陶胜
- 作品数：26 被引量：37H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程理学更多>>
- 图像条带噪声的去除方法
- 2017年
- 针对传感器平台等条件下产生的图像条带噪声,提出了空间域滤波和频率域滤波相结合的去噪方法。条带噪声具有准周期性,噪声对应于其图像的傅里叶频谱中出现的亮点。基于这一原理,首先对带有条带噪声的图像进行傅里叶变换,并检测亮点所在的位置,然后在空间域对噪声图像进行开关中值滤波,并对滤波结果进行傅里叶变换,最后将噪声图像的频谱中噪声对应的区域用相应的开关中值滤波图像频谱区域进行替换,对替换后的结果进行傅里叶逆变换得到去噪声图像。仿真结果表明,采用空间域滤波和频率域滤波相结合的去噪方法比采用空间域滤波和频率域滤波能够取得更好的去噪效果。
- 陶胜
- 关键词：条带噪声傅里叶变换
- GIS技术在船舶签证管理中的应用
- 2001年
- 采用 Fox Pro for Windows技术开发 ,实现了船舶签证的计算机管理。在此基础上 ,应用 GIS技术讨论船舶的信息并以图形图表的方式显示。
- 陶胜
- 关键词：船舶签证地理信息系统计算机管理
- 基于显著图与主成分分析的图像缩放法研究被引量：1
- 2021年
- 为保证图像缩放过程中重要区域的完好性和整体视觉的连贯性,提出一种基于显著图与主成分分析的图像缩放方法。对图像各行各列进行主成分分析,提取最能表征图像重要内容的特征区域,并结合显著图的显著性信息,定义行、列向量的重要度,对非重要区域的行、列缩放,并进一步优化连续缩放行、列的选取。实验结果表明:基于显著图与主成分分析的图像缩放方法运行高效,效果良好。
- 胡明颖陶胜
- 关键词：图像缩放主成分分析重要度
- 工程计算中的三维离散数据拟合及其可视化被引量：4
- 2002年
- 运用径向基函数网络方法将三维离散数据拟合成曲面 ,实现了三维数据可视化 .并通过实例说明该方法可以达到良好的效果 ,具有一定的使用价值 .
- 陶胜
- 关键词：三维离散数据径向基函数网络曲面拟合可视化曲面生成
- 应用神经网络实现基于等高线的三维地形图
- 2009年
- 在分析过程中,需要将其转换为三维地形图以利于更直观的观察,为此探讨应用神经网络方法实现基于等高线的三维地形图,先从等高线图中提取样本数据,进而利用神经网络的良好逼近功能,较好地拟合样本数据,从而可以得到其余部分的高程值。使用Mat-Lab的神经网络工具箱可以很方便地进行BP网络的建立、训练和仿真,并绘制出相应的三维地形图。实验表明,该方法的效果很好。
- 陶胜
- 关键词：神经网络MATLAB等高线地形图
- 图像线状和网格状噪声的去除方法
- 2018年
- 在叠加了线状和网格状噪声图像的频谱中,噪声分布具有准周期性且对应于坐标轴上的亮点,由此提出了基于陷波滤波器的噪声去除算法。先对带有线状和网格状噪声的图像进行傅里叶变换,检测亮点所在位置,再采用陷波滤波器滤波,然后对滤波结果进行傅里叶逆变换,得到去噪声图像。为了取得更好的去噪效果,在空域中使用了开关中值滤波以及退化模型进行图像复原,仿真结果表明复原效果比采用陷波滤波器进行滤波还原更好。
- 陶胜
- 基于主成分分析的图像显著性检测及应用
- 2020年
- 针对图像显著性检测这项重要的图像预处理技术,提出了一种基于主成分分析的显著性区域检测方法。首先,将每个像素与周围8领域点的均值作为其特征维度,采用主成分分析法对特征维度进行特征提取,计算其显著得分得到显著图,再将其应用于基于内容感知的图像缩放技术中。相比传统的缩放算法,该方法不仅能够保持图像在缩放过程中的重要内容,还保证了图像的完整概貌。与Seam Carving算法相比,该方法也理论简洁、运行高效。
- 胡明颖陶胜
- 关键词：主成分分析显著性检测图像缩放
- 基于光照分量提取的光照不均匀图像校正被引量：2
- 2021年
- 针对光照不均匀的灰度图像,在频域采用多尺度高斯函数提取出光照分量,并对光照分量进行对数变换,再根据提取出的光照分量和变换后的光照分量对原始图像的灰度值进行幂次变换,从而实现光照不均匀灰度图像的校正。对于真彩色RGB图像,先将该图像从RGB空间转换到Lab空间,然后对L分量的灰度值进行幂次变换校正,最后将校正后的图像从Lab空间转换回RGB空间。Matlab仿真结果表明,频域提取光照分量比空域处理速度更快,幂次变换校正后的图像质量得到明显改善,与伽马函数校正相比,在客观评价标准和主观视觉效果两方面均能够取得更好的结果。
- 陶胜胡樾
- 基于FoxPro下的数据备份
- 1999年
- 简述ＦｏｘＰｒｏ下的数据各份所需注意的问题及解决方法。
- 许伟陶胜
- 关键词：FOXPRO数据备份关系型数据库管理系统软盘容量
- 一种图像噪声去除方法、装置及存储介质
- 本公开提供一种图像噪声去除方法、装置及存储介质。其中，方法包括：确定待进行噪声去除的目标图像所属的噪声密度区间；按照与所述噪声密度区间所匹配的噪声像素判定方法进行噪声像素检测；对所述目标图像中所有检测出的噪声像素按照整体...
- 谢加良陶胜
- 文献传递
