陈庆利
作品数: 49被引量:143H指数:8
  • 所属机构:乐山师范学院
  • 所在地区:四川省 乐山市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:国家自然科学基金

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一种Hasse图的快速构造方法
2020年
为了改善传统Hasse图构造方法复杂的问题,根据Hasse图的分层特征、同层间元素无关系、相邻层可能满足关系的性质,提出一种快速、高效的Hasse图构造方法.首先根据两个规则对集合元素进行分层处理,使元素分布于不同层,然后根据关系对相邻两层的元素进行连线处理,整理得到Hasse图,最后给出了该构造方法的算法实现.构造示例表明了该构造方法不仅有效,而且简单、高效.
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关键词:偏序关系偏序集
非整数步长的分数阶微分滤波器在图像增强中的应用被引量:20
2011年
为了改善图像增强的效果,根据图像具有高度自相关性的特性(越接近目标像素的像素点其两者的相似性越高),构造了基于非整数步长的分数阶微分滤波器,打破了Grümwald-Letnikov定义中分数阶微分数值计算取单位步长的思想,即在传统的分数阶微分的基础上再增加一个自由度参量步长。在一定范围内适当调节v和n的大小来构造相应的掩模算子,并利用线性加权的拉格朗日多项式的分段插值方法来确定非整数步长像素点的灰度值,在一定程度上起到降噪的作用。实验结果表明,提出的方法在增强图像细节和抗噪方面取得了较好的平衡点。
黄果蒲亦非陈庆利周激流
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数字图像的Caputo分数阶微分增强被引量:8
2013年
为了提高图像的对比度,提出一种基于Caputo定义的分数阶对比度增强算法.首先给出分数阶Caputo定义的分数阶方向微分和数值计算方法,并推导了8个方向的分数阶微分模板;用8个方向的微分均值替换该点原像素值,得到增强后的图像;最后证明了二阶Laplacian算子是文中方法的一个特例.实验结果表明,该方法能明显地改善图像的对比度,突出图像的细节信息,增强后的图像具有较好的视觉效果.
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构造含噪声-纯净训练样本集是制约深度学习去噪的主要瓶颈之一.提出一种基于迭代数据增强的自监督叠前地震随机噪声压制方法,仅利用含噪声样本训练深度神经网络.该方法首先利用多元回归算法估计共偏移距道集随机噪声,再与含噪声样本叠加构造强噪声样本.以skip网络为模型,每次迭代分为2步:(1)以强噪声样本为输入,由上一次迭代优化模型预测弱噪声样本;(2)构造新的强噪声-弱噪声样本集,以监督学习策略优化网络模型.算法的优势为:(1)利用共偏移距道集平缓同相轴特征,能有效估计与实际噪声近似同分布的噪声样本;(2)随着迭代次数增加,弱噪声样本更加接近实际纯净样本,去噪结果接近监督学习;(3)迭代数据增强策略实现了数据增广,增加样本数量,避免过拟合.模拟和实际地震数据试算结果表明,所提算法具有较好的应用效果.
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