去青春痘的方法

去青春痘的方法（精选14篇）

篇1：去青春痘的方法

话说这个人长的好看不好看都是看一张脸，但是如果脸上长了不改长的痘痘，不仅会对自己的形象带来影响，更重要的是对我们的自信心也是一种打击，而且现在由于人们的饮食习惯和作息时间越来越不正常引起的内分泌失调造成的痘痘也是很多人想除掉的祸患。

现在化妆品市场的异常繁荣和监管不力，使得很多化妆品中含有很多的化学性物质，如果经常擦拭的话会对我们的身体造成伤害，那么去青春痘的方法到底是什么呢。

1、洗脸是美丽肌肤的第一步，但一天早晚两次或是流汗、弄脏时再洗就够了。如果过度清洗，会将皮肤上的保护油脂完全洗去，造成皮肤太过干燥，对于肌肤有很大的伤害，或许会感染细菌，不可不注意。

2、多吃一些天然不含人工添加物的食品，植物纤维的蔬菜水果以及酸奶;多吃蔬菜，因为吃红萝卜、菠菜、青椒、椰菜花等可以增强对细菌的抵抗力，当然均衡的饮食也很重要。

3、别情不自禁用手摸脸。这往往造成细菌在脸上肌肤滋生，从而产生青春痘。头发的不洁有时也容易刺激脸部肌肤，长出恼人的痘痘。

4、无论多忙，最晚在11点就请上床睡觉吧。肌肤的新陈代谢通常由晚上11点到半夜两点时进行，把你的生理时钟调对时间，才不会拥痘自怜。

5、适度运动可促进新陈代谢，对身体及肌肤都有良好效果，每天3分钟的体操，是保持美丽肌肤的绝对秘诀哦!

6、精神上的压力会造成皮脂分泌旺盛，也是青春痘的成因，心情愉快会让痘痘远离。

7、喜欢吃甜食而不能自制是造成长青春痘的重要因素。糖分多的蛋糕及碳水化合物多的点心最容易造成青春痘。另外，花生等果仁类也应尽量少吃。爱美的少男少女们最好对这些食物敬而远之。

其实只要我们保持乐观的心态不仅对于痘痘而且对我们的身体也是非常有益处的，如果有压力的时候也不要扛着要尽量的去释放压力，找一种解压的方法，这样对我们的身体都是非常健康的。

篇2：去青春痘的方法

对策：这种情况就要注意清洁皮肤的工作，用温和的洗面用品，洗脸过后用保湿产品，晚上可以用蜂蜜和珍珠粉做DIY面膜，保湿消炎。

DIY----蜂蜜珍珠粉维E面膜

原料：珍珠粉1g,蜂蜜一小勺(八宝粥中的小勺就可以了),维生素E胶囊一粒。

方法：将1g珍珠粉放入小盒，然后将胶囊内的维E挤到珍珠粉上，再将蜂蜜放入，然后用棉签棒搅匀备用;用棉签将谢匀的面膜敷在脸上，要半小时以上。

功效：每周做两次这种面膜，对皮肤非常滋养。

2.内体火旺

内体火旺也是引发青春痘的原因之一。在长青春痘的朋友们还会伴有咽喉干燥，口臭，大便干燥等症状。

对策：这种情况就要多吃水果蔬菜来改善。情况严重的，可以吃一些清火药。消夜更是禁忌，因为消夜很容易上火的喔!

3.气侯变化 内分泌失调

天气的变化造成内分泌失常，青春痘时常是内分泌的首要表现，比如在每次周期前都会有青春痘出现，周期过后有消失，或在压力增大、环境改变、饮食不均、等的条件下，最易冒痘痘。

对策：这种情况就是要注意休息，充足的睡眠可是美容的好帮手。还有保持心情愉快，调节好你的内分泌。

4.清洁不彻底暗藏“痘”机

如果你每天洗脸很潦草，也是很难不长痘的。要知道，秋季皮肤角质代谢旺盛，老化的角质如果洗得不彻底，则和一些由于卸妆不彻底而产生的残妆一起堵塞你的毛孔，引发痘痘。

篇3：一种新的图像去噪方法

由于信号、图像在产生、传输和记录过程中,经常会受到各种噪声的干扰,因此必须对图像进行降噪,以方便进行下一步工作。去噪是图像处理领域最成熟的分支之一,目前已有许多种去噪的方法。

