简介:邻域均值滤波算法作为图像去噪算法的经典方法,不仅可以有效地消除噪声对图像的干扰程度,并且能够快速平滑图像,但它的缺点是会使图像边缘模糊,窗口越大,模糊程度越明显。本文针对椒盐噪声,分析原邻域均值滤波算法,通过与能量最小化原理相结合,提出新的改进的邻域均值滤波算法,这个算法构造了两个不同能量最小化函数模型,即E1模型和E2模型。两个模型均从图像像素点局部邻域出发,通过求解局部邻域能量最小判断是否利用邻域均值替换原像素灰度值。这个新的去噪算法不仅改变了原邻域均值滤波算法单一的替换灰度值的做法,降低了将非噪声点误判为噪声点的可能性,并且可以根据图像的大小自适应调节阈值,最后达到去除噪声的效果。通过与邻域均值滤波算法进行实验对比,取得较好的去除噪声效果。
简介:摘要:本文引入了邻域概念证明不等式的同向可加性扩大性的错误结果。为纠正这样的错误我们采用待定系数法,待定系数法从根本上来讲是减少了不等式同向可加性的应用次数。次数越少,结果越准确。
简介:[摘要]生成性教学是在新课程改革背景下提出来的,它是指在师生互动过程中,通过教育者对学生的需要和学生感兴趣的事物进行价值判断,不断调整教学活动,以促进学生更加有效地学习课程。它既不是教育者预先设计好的、在教育过程中不可改变的僵死计划的执行,也不是儿童无目的、而是一个动态的师生共同学习、共同建构的过程。其特征是动态性、参与性和创造性。主要实施策略有:把握好预设与生成的关系;促进交往与对话的课堂氛围;充分发挥教师的教育智慧。[关键词]生成性教学特征策略一、生成性教学的含义《辞海》对“生成”的解释为“变易”,即对“无”的否定或对“有”的否定之否定。生成,原意是指生长和建构,而新课程理念下的课堂教学赋予生成以特殊的含义,我们认为生成是一种课堂上出现的“偶发事件”,是教师与学生、学生与学生在一定的情境中,围绕多元目标,在开展合作、对话、探究、交流的生态课堂教学中,即时生成的、灵动的,来自于学习者自身体验,超出教师预设方案之外的新问题、新情况……