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1. 基于核的半监督的局部保留投影降维方法

薛寺中谈锐陈秀宏

计算机应用 2012, 32 (08): 2235-2244. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02235

摘要（917）

PDF （606KB）（325）

为能有效捕捉数据的非线性特征，特提出一种新的非线性数据降维算法——核半监督局部保留投影(KSSLPP)。该方法利用标记样本的标记信息及所有训练样本的结构重新定义了类间相似度和类内相似度，然后将原始数据映射到高维核空间，在核空间中最大化类间分离度，最小化类内分离度。该方法在核空间保持了数据的局部结构和全局结构，以及数据的标签信息。在Olivetti人脸库和UCI数据库中的对比实验验证了该算法的有效性。

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2. 基于递归滤波的边缘检测算法

薛寺中

计算机应用 2011, 31 (11): 3018-3021. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.03018

摘要（1208）

PDF （550KB）（624）

针对包含不同程度噪声数字图像的边缘检测问题，提出了两种建立在房顶型模糊边缘模型基础上的平滑和边缘检测滤波器。首先用这些滤波算子以三阶递归的形式实现图像的平滑及梯度计算，再进行非极大值抑制及双阈值的边缘检测连接。实验结果表明，该方法得到的梯度图像均比Canny和Deriche滤波算子清晰，所得边缘图像也更加完整，检测时间也少于其他方法。

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3. 基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络图像融合

薛寺中周爱平梁久祯

计算机应用 2010, 30 (12): 3225-3228.

摘要（1629）

PDF （952KB）（1214）

针对同一场景多聚焦图像的融合问题，提出了一种基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）图像融合方法。首先，对源图像进行小波分解，得到不同尺度下的子带图像；然后，在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性，制定基于PCNN的融合规则；使用不同尺度下的小波系数的拉普拉斯能量（EOL）作为对应神经元的链接强度，经过PCNN点火得到源图像在小波域中的点火映射图；通过判决选择算子，选择点火次数多的小波系数作为对应的融合系数，然后进行区域一致性检验，获到最终的融合系数；最后，对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，该方法更有效地提取原始图像的特征信息，提高融合图像的视觉效果，在主观视觉效果与客观性能指标上均优于传统的图像融合方法。