论文研究-考虑随机权重阈值的多态.pdf

针对小波阈值降噪方法中阈值函数的通用性问题，提出阈值函数的一般构造方法，应用于小波阈值滤波的算法设计。确定阈值函数目标曲线；通过对满足构造条件的典型函数曲线进行平移、旋转、缩放等操作，形成一个具有不同

Sparsity in Deep Neural Networks (DNNs) is studied extensively with the focus of maximizing predicti

基于灰度-模糊熵直方图的阈值分割方法，胡文昭，唐英干，基于灰度-梯度二维直方图的阈值分割方法采用边缘信息来刻画像素之间的空间邻域相关性,提高了分割性能。但该方法在获取边缘信息过�

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上，提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值、半软阈值以及已有的改进阈值函数相比，该函数不仅易于计算，而且

细胞神经网络用于彩色图像边缘提取已经有很多人做了研究。现有的大部分工作都根据经验选取固定阈值来设计CNN模板。但这种阈值的选取方法忽略了人眼最小分辨差具有自适应性的特点。在设计图像边缘提取CNN模板选

为适应在不同光照、不同尺寸、不同灰度下快速响应矩阵码图像的二值化处理，提出了一种集全局阈值、局部阈值和多级阈值化的二值化算法。实验结果表明，该算法性能优越，明显地提高了条码的识别率，可以满足实时场景下

指出了单一阈值选取规则小波包降噪方法的局限性，提出了一种改进的小波包能量分段阈值降噪方法，并与其他小波包降噪方法进行对比分析。仿真结果表明，较其他小波降噪方法，改进的小波包能量分段阈值降噪方法去噪效果

针对含有chirp噪声的图像，应用传统的滤波方法难以实现有效的信噪分离，提出了一种基于分数阶傅里叶变换域的数字图像chirp噪声的抑制方法。该方法是将chirp信号分数阶傅里叶域的滤波算法引入到数字图

针对单幅图像自适应阈值分割算法复杂度高、实时性不足的问题,提出了一种基于图像序列期望特征的阈值分割方法。以图像期望背景区域面积特征为例阐述了方法原理和实现流程。通过与传统(Ostu)算法对比,论述了方

自适应图像复原模型梯度阈值选取研究，王光辉，李红信，改进自适应图像复原模型，能满足中高噪声强度下进行图像复原的要求，但在选取图像梯度阈值时，通过交互迭代，运算量大，耗费时间