本网讯(文/黄果 图/黄陈英)黄果等人论文《非局部多尺度分数阶微分图像增强算法研究》获得乐山市人民政府第十四届优秀科技学术论文的通报。论文摘要:为了更好增强图像中的有用信息,改善图像视觉效果,该文提出了一种基于非局部多尺度分数阶微分图像增强算子(NMFD)。该算子首先将图像分成若干块子图像,计算每一块子图像的边缘强度系数、熵值和粗糙度等细节特征,将得到的特征数据在全局图像范围进行统一尺度的归一化,然后对这些归一化的数据进行加权求和作为图像的非局部特征值,最后利用指数函数建立图像细节特征和分数阶微分算子阶次之间的非线性量化关系,在不同的图像子块区域,确定不同尺度的分数阶微分阶次,实现图像的非局部多尺度增强。
许黎等人论文《结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型》在四川大学学报(自然科学版)发表。论文摘要:针对传统去除椒盐噪声方法在图像噪声密度较高时去噪性能较差的缺点,本文提出了一种结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型,提高了高密度椒盐噪声下去噪算法的性能,该滤波器工作模式可分为三个阶段:首先图像疑似噪声点预处理,通过极值判断法,将待处理像素点进行区分得到疑似噪声点;其次确定噪声点处理,将已确定噪声点用邻域内的中值或均值自适应替换,从而完成去噪;最后疑似噪声点再次处理,通过算法内置参数和条件,进一步判断疑似噪声点是否为噪声点;该模型还加入噪声标记点方法,通过迭代处理判断标记点结束去噪,得到滤波后的图像.仿真实验证明,本文提出的方法较传统的几种去除椒盐噪声滤波算法,无论是针对低密度噪声图像或高密度噪声图像,去噪性能都有一定的提升,且能够较好地保留图像边缘和纹理等结构信息。
金澎等人成果《智能财税知识系统的关键技术研究与应用》通过科技成果鉴定,专家组认为该项目成果整体技术达到国内领先水平。成果技术就绪水平处于TRL8级,具有良好的推广应用前景。项目简介:该项目针对国内税务知识复杂、难处理等问题,采用了AR识别、AI自然人语音识别、智能搜索、智能云等技术,构建了个人税法、企业税法等的税收知识图谱,并在此基础上研发了具有非接触式网络办税业务的流程仿真、页面仿真和操作模式仿真功能的财税智能知识问答系统,实现了智能化的纳税人认证与识别,提高了报税效率,降低了税务工作人员劳动强度。