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基于引导滤波器和局部回归理论的Monte Carlo图像噪声移除算法被引量：2: 2018年; 针对现有Monte Carlo(MC)光线跟踪算法中噪声影响大和绘制消耗高的问题,提出一种基于引导滤波器和局部回归理论的自适应绘制算法.首先计算场景特征图像的梯度信息,利用引导滤波器对初始特征图像进行预过滤,以提高诸如景深、运动模糊等特殊绘制效果的图像质量;然后利用局部回归理论进行图像重构,并在图像空间计算最优重构参数,从而避免由含噪特征图像导致的噪声传递问题;最后计算Stein’s unbiased risk estimator(SURE)评判像素复杂程度并引导自适应采样过程.实验结果表明,该算法能够在提高图像视觉质量的同时,有效地降低了噪声影响,并能够绘制高质量的景深、运动模糊等特殊效果.; 刘宇郑昌文郑昌文

GRAPES数值天气预报模式软件剖析: GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)是由中国气象科学研究院数值预报研究中心自主开发的新一代静力/非静力多尺度通用数值预报模...; 刘宇

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刘宇