给定一幅噪音图像f,我们希望得到分解f=u+n。其中,u为要恢复的图像,n为噪声。因此我们的问题是:通过一些已知的观测值f来估计原图像u的值。但是这个问题是不适定的,并且方程离散化后得到的离散方程也是相当病态的。

现在,人们已经提出很多解决方法,最经典最成功的图像处理模型是1992年由Rudin、Osher和Fatemi提出的总变差(TV)模型[1](ROF):

$\underset{u\in BV(\Omega )}{{\displaystyle min}}{\displaystyle {\int }_{\Omega }|}\nabla u|+\frac{1}{2\lambda }{\displaystyle {\int }_{\Omega }(}f-u){}^{2}dx$ (1)

其中ᐁ表示梯度,$|\cdot |$表示欧几里得范数。

实践表明ROF模型是一个很好的图像去噪模型。对于这个模型的求解,1995年Chan、Golub和Mulet提出了一种非线性原对偶方法[2],数值实验证明这种方法具有近似二次收敛速度,但是这种方法在处理大型问题时需要很长的运算时间,为此,本文提出了一种基于分块的图像去噪方法, 数值实验表明这种方法具有很好的去噪效果。

2 总变差

假设函数f定义在区间[0,1]上,在实分析中给出了在这个区间上函数f的总变差的定义如下:

${\rm T}V(f)\stackrel{def}{{\displaystyle =}}sup{\displaystyle \sum _i|}f(x{}_i)-f(x{}_{i-1})|$ (2)

其中上确界sup是在区间[0,1]上的所有划分0=x0<x1<…<xn=1下取得。如果f是跳跃不连续有限数分片常数函数,则TV(f)即所有跳跃的大小之和;如果f是连续的,则我们可以在(2)式的右端乘以和除以Δxi=xi-xi-1,且当Δxi→0时取极限得到表示式:

${\rm T}V(f)={\displaystyle {\int }_0^1\left|\frac{df}{dx}\right|}dx$. (3)

类似于(3)式,可得二维空间下的表达式:

${\rm T}V(f)={\displaystyle {\int }_0^1{\displaystyle {\int }_0^1\left|\nabla f\right|}}dxdy$. (4)

其中$\nabla f=(\frac{\partial f}{\partial x}‚\frac{\partial f}{\partial y})$表示梯度,$\left|(x‚y)\right|=\sqrt{x{}^2+y{}^2}$表示欧几里得范数。

3 总变差图像去噪原对偶方法

假设一幅图像的退化模型是Ku+n=z,其中z是观测到的图像,u是真实图像,n是高斯白噪声,K是一个(已知)线性模糊算子(这里假设K=I为单位矩阵算子)。在[3]中提出了使用总变差TV-范数作为正则化泛函:

${\rm T}V(u)={\displaystyle {\int }_{\Omega }\left|\nabla u\right|}dxdy={\displaystyle {\int }_{\Omega }\sqrt{u{}_x^2+u{}_y^2}}dxdy$ (5)

则图像去噪问题可以被表示为:

$\underset{u}{{\displaystyle min}}\alpha {\rm T}V(u)+\frac{1}{2}{\displaystyle {\int }_{\Omega }(}u-z){}^{2}dxdy$ (6)

即,

$min\alpha \left|\nabla u\right|{}_{L{}^1}+\frac{1}{2}u-f{}_{L{}^2}^2‚\left|\nabla u\right|=\sqrt{u{}_x^2+u{}_y^2}$ (7)

其中α为平衡参数。由变分原理[5],假设满足齐次Neumann边界条件,则这个问题对应的Euler-Lagrange方程为,

$0=-\alpha \nabla \cdot \left(\frac{\nabla u}{\left|\nabla u\right|}\right)+(u-z)$ (8)

其中ᐁ·表示散度算子。

考虑到当ᐁu=0时,这个方程没有意义,因此考虑$\left|\nabla u\right|$的正则化形式$\left|\nabla u\right|{}_{\beta }=\sqrt{\left|\nabla u\right|{}^2+\beta }$其中β是一个小的正参数,称为正则化参数。所以现在去噪问题变为:

$\underset{u}{{\displaystyle min}}\alpha {\displaystyle {\int }_{\Omega }\sqrt{\left|\nabla u\right|{}^2+\beta }}dxdy+\frac{1}{2}{\rm K}u-z{}_{L{}^2}^2$ (9)

