基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

基于自适应阈值参数的改进各向异性扩散模型

针对传统的各向异性扩散PM模型在对图像去噪时会产生阶梯效应,并且会丢失细节的问题,提出了一种改进的各向异性扩散IPM模型.该模型用梯度模、局部方差以及基于差分曲率的自适应边缘阈值参数构造了新的扩散系数,在边缘、细节、平坦区域进行不同强度的扩散.实验结果表明,IPM模型在去噪的同时不仅能有效保持边缘、细节等信息,还能克服阶梯效应,与其他基于偏微分方程的图像降噪算法相比,信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)和平均结构相似度(MSSIM)都得到了提高.     

小波自适应阈值和双边滤波的图像去噪

针对VisuShink阈值去噪参数选取仅考虑到噪声标准差和信号长度的不足,提出一种自适应小波阈值并结合双边滤波实现图像去噪的方法。从分析小波子带系数的统计特性出发,选取小波分解层数与子带之间相互关联的自适应阈值,实现图像小波分解自适应去噪,再结合双边滤波去噪方法,以获得能保留图像丰富细节信息的图像降噪效果。通过多幅图像加不同强度噪声所做测试显示,新方法相比传统的软硬阈值函数去噪方法更有效,尤其是对高强度高斯噪声图像去噪,可得到较好的峰值信噪比和视觉图像质量。     

基于非线性扩散方程的改进全变分去噪模型

针对传统的全变分(T V)模型因参数选择敏感,导致去噪图像容易在平滑区域产生"阶梯效应"或者虚假边缘的情况,提出一种基于非线性扩散方程的改进全变分去噪算法.在传统的TV算法基础上,提出了一种针对参数的自适应迭代函数,结合P-M算法的非线性扩散方程,使本算法在迭代初期可以看作各向同性去噪模型,有效去除"阶梯效应",随着迭代次数的增加,此模型为各向异性去噪模型,在去除噪声的同时,有效保护图像的边缘细节.实验结果表明,去噪过程中,该算法在扩散系数和自适应迭代函数的共同作用下,消除了阶梯效应和虚假边缘,相比传统TV算法提升了图像3 dB的峰值信噪比(PSRN)和视觉效果.基本满足图像预处理要求.     

改进算法在混合噪声STM图像滤波中的应用

基于小波变换的高斯混合模型小波去噪方法能有效滤除高斯白噪声,中值滤波法能较好滤除脉冲噪声并保留图像边缘及细节信息。将两种方法结合起来,并采用Matlab语言进行仿真,然后对含有高斯脉冲混合噪声的STM(扫描隧道显微镜)图像进行去噪处理。实验结果表明,这种混合去噪方法能有效去除STM图像中的高斯白噪声和脉冲噪声并保留图像的边缘及细节信息,能得到更好的STM图像,其效果要优于单纯使用中值滤波或者小波去噪的效果.     

基于各向异性扩散的超声图像混合滤波方法

提出基于各向异性扩散的混合滤波新方法,以图像梯度为依据,利用各向异性扩散、各向同性扩散和自适应脉冲噪声滤波对医学超声图像进行分段滤波.为提高模型的稳定性与适用性,通过实验优化模型中的高斯平滑系数σ、步长△t、梯度阈值Ymin和Ymax4个主要参数,并确定各参数默认值及其修正范围.实验结果表明,该方法在去噪效果、滤波速度、边缘保护、稳定性和适用性方面优于现有的单一滤波方法,具有较好的应用前景.     

使用中值-各向异性扩散的超声图像去噪算法

针对超声图像的散斑噪声,提出一种基于多方向中值滤波和改进各向异性扩散的去噪算法.该算法利用多方向中值滤波的良好边缘保持能力,在滤除噪声的同时注重边缘细节的保持.使用归一化局部方差和图像梯度组成的扩散系数,避免了传统各向异性扩散算法中梯度阈值为常数带来的鲁棒性差等问题.通过多组仿真实验,综合滤除散斑噪声能力、保持边缘能力...     

