【摘 要】
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针对数字图像中常见的混合噪声以及边缘轮廓模糊的问题,提出一种修正的阿尔法均值滤波与边缘增强算法相结合的图像预处理算法。修正的阿尔法均值滤波算法首先对像素矩阵中的像素值统计排序,其次去除定量的最大值和最小值,再次求取像素矩阵中剩余像素点的均值,最后用求取的均值代替原始中心点的像素值从而实现图像去噪。边缘增强算法首先使用Sobel算子定位图像边缘信息,提取图像的边缘后,将边缘叠加于去噪图像,最终实现图
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针对数字图像中常见的混合噪声以及边缘轮廓模糊的问题,提出一种修正的阿尔法均值滤波与边缘增强算法相结合的图像预处理算法。修正的阿尔法均值滤波算法首先对像素矩阵中的像素值统计排序,其次去除定量的最大值和最小值,再次求取像素矩阵中剩余像素点的均值,最后用求取的均值代替原始中心点的像素值从而实现图像去噪。边缘增强算法首先使用Sobel算子定位图像边缘信息,提取图像的边缘后,将边缘叠加于去噪图像,最终实现图像的边缘复合增强。经验证,随着噪声密度的不断增加,该算法相比于传统算法始终保持着较小的均方误差值,且均方
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茶马古道作为西南地区重要的贸易线路和移民通道,长期进行的贸易活动和人口迁移促进了沿线地区商贸型古村镇的形成和演化。以茶马古道四川段为例,基于最邻近指数、Ripleys K函数、核密度分析、重心分析等空间分析和计量地理方法,探讨古道交通变迁对商贸型古村镇分布演化的影响及其作用机制。研究结果表明:(1)四川茶马古道的交通变迁过程可分为两个阶段,明清以前主要分布在岷江上游地区,沟通川西盆地和黄河上游的河
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