在[4]中证明了当β→0时这个扰动问题收敛到问题(6)的解。其对应的Euler-Lagrange方程为:

$0=-\alpha \nabla \cdot \left(\frac{\nabla u}{\sqrt{\left|\nabla u\right|{}^2+\beta }}\right)+(u-z)=g(u)$ (10)

主要的困难就在于对高阶非线性项$-\nabla \cdot \left(\frac{\nabla u}{\sqrt{\left|\nabla u\right|{}^2+\beta }}\right)$的线性化上,为了解决这个问题,Chan,Golub,Mulet在[2]中提出了原对偶Newton方法。引入一个对偶变量$w=\nabla u/\sqrt{|\nabla u|{}^2+\beta }$,将它代入(10)式中得到下面等价的非线性偏微分方程组:

用牛顿法求解方程组(11),需要求解形式为G′(w,u)(δw,δu)=-G(w,u)的方程组的解,其中(δw,δu)为牛顿步。即求解以下方程组,

在式(12)中,我们可以通过消去δw得到关于δu的方程

$\left[-\alpha \nabla \cdot \left(\frac{1}{\left|\nabla u\right|}\left({\rm I}-\frac{w\nabla u{}^{{\rm T}}}{\left|\nabla u\right|}\right)\nabla \right)+{\rm K}{}^{*}{\rm K}\right]\delta u=-g(u)$ (13)

在求得δu之后我们又可以从下面的式子求出δw

$\delta w=\frac{1}{\left|\nabla u\right|}\left({\rm I}-\frac{w\nabla u{}^{{\rm T}}}{\left|\nabla u\right|}\right)\nabla \delta u-w+\frac{\nabla u}{\left|\nabla u\right|}$ (14)

然后更新(w,u)得,

w:$=w+\delta w‚\begin{array}{cc}& \end{array}u$:=u+δu.

4 分块图像去噪方法

4.1 新方法的提出

由于一幅图像用数学的语言描述就是一个矩阵,例如一幅分辨率为的图像就可以用一个大小为的矩阵来表示,因此我们考虑把噪声图像的矩阵表示分割成个相等不重叠的方块,首先分别对每个子块进行去噪处理,然后再把恢复后的子图像块组合回原来大小的图像。通过数值实验,这种方法的确很大程度上提高了去噪效率,并且分块去噪图像与不分块去噪图像恢复质量相当。这里我们所用的图像恢复质量比较标准是如下表示的信噪比函数:

$S{\rm N}R=10*lg(\frac{{\displaystyle \sum {\displaystyle \sum (}}u{}_{i‚j}){}^2}{{\displaystyle \sum {\displaystyle \sum (}}u{}_{i‚j}-û{}_{i‚j}){}^2})$ (15)

其中表示去噪后图像像素的灰度值,表示原始图像(即未加噪音的原始图像)各点的灰度值,显然信噪比越大说明图像恢复质量越好。

4.2 对新方法的改进

显然新方法是有效的,但是由于分块的时候是选取的不重叠的方块,又是分别独立去噪,所以导致了组合后的图像在相邻两个分块连接处出现了不光滑现象,为了消除这种现象,我们提出了对新方法的改进策略。

在分块的时候,为了实现与相邻块的连续性,我们采取每个子块均多取两行两列,即每个子块的上下左右同时多取一行或者一列元素,而对于边界我们取与边界相同的值来代替。具体方法如下:

设待恢复的图像为,则每个子块大小为,其中。首先将扩张成,其中

u1(2:n+1,1)=u(:,1); u1(2:n+1,n+2)=u(:,n); (16)

u1(1,2:n+1)=u(1,:); u1(n+2,2:n+1)=u(n,:);

另外令u1的四个顶点分别等于u的四个顶点。然后分块,每个块的大小是nx×ny的,并且相邻两个子块有两行或两列是重合的,这样就将u1分成了N2个块矩阵。

对每个块用第2节的原对偶Newton方法进行去噪,得到N2个nx×ny的恢复块图像矩阵,下面只需要对这些块矩阵进行组合就可以得到去噪后的图像了。在组合的时候我们采取以下策略:在块连接处由于有两行或两列是重合的,因此我们对重合的部分取平均值,然后对每个块我们只取其中间的大小为(n/N)×(n/N)的子矩阵,对这些子矩阵进行组合就得到了去噪后的图像。数值实验结果表明与整体去噪相比,本文提出的方法有着明显的优势。

