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分块策略实现图像椒盐噪声密度估计被引量：4: 2014年; 目的椒盐噪声是造成图像污染的常见因素之一,椒盐噪声密度的估计对椒盐去噪过程中滤波窗口大小的选择具有指导作用。为此提出了一种基于分块策略的椒盐噪声密度估计算法。方法首先对图像按行列等分后形成多个图像子块,统计每个子块中灰度为0或255的像素点个数并排序,然后根据排序后个数差分值函数特征对子块进行筛选,最后将所有候选子块噪声密度估计值的中值作为对整幅图像噪声密度的估计。结果为验证算法的有效性,选取了两组不同类型的图像进行仿真,与现有椒盐噪声密度估计算法对比噪声密度估计结果。仿真实验结果表明,当图像自身包含较多灰度为0或255的像素点时,本文算法的噪声密度估计精度优于现有各种算法,标准差比现有算法小近一个数量级。当图像自身不包含灰度为0或255的像素点时,本文算法也能达到现有算法中最优的估计效果。结论本文算法不仅能准确估计不同强度下的噪声密度,而且适用于自身包含灰度为0或255的像素点多的椒盐噪声图像。; 林亚明李佐勇林叶郁; 关键词：椒盐噪声密度估计中值滤波直方图

基于人脸识别的移动终端课堂考勤系统被引量：4: 2014年; 本文在分析几种常见考勤系统的基础上,提出一种结合移动终端人脸识别技术、wifi定位技术和Web综合管理技术的课堂考勤综合解决方案。从可用性、系统扩展性、防止考勤作弊等多个方面介绍该方案的设计思路。该方案具有以下特点:(1)学生自主考勤,考勤效率高;(2)系统硬件费用低廉,方便推广;(3)系统容错性好,服务器的临时故障不影响考勤的进行。; 苏草林亚明; 关键词：人脸识别

基于视觉显著性机制的舌象初始轮廓: 2014年; 舌象分割在舌诊自动化中尤为重要。本文基于视觉显著性机制通过对舌体提取HSV模型下的特征,利用HV通道获取舌体下部轮廓,利用S通道获取舌体上部轮廓。结合HV通道得到的下部轮廓、S通道得到的上部轮廓,经曲线拟合,得到初始舌体轮廓。; 吴梅华; 关键词：HSV

Spring AOP隐藏注解配置的解决方案: 2014年; 针对Spring AOP生成的代理会隐藏原始类的注解,从而导致第三方框架注解配置失效的问题,设计并实现了一个用于注解配置的通用适配器工具类.该工具类利用Javassist动态代码生成技术自动对Spring生成的目标AOP代理对象进行二次代理.生成的二次代理对象既保持了AOP代理对象的功能,又含有原始类的第三方框架注解信息.该解决方案使得第三方框架无需添加代码,就可在Spring组件环境中正常使用注解信息,尤其适用于遗留第三方框级,给企业项目框架整合带来便利.; 林亚明林叶郁李佐勇苏草; 关键词：SPRING AOP

图像椒盐噪声的开关滤波算法综述被引量：2: 2014年; 椒盐噪声去除是图像去噪领域的经典问题。开关滤波是一类流行的椒盐噪声去除方法。它将椒盐噪声去除过程分成噪声检测和噪声恢复两个阶段,先检测图像中的椒盐噪声点,然后仅对检测到的噪声点进行滤波恢复,保持非噪声点的灰度不变,有利于保护图像细节。在对椒盐噪声特性阐述的基础上,详细介绍了国内外近年来出现的10种开关滤波算法,分析了它们各自在噪声检测和噪声恢复上的优缺点。最后,指出了现有的开关滤波算法面临的一类新问题。; 张淑英陈若玲李佐勇林亚明; 关键词：图像处理椒盐噪声

基于移动智能终端的基站勘察系统: 2014年; 无线智能终端能够便捷实现无纸化野外基站的查勘操作。它有利于查勘业务的信息共享,提升查勘业务的工作效率。本文阐述了移动智能勘察终端系统的研究背景、功能模块的设计考虑与实现细节说明。; 林亚明林叶郁; 关键词：智能终端 JSON ANDROID 应用系统

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