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1. 基于小波系数关系的图像去噪方法

蔡政陶少华

计算机应用 2011, 31 (09): 2515-2517. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02515

摘要（1411）

PDF （461KB）（384）

为了在保留图像边缘信息的同时，尽可能地去除图像噪声，提出一种基于小波系数尺度间和尺度内关系的去噪方法。该方法使用小波系数的相关系数和邻域小波系数的平均幅值来分别表示小波系数的尺度间和尺度内关系，并以此来辨别出图像的边缘信息和噪声;同时提出了一种阈值函数来处理图像的小波系数。实验表明该方法能取得较高的信噪比，并能保存图像的一些细节信息。

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2. 基于中间节点效应的无标度网络演化模型研究

饶浩杨春陶少华

计算机应用 2009, 29 (05): 1230-1232.

摘要（1174）

PDF （428KB）（1184）

原BA模型以网络中已存在的各个节点与新增节点的连接相互独立为前提。然而，在真实系统中，当网络中一个节点与新增节点连接后，该节点对其邻居节点与新增节点的连接会存在影响。针对该现象，提出了基于中间节点效应的无标度网络演化模型。首先描述与定义了中间节点效应，然后给出了中间节点效应模型的生成算法，并从理论上分析了该模型的度分布情况，最后利用仿真验证了理论分析的正确性，并就度分布、群聚系数、平均路径长度等复杂网络参数与原BA模型进行了对比，结果表明此模型能生成无标度网络并且更符合现实网络的演化过程。