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第589章 择日不如撞日（第2页）

没错，此人就是陆时羡。

尽管几人的年纪相若，甚至他们还稍大一些。

但当想象中的传奇站在面前，三人还是感觉有些紧张，哪怕进行研究生面试时第一次面对导师时也没有这种感觉。

“你们这是在处理病毒浸染实验数据？”

陆时羡只是看了一眼，然后不假思索地问道。

三人互相张望一眼，一齐回头。

陈远乔率先回道：“是的，陆神！

"

陆时羡连忙摆摆手：“你们做你们的，不用管我，我就随便看看。”

话说到这里，气氛似乎就要冷落下来。

庞龙忽然笑着开口道：“偶像，来都来了，好不容易来一趟，要不指点指点一手？”

陆时羡眉头一扬，显然没想到有人会cue他。

到了他这个学术荣誉，显然没有人会有胆子向他进行刁难和诘问。

所以，这是一场正常的学术讨教。

陆时羡笑了笑：“你们现在用的是空域像素特征去噪算法来处理图像？”

三人一齐点头。

目前常见的实验图像去噪算法基本就是空域像素特征去噪算法和变换域去噪算法，前者是直接在图像空间进行处理，而后者是间接地在图像变换域中进行处理。

而空域像素特征去噪算法主要针对的是随机噪声。

随机噪声其实是声学或是无线电领域的术语，但在生物工程、水声探测、图像处理、地底勘探、信号处理、无线通信、光纤通信等诸多领域都有广泛应用。

较之于图像的真实信号而言，它就是一种或高或低呈现出不确定变化的信号。

如果前者是坐标轴上的一条轴线，那所有的随机噪声信号就是随机的不规则函数，但它们求和后结果为0。

基于这个零和特点，目前绝大多数的空域降噪算法都是以这个理论为出发点来进行降噪处理。

此时，陆时羡走近一步，仔细了看了两眼，有些讶异道：”

不错啊，没有使用简单的算术均值邻域滤波与高斯邻域滤波，也没有用统计中值邻域滤波和双边邻域滤波。

“

“反倒使用了效率更低而且速度更慢的非局部均值滤波算法，但它的优点也更明显，能够基于整张图像进行去噪，去掉图像里的高斯噪声。”

“现在很多人对实验图像处理都是达到最低标准，勉强能用就行，你们这个研究态度很不错嘛！

“

庞龙只是讪讪一笑：”

陆神言笑了，我们哪有这觉悟？NLm算法的恐怖我们又不是知道，要不是老曾头硬要我们用，我们哪会费这大力气。

“

”

你是不知道他有多夸张，明明两个小时就能完成的任务，在他这里，我们至少要完成两三倍的工作量。”

“最关键的是还出力不讨好。”