采用求解正则化函数的方法求解图像去噪重建成绩，并对修复结果使用pnsr和ssim方法进行评估，具体使用方法见文档中使用说明。
2015/6/20 1:39:58
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将能够增强图像纹理信息的分数阶微分算子与变分偏微分方程相结合，运用于图像去噪，提出一种基于分数阶偏微分算子的去噪模型。
该模型能够在抑制噪声的同时，更好地保持图像的纹理细节信息。
由于分数阶微分算子的阶数必须通过大量的实验人为确定，因而选择通过计算局部方差来反应图像局部纹理复杂度，自适应地确定分数阶微分的阶数。
实验表明：自适应分数阶偏微分算子不仅继承了TV模型的优点，并且在保持图像细节信息上的能力更强。
该模型能够在抑制噪声的同时，更好地保持图像的纹理细节信息。
由于分数阶微分算子的阶数必须通过大量的实验人为确定，因而选择通过计算局部方差来反应图像局部纹理复杂度，自适应地确定分数阶微分的阶数。
实验表明：自适应分数阶偏微分算子不仅继承了TV模型的优点，并且在保持图像细节信息上的能力更强。
2019/10/23 3:12:15
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【毕业设计】matlab贝叶斯和通用阈值软阈值图像去噪方法MATLAB程序，希望对大家有协助，仅供大家参考，希望有用.rar
2022/9/5 19:16:31
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传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。
基于图像的稀疏表示，近几年来研讨者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。
利用K-SVD算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对K-SVD算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。
文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用log的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项，从而取得更好的去噪效果。
基于图像的稀疏表示，近几年来研讨者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。
利用K-SVD算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对K-SVD算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。
文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用log的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项，从而取得更好的去噪效果。
2022/9/4 0:28:02
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提出适用于高密度人群的自顺应高斯核，用于对图像进行预处理操作，可以自顺应地对图像进行去噪处理，相比于传统的高斯滤波器获得更好的平滑效果。
2022/9/2 22:24:28
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基于全变差图像去噪经典算法,提出一种自适应保真项的数值实现算法.该算法利用图像纹理区和光滑区中噪声的不同特点,采用不同去噪强度避免传统方法的不足,并以数值方法实现.在保持经典算法去噪效果的前提下,处理了原有阶梯效应和过度平滑的问题,尤其对精致的纹理和细节图像,使其在去噪的同时,不丢失图像特点.该方法处理相对简单,可应用于以偏微分方程为基础的图像处理.
2016/9/27 20:12:09
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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