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Online Judge

于 2020-12-01 发布
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Online Judge系统跟POJ,ZOJ类似

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  • 稀疏分解图像去噪
    传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域,而噪声信息处在高频区域,从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪,而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示,近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型,其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息,将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典,同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限,通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法,该算法采用 log 的泊松似然函数作为保真项,用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项
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    序主框架采用单文档SDI,切分窗口技术,数据库采用ADO技术,开发环境是基于 vs2008 + SQL 2005。系统具有学生信息管理,学生成绩管理,课程信息管理等功能,并且能对记录信息进行添加、删除、查询、统计等功能。(数据库直接附加既可以)V2.5主要修正了 2.0版中查询模块的bug。
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