40、图像增强与短信垃圾检测技术解析

图像增强与短信垃圾检测技术解析

1. 番石榴果实图像增强技术

在图像增强领域，Type - II模糊技术被用于改善番石榴果实图像。该技术的主要贡献在于应用隶属函数来选择图像区域。为了检验此方案对图像的性能，采用了峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）进行评估。

以下是不同方法的SSIM分析结果：
| 方法 | 图像1 | 图像2 | 图像3 | 图像4 | 图像5 |
| — | — | — | — | — | — |
| ACO | 0.92 | 0.88 | 0.93 | 0.977 | 0.93 |
| GC | 0.91 | 0.89 | 0.92 | 0.86 | 0.91 |
| CLAHE | 0.94 | 0.93 | 0.95 | 0.92 | 0.95 |
| PSO | 0.93 | 0.92 | 0.95 | 0.89 | 0.94 |
| 提出的方法 | 0.95 | 0.95 | 0.96 | 0.95 | 0.96 |

从表格数据可以看出，提出的方法在各项图像的SSIM指标上表现最优，这表明该方法在图像增强方面优于ACO、PSO、GC和CLAHE等现有算法。

水果分类一直是一个具有挑战性的问题，因为水果的形状、大小、颜色和纹理特征差异很大。而该图像增强技术的应用，有效地提升了水果图像质量，展现出了明显的优势。大量研究表明，Type - II模糊技术不仅在视觉上，而且在定量分析方面都能改善水果图像，其结果令人鼓舞，优于其他竞争方案。

2. 基于监督机器学习分类器的短信垃圾检测系统

随着电信技术的进步，移动设备