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图像增强是指对图像进行加工,以获得更“好”的视觉效果的一种图像处理技术。由于图像的最终接收者是人,所以评价图像“好坏”的关键在于其是否符合人类视觉系统的特性。针对低对比度图像,结合人眼视觉神经系统的感知特性,提出了一种基于PCNN与LR模型的图像增强方法。分析和仿真结果表明,该法能够较好地突出图像的边缘细节信息,明显地改善图像的视觉效果。
语法分析中的错误恢复是现代编译器中智能感知功能的重要组成部分,错误恢复的效果直接影响到智能感知功能的性能。在分析LR语法分析中LR分析表特性的基础上,提出了一种对LR分析表中的Goto表项进行改造来进行语法错误的诊断和恢复的方法。该方法充分利用了LR分析表中的空闲表项,在不增加空间需求的情况下,提高了语法错误的诊断和恢复的效率和准确率。

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