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1. 带边缘补偿的分数阶积分图像去噪算法

黄果陈庆利许黎门涛蒲亦非

计算机应用 2014, 34 (10): 2957-2962. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.2957

摘要（211）

PDF （1008KB）（378）

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。

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2. 基于分数阶Riemann-Liouville积分的图像去噪

黄果许黎陈庆利蒲亦非

计算机应用 2013, 33 (01): 35-39. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00035

摘要（1184）

PDF （926KB）（627）

为了在获得更好去噪性能的同时更多地保留图像纹理信息，介绍了分数阶Riemann-Liouville(R-L)积分算子在信号滤波中的作用，将分数阶R-L积分理论引入到数字图像去噪中，并利用阶梯逼近方法来实现数值计算。模型通过设定微小的积分阶次来构建相应的图像去噪掩模，由此实现噪声图像的局部微调，并利用迭代的思想来控制模型的去噪强度，从而获得较好的图像去噪效果。实验结果表明，基于分数阶R-L积分的图像去噪算法较传统的去噪方法不仅可以提高图像的信噪比(SNR)，所提出的算法去噪后图像的信噪比为18.3497dB，较传统去噪方法最低也提升了大约4%，而且可以更好地保留图像的弱边缘和纹理等细节信息。

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3. 谱半径和特征显著性约束的随机化社会网络方法

许黎明强小强宋转

计算机应用 2012, 32 (02): 485-488. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00485

摘要（843）

PDF （597KB）（410）

为了保护社会网络的安全性，保证扰动后社会网络的可用性，提出谱半径和特征显著性(非随机化性)约束的多点扰动社会网络的方法。在扰动社会网络过程中，将社会网络的谱半径和特征显著性控制在一定的约束范围内，从而在保证扰动后社会网络的可用性同时，提高扰动后社会网络的隐私保护程度。理论上分析了该方法的安全性更好，并给出相应的算法。最后通过实验比较随机化后社会网络的调和平均最短距离、传递系数和特征显著性结构性质的变化情况，表明该方法能有效地保护社会网络的结构性质，提高扰动后的可用性。

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4. 基于趋势概念格的决策规则挖掘

何小卫牛海峰许黎明马跃

计算机应用

摘要（1170）

PDF （891KB）（761）

通过分析动态信息系统基于时间序列的对象变化特征，提出对象相关的趋势概念格概念，基于决策规则提取的目标，提出相应的建格算法和决策规则提取算法，并以股票走势预测为例，验证了算法的有效性。