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结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型被引量：5: 2022年; 针对传统去除椒盐噪声方法在图像噪声密度较高时去噪性能较差的缺点,本文提出了一种结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型,提高了高密度椒盐噪声下去噪算法的性能.该滤波器工作模式可分为三个阶段:首先,图像疑似噪声点预处理,通过极值判断法,将待处理像素点进行区分得到疑似噪声点;其次,确定噪声点处理,将已确定噪声点用邻域内的中值或均值自适应替换,从而完成去噪;最后,疑似噪声点再次处理,通过算法内置参数和条件,进一步判断疑似噪声点是否为噪声点.该模型还加入噪声标记点方法,通过迭代处理判断标记点结束去噪,得到滤波后的图像.仿真实验证明,本文提出的方法较传统的几种去除椒盐噪声滤波算法,针对无论是低密度噪声图像或是高密度噪声图像,去噪性能都有一定的提升,且能够较好地保留图像边缘和纹理等结构信息.; 许黎侯杰陈庆利秦亚琦彭乙翠黄果; 关键词：图像去噪椒盐噪声峰值信噪比

分数阶积分的图像去噪算法被引量：7: 2012年; 为了在去噪的同时更好地保留图像的细节纹理信息,提出一种分数阶积分的图像去噪算法FIDA。论述了FIDA在135、90、45、0、180、315、270、225这8个方向上的分数阶积分掩模的构造,及FIDA的数值运算规则。实验以视觉感知和PSNR值两个主、客观标准对FIDA的去噪性能进行度量,表明FIDA去噪算法的有效性:在去噪的同时对图像的边缘纹理细节信息保留较好,尤其是对灰度变化不大的弱边缘和弱纹理细节信息的有效保留。; 胡金蓉蒲亦非周激流; 关键词：分数阶微积分分数阶积分图像去噪

非局部多尺度分数阶微分图像增强算法研究被引量：9: 2019年; 为了更好增强图像中的有用信息,改善图像视觉效果,该文提出了一种基于非局部多尺度分数阶微分图像增强算子(NMFD)。该算子首先将图像分成若干块子图像,计算每一块子图像的边缘强度系数、熵值和粗糙度等细节特征,将得到的特征数据在全局图像范围进行统一尺度的归一化,然后对这些归一化的数据进行加权求和作为图像的非局部特征值,最后利用指数函数建立图像细节特征和分数阶微分算子阶次之间的非线性量化关系,在不同的图像子块区域,确定不同尺度的分数阶微分阶次,实现图像的非局部多尺度增强。; 黄果许黎陈庆利陈庆利; 关键词：图像增强图像对比度

分数阶变分逆扩散模型在图像增强中的应用: 2018年; 将分数阶微积分理论和偏微分方程有效结合,提出了一种基于分数阶变分逆扩散的图像增强模型。该模型在传统的分数阶微分图像增强模型的基础上,引入了演化时间因素,从而使得图像增强模型能够由单次增强处理拓展为多次迭代增强处理,并通过边缘增强算子实现了在逆扩散的过程中根据图像的局部信息量来自适应地控制图像增强的程度,由此获得了更好的图像增强效果。实验仿真结果表明,基于分数阶变分逆扩散方程的图像增强模型较目前经典的图像增强模型,能够使处理后的图像具有相对更高的信息量和更大对比度,边缘更加突出、纹理更加清晰并保留图像平滑区域信息。; 黄果陈庆利门涛秦洪英许黎; 关键词：图像增强图像熵

An improved method for image denoising based on fractional-order integration被引量：6: 2020年; Given that the existing image denoising methods damage the texture details of an image,a new method based on fractional integration is proposed.First,the fractional-order integral formula is deduced by generalizing the Cauchy integral,and then the approximate value of the fractional-order integral operator is estimated by a numerical method.Finally,a fractional-order integral mask operator of any order is constructed in eight pixel directions of the image.Simulation results show that the proposed image denoising method can protect the edge texture information of the image while removing the noise.Moreover,this method can obtain higher image feature values and better image vision after denoising than the existing denoising methods,because a texture protection mechanism is adopted during the iterative processing.; Li XUGuo HUANGQing-li CHENHong-yin QINTao MENYi-fei PU

数字图像的分数阶微分自适应增强被引量：4: 2015年; 为了解决分数阶微分应用于图像处理中难以确定分数阶微分阶次的问题,首先分析了图像的分数阶微分增强效果在一定范围内随着分数阶微分阶次的增大而增大以及图像的平均亮度越大,恰可感知的亮度差异就越大的特点;然后,根据图像的整体灰度分布和局部灰度值构造了自适应分段函数来确定分数阶微分阶次。实验结果表明,该方法能自动寻找最佳微分阶次,增强后的图像视觉效果明显,图像增强视觉效果接近或超过最佳微分阶次下的视觉效果,增强图像的对比度明显高于最佳微分阶次下的对比度。; 陈庆利黄果秦洪英; 关键词：图像增强分数阶微分自适应

带边缘补偿的分数阶积分图像去噪算法被引量：3: 2014年; 针对分数阶积分的图像去噪算法容易丢失图像细节特征的问题,提出了一种带边缘补偿的分数阶积分图像去噪算法。介绍了分数阶积分算子具有尖锐的低通性能,将分数阶Cauchy公式引入到数字图像去噪中,并利用斜坡法来近似计算分数阶积分的数值解。在迭代去噪的过程中,该算法在图像信噪比(SNR)上升阶段,设定较高微小积分阶次来构建去噪掩模;在图像信噪比开始下降阶段,设定较低微小积分阶次来构建去噪掩模,并采用边缘补偿机制来部分恢复图像的细节信息。由仿真实验可知,提出的图像去噪算法由于在迭代去噪的过程中采用了不同的分数阶积分阶次和边缘补偿机制,与已有的降噪算法相比,可以在去除噪声的同时适当恢复原始图像的细节信息,由此获得更高的信噪比和更佳的视觉效果。; 黄果陈庆利许黎门涛蒲亦非; 关键词：分数阶积分迭代图像去噪

基于语义分析的不良信息过滤系统研究: 2014年; 文章针对目前不良信息过滤系统缺乏语义分析的问题,结合基于领域本体的概念语义相似度计算模型,构建了一种基于语义分析的不良信息过滤系统。该系统从文档语义分析的角度,将统计和语义两方面因素进行了有效结合。实验证明本文提出的不良信息过滤系统较传统的信息过滤系统在滤全率和滤准率方面都有了一定的改进。; 许黎黄果; 关键词：语义分析不良信息领域本体相似度计算信息过滤

数字图像的局部分数阶微分增强被引量：8: 2016年; 为了扩展传统分数阶微分在图像增强处理中微分阶次的范围,改善传统分数阶微分对图像亮度增强不甚理想的问题,提出一种局部分数阶微分增强图像算法。根据局部分数阶微分理论,建立了数字图像的分数阶微分增强分算法。然后构造了新的数字图像分数阶微分增强模板,在该模板中增加亮度控制函数得到边缘、纹理和对比度同时增强的分数阶微分增强算法。实验表明,该方法能扩大分数阶微分在图像增强处理中阶次的范围;不但能很好地增强图像的边缘、纹理和轮廓等信息,又能明显改善图像的对比度和亮度,增强图像的视觉效果优于传统的分数阶微分增强方法的视觉效果。; 陈庆利黄果门涛张秀琼秦洪英王明蓉; 关键词：图像增强分数阶微分对比度增强

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国家自然科学基金(61201438)

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