5 数值实验

下面给出本文提出的方法实验结果及其比较。污染图像的获得是通过给清晰图像添加给定方差的噪声。判定图像质量的指标值用(15)式表示的信噪比SNR值。SNR值越大的图像在某种程度上说明图像质量恢复得越好。

下面分别对三幅不同大小的图像进行实验,表1,表2,表3分别比较了三幅图像的不同分块数与不分块在运行时间和信噪比上的不同。图1,图2,图3分别对应了三幅图像的清晰图像、加噪图像以及不同分块和不分块恢复图像。

6 结束语

由第5节数值实验比较可知,本文提出的新方法对一般去噪问题能够提高一倍左右的运算速度,特别是对较大的图像去噪问题效果更加明显,运算速度甚至可以提高好几倍;并且从信噪比值比较可知,新方法也在一定程度上提高了图像恢复的质量。因此本文提出的方法是有效可行的。

参考文献

[1]L.Rudin,S.Osher and E.Fatemi.Nonlinear total variation based noise removel algorithms[J],Physica D,1992,60:259-268

[2]Tony F.Chan,G.H.Golub and P.Mulet.A Nonlinear Primal-dual Method for Total Variation-Based Image Restoration[J],SI-AM J.SCI.COMPUT.1999,20(6):1964-1977

[3]L.Rudin,S.Osher and E.Fatemi,Nonlinear total variation based noise removel algorithms[J],Physica D,1992,60:259-268

[4]R.Acar and Curtis R.Vogel.Analysis of total variation penalty methods[J],inverse problems,1994,10:1217-1229

篇4：母亲的青春去哪儿了

我的心兒徜徉在这一片花海中。那些飞扬的花瓣与母亲年轻时穿的白裙子上的花瓣竟是如此相似，于是，万千思绪被牵引，我从记忆中拾起那张泛黄的老照片，让时光逆回，重新开启那段尘封的岁月……

1998年，北京，春末夏初。母亲戴着一顶淡蓝色褶皱边的遮阳帽，手执木扇，一身素净的白裙，倚在亭栏边。裙上彩蝶、鲜花相伴共舞，亭外柳条下垂，海棠花开似锦，彩蝶纷飞。母亲嫣然一笑，相机，将她恬美的笑颜永远定格在了那一刻。

照片上的母亲，姣若春花，美如秋月。那时的她，紧握着青春，韶华正好。然而，年年岁岁花相似，岁岁年年人不同。十几年的光阴弹指即逝，岁月模糊了母亲姣好的容貌。她近来常问我：“你看，我是不是老了？”我望着母亲，才意识到她真的憔悴了。

不久前，我和姐姐都生病了，母亲日夜照顾我俩。最终，我和姐姐都痊愈了，而母亲却撑不住了。她病了，几日里憔悴消瘦了许多，好一阵子才缓过来。时光的刻刀曾经为母亲雕刻出美丽的容颜，而现在，它却又无情地将那份美丽一点点摧残。

正如那首小诗所言：我总算明白，如花美眷，终抵不过似水流年；姹紫嫣红的春色，也不过是韶光一现。我想起了作家张晓风的《母亲的羽衣》。母亲，在她决定成为一名母亲时，便将自己最华美的羽衣装进了岁月的行囊，从此不再取出。我的母亲，她不再打扮自己，却总是把我打扮得漂漂亮亮；她的手也不再纤细，而是多了一道道岁月的痕迹……她放弃了自己的青春，只因为我已来到这个世界。

篇5：去青春痘的方法

现今有一句很时髦的话,叫做“让青春去等待”。据说它出自很时髦的流行歌曲。所以追赶时髦的现代人，纷纷效仿，自以为是时代哲理。

“让青春去等待”，“等候”什么呢?“等候”财富，金钱、好运、机遇? 还是“等候”别人的帮助，“等候”命运的恩赐，“等候”异想天开的收获?

