一种改进的严重脉冲噪声滤除算法

为了有效改善受严重噪声污染图像的恢复效果,准确定位噪声点和改善所恢复图像的峰值信噪比,提出一种改进的非线性自适应滤波算法.该方法利用初始标记窗口的局部统计信息,首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点三类,建立噪声标记矩阵;根据噪声标记矩阵的局部统计信息,将可能的噪声点细分为信号点、噪声点和不确定点,并分别采用不同的方法进行滤波;对于不确定点进行2次判断,对于噪声点用其4邻域均值来代替。本算法的优点是计算速度快,噪声点定位准确,可以保留更多的图像细节。实验证明,该算法可有效恢复受严重脉冲噪声污染的图像。     

浅谈计算机网络通信安全

随着信息技术的迅猛发展,计算机网络已普及到各行各业,信息安全威胁也随之不断增加,对计算机通信造成了严重的威胁。文中通过阐述计算机网络存在的安全隐患,详细分析了计算机通信网络攻击的特点以及形成的原因,深刻剖析了计算机网络通信安全技术面临的威胁,并提出了加强计算机网络通信安全的防护措施。在当今复杂的应用环境下,信息网络安全面临的形势非常严峻,网络信息的安全防护显得尤为重要。     

图像分类方法的对比研究

针对模式识别的主要研究问题,在此采用距离测度、贝叶斯、决策树、神经网络等分类算法,通过两组不同图像数据实验分析,比较分类结果的正确率.为了满足实时性要求,提出了从计算复杂度和运算时间上衡量各种分类算法的策略,并综合比较几种算法的特点以及应用范围,针对不足之处,提出了图像分类的改进思想.     

基于稀疏冗余字典学习的图像去模糊算法

为了解决中度和重度污染的模糊图像去模糊效果差、边缘细节恢复难的问题,提出一种基于压缩感知理论的去模糊算法,即引入数字水印中的Zig-Zag变换,加入信号转换过程中的位置关系信息,对K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法进行改进,以优化稀疏系数的稀疏度。实验结果表明,对于中重度模糊图像,新算法的提高信噪比(Improve Signal to Noise Ratio,ISNR)优于K-SVD算法。     

六甲基二硅脲的合成与应用

介绍了以三甲基氯硅烷、氨及尿素为原料合成六甲基二硅脲的方法,以及六甲基二硅脲在药物合成中的应用。     

101—A型不饱和聚酯树脂的研制

介绍了用ＰＥＴ废料制备１０１－Ａ型不饱和聚酯树脂工艺，确定了配料及反应温度。对该不饱和树脂的热稳定性及腐蚀性进行了实验，其性能优于市场上通用型（邻位）不饱和树脂。     

六甲基二硅脲的合成与应用

介绍了以三甲基氯硅烷、氨及尿素为原料合成六甲基二硅脲的方法，以及六甲基二硅脲在药合物成中的应用．     

基于双目视觉的运动目标检测系统

为了满足室内环境监控的需求,提出一套基于双目视觉的运动目标检测系统。该系统由数据采集与存储模块、运动目标检测模块、对应点匹配模块和测距模块共四部分组成。运动目标检测模块对采集到的双通道视频分别采用背景差分法进行目标提取,然后对双通道的每帧图像进行粗匹配,并采用尺度不变特征变换算法进行精匹配,找到双通道图像的匹配点对,完成运动目标的距离测量。经实验证明,新系统可以有效提取运动目标,并进行距离测量,尤其可以解决目标物被部分遮挡的距离测量问题。     

基于改进颜色空间的彩色图像双水印算法

基于保护图像原始特征信息和携带标识信息的多用途需求,提出一种彩色图像双水印算法.其中一个水印是图像特征,另一个水印是标识水印.首先,对图像进行Curvelet变换提取纹理特征;其次,对YCbCr改进型颜色空间Y$''Cb''Cr''$的$Y''$通道分块后进行DCT变换,用量化索引方式在每块DCT系数SVD变换后的最大奇异值上嵌入第1个纹理特征水印;再次,对Cb$''$和Cr$''$通道进行Curvelet变换,并对低频系数进行联合,根据能量分布自适应嵌入第2个水印图;然后,对嵌入水印后的3个通道频域系数进行逆变换得到空间图,并将该图转换到RGB空间得到含双水印的彩色图像;最后,对所提出算法的性能进行验证,并与相关算法通过对比的科学实验方法作比较,实验结果表明嵌入图像的双水印具有良好的不可见性和鲁棒性,特征水印能够对图像原始纹理特征进行有效的保护.     

基于边缘学习的低分辨率图像识别算法

由于受光照条件、拍摄角度、传输设备以及周围环境的影响,刑侦视频图像中的目标物体往往分辨率较低,难以识别。针对低分辨率图像识别问题,在经典LeNet-5识别网络的基础上,提出了一种基于边缘学习的低分辨率图像识别算法。首先由边缘生成对抗网络生成低分辨率图像的幻想边缘,该边缘与高分辨率图像边缘相近;再将该低分辨图像的生成边缘信息作为先验信息融合到识别网络中对低分辨率图像进行识别。在MNIST、EMNIST和Fashion-mnist三个数据集上分别进行实验,结果表明,将低分辨图像的幻想边缘信息融合到识别网络中可以提高低分辨率图像的识别率。