基于第二代小波的增强边缘的图像去噪

传统的一些去噪技术往往是以牺牲图像的边缘和细节为代价的。为了去掉图像的噪声,同时又能够很好地保留图像的边缘和纹理细节,在介绍第二代小波变换的原理的基础上,提出使用边缘检测的方法检测出图像的边缘和纹理细节,将它和该图像进行融合,用第二代小波对含噪图像进行分解,对图像高频进行自适应去噪。由于图像在去噪前融合了边缘信息,因此边缘和细节部分得到了增强。仿真结果表明：该去噪方法优于传统小波阈值去噪方法。     

基于各向异性扩散的多细节图像消噪方案

文章针对传统消噪方法在消除噪声的同时破坏了图像的细节信息的缺点,基于各向异性扩散方程实现数字图像中的消噪,并与中值滤波、均值滤波和各向同性扩散进行比较,实验仿真证明各向异性扩散消噪在消除噪声的同时更好的保留了图像的细节信息。     

利用各向异性扩散去除SAR图像中的斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像受到相干斑点噪声的干涉,严重影响合成孔径雷达图像的质量。我们利用各向异性扩散方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声,只要选择合适的扩散方向和速度,就能较好地保留图像的边缘和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,并与小波去噪滤波方法进行比较,各向异性扩散方程具有更好的抑制噪声的效果。     

FMS中加工质量故障预报的新方法

对引起加工质量故障的原因进行了研究,建立了用于加工中心加工质量故障分析的与/或故障树,提出了隐加工质量故障(FMQF)的概念和由·FMQF 找出制造系统故障的决策树方法.本文在模糊理论基础上,提出了隐加工质量故障识别的新方法,用这种方法可以根据控制图的变化进行设备状态估计.基于以上研究,建立了可用于柔性制造系统隐加工质量故障预测和预报的专家系统.     

立方准晶的反平面问题与Ⅲ型裂纹问题

发展了立方准晶材料的断裂理论 .通过应用Fourier分析和对偶积分方程理论 ,得到了立方准晶材料Ⅲ型裂纹问题的精确解析解 ,并由此确定了位移与应力场 ,应力强度因子和应变能释放率 .结果表明 ,应力强度因子与材料常数无关 ,而应变能释放率依赖于所有的材料常数 .这些为研究此新固体材料的变形和断裂提供了重要的信息 .     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

高师物理专业人才培养与基础教育衔接问题的研究

分析了当前高师物理专业人才培养与基础教育人才需求存在的问题,结合调查情况,提出了高师物理专业在培养目标、课程设置、教学内容、教学方法及实践教学环节方面的改革措施。     

JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY TOTAL CONTENTS(Vol.23)

正~~     

鞋面织物染整过程节能减排技术方法

鞋面织物染整是纺织工业中一个特殊分支,公司通过采用先进染色技术和工艺,可以从源头上达到节能和减少废水产生量的效果,废水产生后经过处理达标排放,部分经深度处理后回用。公司经长期实践后已经达到吨织物染整用水125m~3/t_(产品),吨织物排放废水79.2 m~3/t_(产品),水回用率达37.8%,吨产品蒸汽耗量从9t/t_(产品)下降到7 t/t_(产品),均达到国内国际先进水平。     

Genomics,metagenomics,and microbial oceanography—A sea of opportunities

Microbial oceanography is an emerging discipline resulted from the interaction,cross-fertilization and integration of life science and ocean science.Microbial oceanography integrates the principles of marine microbiology,microbial ecology and oceanography to study the role of microorganisms in the biogeochemical dynamics of natural marine ecosystems.The application of genomics tools to study marine microbes is resulting in rapid advancements in microbial oceanography that has important implications in globa...     

Information for Authors

正General Journal of Beijing Institute of Technology(JBIT),an English language journal sponsored by Beijing Institute of Technology,was established in 1992.JBIT mainly publishes research articles that reflect the latest achievements in basic theory and experimental studies in various engineering fields and in applied mathematics,mechanics,physics,chemistry,and so on.JBIT is listed in Ei,CA,SA,AJ,CSA,MR,ZM and many other abstracting indexes.     

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正General Journal of Beijing Institute of Technology(JBIT),an English language journal sponsored by Beijing Institute of Technology,was established in 1992.JBIT mainly publishes research articles that reflect the latest achievements in basic theory and experimental studies in various engineering fields and in applied mathematics,mechanics,physics,chemistry,and so on.