“让生命去等候”。为什么要去“等候”呢?是守株待兔，还是孤注一掷。别让“青春去等候”别让“生命去等候”“青春”正以他无限的魅力在想我们召唤。让我们别在等候青春。

青春不是年华，而是心境;青春不是桃面、丹唇、柔膝;而是深沉的意志，恢弘的想象，炽热的感情，青春是生命的源泉在不息地涌流。青春气贯长虹，勇锐盖去懦弱，进去压倒苟叟，如此锐气，弱冠后生有之，且顺之年则亦多件，年岁有加，并非垂老;理想丢弃，纺堕暮年。

很显然，所谓的`时代哲理，它只是一个莫名其妙的词语的组合，尽管人们可以用丰富的想象力填补它，但它中心的意义无非落在“等候”二字上。因此，我想问：有什么理由去“等候”。

有些人在青春的召唤下迎面走来，勇敢，坚强的向前使去。但有些人却胆却了，不愿意前进，当然不进则退。

在青春时期我们要有目标，正如一篇文章所讲，“一旦追求消失，锐气如同冰雪覆盖，在世不恭，自暴自弃便油然而生，即使年方二十实已老矣。然而坚持追求，你就有望在百岁高龄告别尘世视乃觉年轻。”

篇6：致远去的青春散文[范文]

人生汇聚着太多的辛酸和悲苦，无数的世态炎凉总让我们回想起曾经的美好；遥想某个风起之夜，我们披着皎洁的月色走向梦的远方，走向飘荡着青春的血液、汗水、眼泪飞过的地方；看春色烂漫、夏日鸣蝉、秋叶绯红、冬雪绵绵，我们知道所有的风花雪月、季节变换都是过客，我们才是风景里永远不变的主人。

其实，在那个诗意飞舞、英姿勃发的年代我们也有过欣喜若狂、长吁短叹；所有的欢喜与悲伤、得意与失意都在岁月之河里缓慢地沉淀，发酵，生命之树由此发芽、抽枝长得更高，生命会变得更加丰满、愈加风景无限；凝望处星河灿烂、鲜花盛开、杨柳依依，风采无限。

几十年的风雨历程，我们耕耘于三尺讲台，顶酷暑、冒严寒、披星带月、孜孜不倦，有人平淡无奇、有人一路高歌、有人浑浑噩噩、有人奇峰突起。梦想与追求在时光里无声地跌宕，生命的底色永藏在心底；平凡、清淡的教学生涯一次次唤醒多少学子的梦想。一届届的学子们不期相遇、快乐相聚、伤心别离；今夜有人远行，谁为谁斟满一碗送行之酒？

曾记否，傍晚嘹亮的歌声惊飞了树上的一只只倦鸟，清晨朗朗的书声吸纳成为滋养生命的甘泉，流进我们的血液，加速我们的成长。蓦然回首，谁会记起操场上、那一朵灿烂的小花在红红的太阳下寂寞地开放；青春的迷茫轻如风、淡如月，伴着岁月的旖旎廖落成一颗金色的种子，含在心上，潜滋慢涨；在春色烂漫之时我们轻拥入怀，秋风四起出，我们就着黄菊、斟满酒杯，畅饮高唱。

校园的岁月、校园的歌声一分分都存入了记忆的银行；食堂里五分钱的白菜是我们无数次享用的美味，寝室前的自来水是我们免费畅饮的饮料，前排的女孩的马尾辫无数次被意念揪起，隔壁班的帅哥在在纸上遭受无数次通缉；心思于寂寞同在，忧伤随浮云飘过!

篇7：带着青春去旅行的写景散文

我不是个爱玩的人，出门玩经常闲累闲麻烦。我出过远门，但那都是跟团的还有别人邀请去的。以前，我从来不觉得人一定要旅行，去一个陌生的环境接触陌生的事情。但是后来偶尔读到一本书叫做《旅行的意义》里面的一句话让我印象深刻，大概说的是旅行的真正意义不在于玩过多少地方而在于你在旅行途中学到了什么收获了什么。在旅行中我们要面对很多人，他们可以是旅馆的老板可以是一起玩的朋友也可以是形形色色的陌生人。

之前，我堂哥带我去过乌镇，我就渐渐迷上了古典的水乡，并且决心要走遍江南水乡。时间总是在犹豫、恍惚中度过，计算着去的时间，犹豫着是不是再约个伴一同前往，又纠结着去的方式，或担心着没有时间。

