高光谱遥感数据蕴含着丰富的地物反射光谱信息,其原始反射数据中含有大量的噪声,这些噪声严重影响地物反射光谱中的吸收特征,大大降低数据的分析精度,研究有效的高光谱遥感数据噪声滤波算法是改善高光谱数据分析效果的关键环节。研究了推扫高光谱图像(PHI)影像中条带噪声的高频特性,针对目前常用的矩匹配方法及几种改进的矩匹配方法都存在一定的缺点,提出一种改进的行平滑条带滤波方案,对含有条带噪声波段行均值曲线进行平滑处理,并调整图像中各像元的灰度值,以减小行间灰度差异,所得图像的峰值信噪比有所提高,取得了比按波段的矩匹配方法更好的去条带效果,在较好地削弱图像中条带噪声的同时,保留了原图像的辐射特征。

为进一步抑制遥感图像的非均匀噪声,首先分析了空间遥感高光谱图像条带噪声产生的原因及噪声模型,进而提出一种基于窗口阈值判决的改进矩匹配算法。选取相对平坦,且条带噪声与背景对比较明显的区域进行阈值估算,并选取参考均值、标准差和条带阈值判决对条带噪声进行矩匹配处理。实验结果表明,所提算法的峰值信噪比相对传统方法至少提高了6.2163 dB,均方误差最小降低了5.9630,结构相似度至少提高了0.254。与传统方法相比,采用所提方法处理后的图像变异逆系数有所提高,图像横向梯度与标准差有所降低,该方法还去除了图像中的条带噪声,保留了原始图像的细节信息。

X射线双能计算机层析成像(CT)技术是安全检查领域一种重要的材料探测与识别手段。双能CT投影分解是双能CT预处理重建算法的核心内容和关键步骤。针对现有投影分解算法的不足，提出了一种基于投影匹配的双能CT投影分解算法。依据系统能谱和基材料线性衰减系数曲线，通过求解投影积分方程组建立高低能投影查找表。对于给定的高低能投影，在查找表中寻找最佳匹配点，进而获取基材料分解投影。该算法避免了现有算法复杂的迭代优化过程，简化了系统的标定过程，分解精度取决于查找表的设定步长。相对现有算法该算法有实现过程简单、易于并行计算的优点。仿真实验结果验证了算法的有效性。

云平台存储和处理大规模社交网络数据的日益普及，如果我们不注意使用云平台的方法，隐私泄露将成为一个严重的问题。 本文提出了一种分布式k自同构算法和一种分布式子图匹配方法，该分布式k自同构算法可以通过添加噪声边缘来确保k自同构和分布式，从而有效地保护云平台中社交网络的隐私。子图匹配方法可以快速获得临时子图匹配结果。 将临时结果加入后，我们可以根据客户端中k自同构图和k自同构函数的对称性，通过对临时结果进行恢复和过滤来获得正确的结果。 我们还提出了一种改进的方法，该方法利用增量思想来解决动态子图匹配的问题。 实验表明，上述方法对于处理大规模社交网络图问题是有效的，并且可以有效解决子图匹配的隐私泄露问题。

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主要介绍了Java实现的模糊匹配某文件夹下的文件并删除功能,涉及java针对目录与文件的遍历、匹配、判断、删除等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下