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1. 基于带间预测的非负支撑域受限递归逆滤波盲复原算法

黄德天, 郑力新, 柳培忠, 顾培婷

计算机应用 2015, 35 (4): 1075-1078. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.1075

摘要（456）

PDF （792KB）（531）

针对非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法对噪声敏感和耗时长等缺点,提出了一种改进的NAS-RIF盲复原算法。首先,为了改进原始NAS-RIF算法的抗噪性能和复原效果,引入了一种新的NAS-RIF算法代价函数;其次,为了提高算法的运算效率,结合Haar小波变换,仅对低频子频带的图像进行NAS-RIF算法复原,而高频子频带的信息,则通过带间预测分别从低频子频带的复原图像中预测得到;最后,为了保证高频信息的准确性,提出了一种基于最小均方误差(MMSE)的带间预测。分别对模拟退化图像和真实图像进行了仿真实验,采用该算法得到的信噪比增益分别为5.2216 dB和8.1039 dB。实验结果表明:该算法在保持图像边缘细节的前提下,能够较好地抑制噪声;此外,该算法的运算效率也得到了较大的提高。

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2. 新的基于图像显著性区域特征的织物疵点检测算法

赵波郑力新潘旭玲周凯汀徐园园

计算机应用 2012, 32 (06): 1574-1577. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01570

摘要（966）

PDF （701KB）（466）

鉴于织物疵点类型的多样性和传统人工检测方法的低效率，为更有效地检测织物疵点，提出一种新的基于图像显著性特征的织物疵点检测方法——SGE。将原织物图分成相同两份:一份利用改进的基于频率的显著性区域(FSR)方法提取区域特征，粗定位疵点位置。另一份先Gabor滤波，取Gabor模图为输出特征；再利用基于像素的显著性区域(PSR)方法进行区域特征提取，细定位疵点位置;然后利用最大熵分别对粗细定位的疵点图进行分割，再融合;最后描绘轮廓,计算周长和面积,去除孤立点,得最终检测结果。采用OpenCV算法库，选取了4种具有代表的织物疵点图片进行验证。实验结果表明，这种粗细定位疵点的方法能够获得较好的检测结果，无需事先学习，能够满足实时性要求。

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3. 周期B样条基函数系数的并行算法

周凯汀郑力新林福泳

计算机应用 2011, 31 (07): 1800-1803. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01800

摘要（1046）

PDF （506KB）（874）

在现有周期B样条插值方法中，需要用迭代算法确定B样条基函数系数。针对现有方法的不足，建立B样条基函数系数的并行算法。首先构造周期区域的正交B样条基，得出正交B样条基函数系数的并行算法；进一步利用正交B样条基函数系数与B样条基函数系数的关系，得出B样条基函数系数的并行算法；最后推导二阶、三阶、四阶周期插值B样条基函数系数及插值点函数值的显式算式。实验证明了该方法在实现B样条基函数系数快速并行算法的同时保持了B样条基函数简单的函数关系。

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