人的一生忙忙碌碌也不过短短数十载。年轻的时候不去疯狂不去闯荡，不去说走就走的旅行，不去经历各种各样的人和事，怎么成长怎么成熟怎么珍藏那些过往的记忆。

准备好行李，订好旅馆，计划出发的时间，约了几个同样喜欢旅行的朋友，原来旅行的开始比想象的要简单的多。坐在前往西塘的大巴车上，已经有些疲倦，路途的劳顿任谁都有困倦与抱怨，这个时候也许想想古镇的清幽高远、宁静祥和不错，心一下子平静了下来。

这里的客栈都是自家老房子改造的，也颇具古镇的特色，门板上雕琢着几个文人墨客才有的大字云来集客栈，云水之乡，应时应景。

在客栈阿姨热情的招待下，我们放好行李，正式开始探寻古镇之谜。幽长的小巷、青石子铺砌的小路、长满苔藓的石桥、临河而立的老房子，空气中弥漫着一丝丝淡淡的忧伤，那些经过岁月冲刷的小屋弄堂渗透着一股浓浓的乡愁，让我忘记繁华忘记自己身在何方将要去哪，只希望时光可以静止在这一刻。

走过这些安静的小巷，对面又是繁华的风景。让人不觉想到每个人都贪恋人间的繁华，但是置身其中又身心疲倦于是就在寻找那闹中取静，曲径通幽的静谧。繁华只不过是过眼云烟，但是却还是要看尽繁华才不憾此生。原来繁华与宁静从来就不矛盾，就像多情江南女子的爱恨情仇，有多爱就有多恨，有多么繁华就会多么渴望片刻的宁静。

我们吃着各种特色小吃逛着各种特色小店，在一大堆颇具民族特色的挂饰和刺绣衣服面前任谁都有把它们带走的欲望。但是网上说如果你来古镇千万别乱买东西，因为很多东西看起来很有特色但是古镇里纪念品多的是。于是逛着逛着看到了很多同样的东西，很多店都在卖酸梅汤很多人都在卖花环很多摊位上都是差不多的陶瓷耳环，我们走马观花地在寻找那些与众不同的东西。是的，现在为什么创新这么重要，同一件东西重复多了就不是原创就没意思了。沿街看到一家叫猫的天空之城的小店，店面不大，店里都是些现代人不怎么会用的明信片书籍，却还是人气很旺。店里的装修以浅黄色格调为主，给人悠闲随意的氛围，在暖暖的灯光下翻开一本本店主珍藏的旅行随笔，喝上一杯手工研磨的可可，然后发发呆打发中午的`闲暇时光。隔壁座的一群女生在考虑往明信片上写些什么寄给远方的好友。也有些人对这次旅行很满意，计划着未来看到这次旅行的点滴记忆可以再次前往。于是店主推出的寄给未来的信大受欢迎，你可以定好收到这封信的时间，然后憧憬着期待着下次的不期而遇。

西塘的夜真的很美，如果你来西塘却没有看到它的夜晚那么你就差不多白来了。夜晚，放河灯、吃宵夜、逛酒吧，一切都繁华的那么奢侈。河边很多人放着河灯许着愿望，彩色的河灯在河水上漂流然后聚集在一起，映亮了河水也映亮了我们心中的愿望，愿每个许愿的人都能美梦成真。我们一行人在河边放完河灯然后吃着烧烤宵夜，我们适合一个人独处寻找心中的净土，但也适合一群人在一起疯癫，我们还能孩子多久，也许我们真的是踩着青春的尾巴偶尔放纵了下自己。

桥岸边有一个素描画家正在给游客画画像，后面是他认为比较好的画作，有范冰冰、吴尊、都敏俊等等人气偶像。画家都很崇尚自由，虽然街边画画很辛苦而且也赚不了多少钱，但是他们对理想的追求值得肯定。

走的渴了我们就在一家店里买了冷饮，我买了杯冰柠檬，然后在店面的墙上看到了一个照片，写着严宽和杜若溪光临此店，仔细一看真是他们俩。在西塘这个文艺的小镇可以看到很多古装明星的身影。西塘还是有名的动作片《碟中谍》的拍摄地。

我们沿着河边的烟雨长廊逛，看到很多手工刺绣民族风的店，走进一家咖啡馆，店主在里面玩着小猫让我们随便坐，好久没有的惬意啊!之后还有很多古色古香的木头彩绘的店，小清新陶瓷店。之后逛累了，既然有亲亲鱼足疗的店，这些鱼会帮你去除脚底的死皮，只是会很痒。

