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题名生态补偿横向转移支付的优先领域选择及边界区分
被引量：2
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作者
华香
田贵贤
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机构
聊城大学东昌学院
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出处
《商业时代》
北大核心
2013年第26期100-101,共2页
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基金
山东高校社科研究计划项目(J12WG58)
聊城大学东昌学院2011年度社科项目(2011sk006)阶段性研究成果
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文摘
对我国而言,资源约束、环境污染、生态退化的严峻形势迫切需要建立和完善生态补偿类横向财政转移制度。我国改革开放以来实行经济的非均衡发展战略,是造成地区间经济社会差距的客观原因。因此在生态补偿初期阶段,由于生态效益的市场化衡量体系缺失,产权不清,企业和公众意识不强,政府必须强制性介入。
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关键词
横向财政转移支付
优先领域
边界区分
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分类号
F062.2
[经济管理—政治经济学]
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题名改进的边界区分脉冲噪声检测方法
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作者
郭远华
周贤林
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机构
四川师范大学数学与软件科学学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第A02期157-159,共3页
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基金
四川师范大学自然科学基金资助项目(15YB008)
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文摘
针对边界区分噪声检测（BDND）方法对随机脉冲噪声的漏检数较大的不足,借鉴其排序和两级检测的思想,提出了局部灰度密度的噪声检测方法。在9×9和5×5两级窗口分别计算中心点的加权灰度密度得到两个灰度密度图,对窗口内密度升序排列查找密度突变点,若中心点在两个序列突变点左侧,则初步判定为噪声。对于初步噪声,进一步根据5×5窗口中的4个方向差值降低错检。测试表明：512×512图像添加10%至50%的随机脉冲噪声,Lena的错检数和漏检数分别在1 500~2 500、4 800~23 000的范围内,Boat的错检数和漏检数分别在4 200~5 400、5 200~25 000。随着噪声密度的增加,错检数稳定在较低值,漏检数保持在理论上的低值,优于BDND和DWM方法。
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关键词
图像去噪
随机脉冲噪声
噪声检测
边界区分噪声检测
灰度密度
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Keywords
image denoising
random-valued impulse noise
noise detection
Boundary Discriminative Noise Detection （BDND）
pixel-value density
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于可区分边界和加权对比度优化的显著度检测算法
被引量：2
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作者
姜青竹
田畅
吴泽民
刘涛
张磊
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机构
中国人民解放军理工大学通信工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期147-156,共10页
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基金
国家自然科学基金青年基金(No.61501509)
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文摘
针对目前基于先验背景的显著度算法中,把图像的所有边界同等对待带来的误判别问题,本文提出一种基于可区分边界和加权对比度优化的显著度检测算法.为了客观评价显著度,本文首先设计了一种粗略评估显著度的指标,用来选择较好的背景图.以该指标为基础,该算法先利用Hausdorff距离对边界进行区分,再利用测地线距离变换完成可靠的背景检测;然后,构造了一种前景-背景加权的对比度来计算初始显著度;最后,使用加权的优化模型进行显著度的优化.在5个公开数据集上的实验结果表明,本文算法在保持快速、无训练等优点的同时,检测性能优于目前主流算法.
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关键词
显著度检测
背景图
可区分边界
加权对比度
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Keywords
saliency detection
background map
discriminative boundary
weighted contrast
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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