提出了基于二元树复小波变换的SAR图像滤波方法.实验比较表明,二元树复小波变换抑制SAR斑点噪声效果明显,较小波变换更具有优越性. 相似文献
54.
胡翠珍 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2002,25(3):9-11
通过对2001年9月22-23日南疆西北部山区特大暴雨的环流背景、物理量场、卫星云图分析,揭示了这场特大暴雨的物理机制和各要素场特征。 相似文献
55.
岩石边坡系统是一典型灰色系统,其变形发展过程可以用灰色预测模型完成。尽管传统GM(1,1)模型预测有很多成功的实例,但是也存在一些预测偏差过大的情况,必须对其进行优化。逐步迭代法GM(1,1)模型不仅收敛速度快,而且与原始数据库序列的凹凸性保护一致。利用自编的计算程序对马步坎边坡预测测点G1沉降和开裂进行预测分析,结果表明逐步迭代法GM(1,1)优化模型计算精度较传统GM(1,1)模型和背景构造法GM(1,1)优化模型高,较好地反映了岩石边坡的变形趋势。 相似文献
56.
裴文中教授是中国冰缘地貌研究的启动者,他在近半个世纪前发表的两篇论文紧跟国际科学研究发展形势,详细阐述了冰缘作用的特点、过程及其对解决中国东部第四纪古冰川问题的意义。裴老最主要的贡献在于他当时强调了在古冰缘研究中综合分析环境背景的重要性,而不是孤立地研究冰缘现象,这种在地学研究中必须遵循的原则,对于现在的科学研究工作者仍然有很大的启示。 相似文献
57.
58.
我国低山丘陵区水土流失生态环境背景分析 总被引:6,自引:0,他引:6
我国是一个以山地为主的国家,山地多为大江大河的源头,而低山丘陵为这些大江大河支流的发源地,这些区域的水土流失必然会带来环境问题。本文以TM影象为数据源,以GIS为技术支撑,从DEM中获取低山丘陵层,以此为MASK层,提取水土流失及相应的生态环境背景各层,包括土地利用、坡度、年降水、积温、植被等生态背景层,这些背景层是多年数据的平均,然后把水土流失层与环境背景各层分别叠加,分析不同环境背景下水土流失状况,从而为治理水土流失提出科学依据。 相似文献
59.
60.
One of the main factors that affects the performance of MLP neural networks trained using the backpropagation algorithm in mineral-potential mapping isthe paucity of deposit relative to barren training patterns. To overcome this problem, random noise is added to the original training patterns in order to create additional synthetic deposit training data. Experiments on the effect of the number of deposits available for training in the Kalgoorlie Terrane orogenic gold province show that both the classification performance of a trained network and the quality of the resultant prospectivity map increasesignificantly with increased numbers of deposit patterns. Experiments are conducted to determine the optimum amount of noise using both uniform and normally distributed random noise. Through the addition of noise to the original deposit training data, the number of deposit training patterns is increased from approximately 50 to 1000. The percentage of correct classifications significantly improves for the independent test set as well as for deposit patterns in the test set. For example, using ±40% uniform random noise, the test-set classification performance increases from 67.9% and 68.0% to 72.8% and 77.1% (for test-set overall and test-set deposit patterns, respectively). Indices for the quality of the resultant prospectivity map, (i.e. D/A, D × (D/A), where D is the percentage of deposits and A is the percentage of the total area for the highest prospectivity map-class, and area under an ROC curve) also increase from 8.2, 105, 0.79 to 17.9, 226, 0.87, respectively. Increasing the size of the training-stop data set results in a further increase in classification performance to 73.5%, 77.4%, 14.7, 296, 0.87 for test-set overall and test-set deposit patterns, D/A, D × (D/A), and area under the ROC curve, respectively. 相似文献