我们逛着逛着逛到热闹的酒吧一条街。都犹豫着要不要进去玩下，然后看到一家装修特别的酒吧叫桃花源。这里的酒真心贵，一百块钱的鸡尾酒我喝来还不如RIO，酒吧的歌手唱的歌很好听，我们也即时起哄跟着一起唱。酒吧的音乐真的很吵，快把耳膜震破，于是思考着自己生活的不错，不用辛苦打拼。那些歌手只身异乡为了生存酒吧卖唱，虽然好听点是歌手但是被人们记住的又有几个，我们都是平凡人，为了自己平凡渺小的梦想而努力，只为了获得那么一些人的肯定却最后迷失了自己。听着女歌手说着我们出门在外就应该让自己开心一点。有心酸也有鼓励，我们对陌生的环境总会感到恐惧不安，却没有认真的调整好心态。所以只有在阅历多了见多了才会成长，然后释然，然后独立的应对各种问题。

走在去旅馆的路上，巷子里有好几只狗，见到我们一点也不叫，淡定的从我们身边走过。旅馆老板的狗在门外朝我们摇尾巴，只一天它就对我们像对熟人一样，还帮我们赶走了跟着我们的大黑狗。晚上，旅馆阿姨等待着我们之后的两个未回来的女孩子，没有怨言，只有习惯和热情。不管多晚旅馆阿姨只说一句早点睡觉，并借我们这样那样的生活必需品。住在这样的地方，我们都早早入睡，并且寻到了久违的平静，心情和这古镇的水一样静静流淌。

篇8：不同粒度循环依赖的消去方法

非循环依赖指包与包、层与层、或组件与组件、或函数与函数间不能有互相的使用依赖关系[1], 这里所说的依赖是广义上的使用关系, 包含了关联、聚合和狭义上的依赖。除开函数与函数间的双向依赖比较特殊外, 为描述简便并不违反通用性, 下面统一以包为例来揭示非循环依赖。

包是一些相关类的集合, 两个包之间如果有着双向或循环的依赖关系, 会导致包间耦合急剧增大, 多个包都不容易变更和重用。例如, 在一个有着A、B和C的三个包的系统中, 假设ABC各处在一个包中, 正常的单向依赖是A→B→C, 即上层依赖底层提供的服务, 是一个单向的分层依赖模型。如果位于较低层的包发生了变更, 需要其上部的包对应变更即可;如果较底层包对外提供调用的接口稳定, 那么上部包对其的调用还不需要改动。

如果是循环依赖A→B→C的形式, 一旦较低的某层发生变动, 比如B包变更, 那么由于B, C包互相影响, 修改难度大;如果是循环依赖A→B→C→A的形式, 一旦A包变更, A、C包互相影响, 修改难度大同样不易协调谁先调改。循环依赖还会导致项目组内因为具体任务相互依赖而停滞不前, 极易引发项目管理失误[2]。

2 层、包间架构分析消去循环依赖

在需求分析刚结束得出一组业务类后, 对系统进行分层, 分析这些层间的依赖关系, 将所有的循环依赖予以消去, 统一规定只上层调用下层提供的服务或每层使用自己的服务。

实际上为避免形成循环依赖不允许下层调用上层的接口, 应用时往往需要变通。比如, 上层定义了一些数据结构是本层和下层都要使用的, 并且上层还要调用下层的一些服务, 客观上这已经形成了循环依赖。

图1和图2给出了有效地消去循环依赖的方法:提取上层中被下层访问的部分, 将其作为一个独立不属于任何层可被大家都依赖访问的应用包存在。如此一来, 系统分层模型中要么是各层对公有包的依赖访问, 要么是上层对下层的单向依赖访问, 没有循环依赖。

但这种方法并不适合所有情形, 比如当下层需要处理上层的信息是变化的而不是固定不变的数据类型或变量时, 提取出公有应用包变得困难, 需要更加灵活的办法来逆转访问的方向。

常见的一种情形是:处于上层的显示层需要经常更新, 下层的业务逻辑层在处理得出新数据后负责显示层的更新, 但又不能直接去调用显示层更新重绘的接口。

联系Go F观察者模式[3], 改为由业务逻辑层维护一个数据结构, 显示层在该数组中注册信息 (上层访问下层数据结构) 。当业务逻辑层完成数据处理需要更新显示层时, 直接操作本层该数据结构。

