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2.
针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果. 相似文献
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我们用三角和的性质研究一类三次Gauss和与两项指数和混合均值的计算问题,并给出一个精确的计算公式. 相似文献
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《数学的实践与认识》2017,(22)
讨论了非可加概率ω(·)和非可加期望E[·]的某些性质,并由上期望下随机变量的独立性概念,给出了上概率下的Chebyshev大数定律,它是经典概率论中Chebyshev大数定律在非可加概率下的推广. 相似文献
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10.
本文研究同分布假设条件和随机控制要求下行负相依随机变量阵列最大值部分和的完全收敛性的问题,得到一些新的结果.这些结果推广和改进了已有关于行独立随机变量阵列和行负相依随机变量阵列的相关定理.作为应用,行负相依随机变量阵列的Chung型强大数定律被取得. 相似文献