CONVERGENCE OF NEWTON＇S METHOD FOR A MINIMIZATION PROBLEM IN IMPULSE NOISE REMOVAL

Recently, two-phase schemes for removing salt-and-pepper and random-valued impulse noise are proposed in [6, 7]. The first phase uses decision-based median filters to locate those pixels which are likely to be corrupted by noise (noise candidates). In the second phase, these noise candidates are restored using a detail-preserving regularization method which allows edges and noise-free pixels to be preserved. As shown in [18], this phase is equivalent to solving a one-dimensional nonlinear equation for each noise candidate.One can solve these equations by using Newton‘s method. However, because of the edgepreserving term, the domain of convergence of Newton‘s method will be very narrow. In this paper, we determine the initial guesses for these equations such that Newton‘s method will always converge.     

部分象素全息屏实现三维显示

介绍了利用部分象素全息屏实现三维立体显示的基本原理和结构,并指出可通过记录部分象素结构复合在同一平面内的狭缝全息图获得这种部分象素衍射屏.与电子束刻蚀技术相比,具有制作简便、成本低、制得屏面积大等优点.最后给出了光学实验方法与结果.     

一种改进的基于过渡区的图像分割方法

就过渡区的图像分割技术提出一种改进的过渡区方法。该方法关少了过渡区方法分割图像的运算量，且利用了直方图方法计算简单的优点，它还能将直方图中峰差别很大或双峰间的谷比较宽广而平坦的图像分割得较好，而直方图方法对此类图像不适合，同时它利用了不同灰度值象素的梯度信息，具有较好的稳定性，可以抗噪声和干扰，克服了图像中非目标区域的影响。实验证明它不失为一种好的图像侵割方法。     

人工神经网络的光学实现

本文讨论了光学神经网络的优势及其所面临的主要问题,简述了它近十年来的发展．光互连是光学实现神经网络最具吸引力的技术,光电混合集成的灵巧象素器件又融合了电子器件灵活、可编程、易控制的特点．二者的结合是当前光学神经网络发展的主要趋势,它们为神经网络的进一步发展和应用,为超大规模神经网络的实现和应用提供了一种很有前途的方案．     

自由空间光交换网络中FET-SEED灵巧象素(2,2,2)光开关节点

灵巧象素作为自由空间光交换网络中的光开关节点具有开关能量小、高速、智能等优点.本文首次分别设计了在集中控制方式下和嵌入控制方式下(2,2,2)FET-SEED(场效应-自电光效应器件)灵巧象素光开关节点,并对其开关逻辑功能进行了分析.     

数字散斑相关测量中亚象素位移搜索的曲面拟合研究

本文介绍一种在散斑相关测量技术中进行亚象素位移搜索的新方法.用对相关系数作曲面拟合的方法来进行亚象素位移搜索,不但可以减少相关分析的运算量从而提高测量分析的速度,而且可以提高测量精度.