实际上, 如果底层维护的数据结构是一个通用数组, 就能够屏蔽因上层对象数量、类型等变化而要求底层服务大幅度修改的难题。上层注册在底层的数组中, 底层通知上层时无须访问上层, 只需遍历该数组即可。结合使用针对抽象编程[4,5], 底层与上层对象的具体类型解耦而只与接口耦合, 而接口可以是作为公用的应用包存在并且相对稳定。因此, 当一方发生变化时, 新增该变化所需的新类和对象, 并使用注册机制来动态加载该类对象, 而另一方则保持稳定不需要修改业务逻辑代码 (仍然是遍历访问其自身上的通用数组) 。

3 消息队列异步机制消去函数间循环依赖

在单进程内, 多个函数间的访问可能会形成递归, 因此设计好递归出口就能消去循环依赖, 但有时非常不容易发现这种潜在的递归。

比如考虑下面的单进程内部消息请求序列, 对象A->对象B→对象C→对象A→……, 发生了无限递归, 且后面的请求序列无法得到响应机会。这种间接递归隐蔽性强, 各对象间并不知道发生了循环递归, 而我们又允许这种消息传递上的间接递归, 认为这是不可预见的合理存在形式。可以采用采用异步的方法改造上面的流程以消除函数重入。

每个对象发出消息后, 将消息存入先进先出的消息队列然后继续后继事务处理, 每个消息接收者 (被调函数) 采用轮询方式查询消息队列并处理自己的消息, 这种处理机制非常类似数据库事务处理中避免死锁的资源顺序申请分配制。由于消息总是被发送者按照先后顺序压入到队列中, 而消息接收者也总是按照这样的顺序去检索队列, 能够避免类似互相需要对方服务造成的死锁。

4 结语

循环依赖从微观粒度看是函数驱动的大敌, 从大的粒度上看很可能造成项目组的互相等待。本文从微观和宏观两个粒度上对循环依赖的消去进行了剖析, 并给出了具体的具有通用性的解决方法。

摘要：循环依赖是软件系统演进过程中常遇到的重大风险, 尽早发现潜在的依赖因子并施加手段解耦变得非常重要。对较大粒度的层、包间循环依赖, 文章试图给出一种新的面向对象分析设计思路, 在架构分析时就引入分层思想对子系统、层进行非循环依赖解耦, 并给出了具体方法;对细粒度的函数间循环依赖, 引入消息队列异步机制得以完美消除。

关键词：非循环依赖,解耦,架构分析,消息队列

参考文献

[1]Flower M.侯捷等译.重构:改善既有代码的设计[M].北京:中国电力出版社, 2003

[2]Larman C.姚淑珍等译.UML和模式应用:面向对象分析和设计导论[M].北京:机械工业出版社, 2002

[3]Gamma E, Helm R, JohnSon R, Vlissides J.Design Patters:Elements of Reusable Object-Oriented Software.Reading, Mass。:Addison Wesley, 1995

[4]Bruegge B, Dutoit A H.吴丹等译.面向对象的软件工程:构建复杂且多变的系统[M].北京:清华大学出版社, 2002

篇9：谁的青春不去旅行

说到旅行，大概十之八九的人都会说喜欢，至于为什么喜欢，有人想放松，有人愿看景，有人是对生活的重新思考……旅行，对于每个人都有不一样的意义。

平日里，展现在我们眼前的生活就像一片无边的草原，永远处于一种安静的被塑造的状态，只有人的热情的介入才会让它动起来，充满生气。

且不说旅行可以让人见识真正的地大物博，旖旎多姿的真实世界，仅是奔走在青春路上那种洒脱的旅行姿态，就让人心向往之。一位哲人说，“一个人抱着什么目的去游历，他在游历中，就获取同他的目的有关的知识。”旅行的意义是自己赋予的，我认同的意义是在旅程中发现自己，塑造自己。

记得去西藏的那次，让我印象最深刻的是在珠峰脚下看日出。三面雪山环绕，经历了前一晚的冷风飕飕、雨雪交加，身体还没来得及消化高原雪山的情绪多变，黎明日出便华丽开幕：从明媚热情的红色初现，到气势恢宏的金色洒落，在澄澈蓝天和山腰白雾间，两只雪鹰盘旋飞过……这一瞬间，即是永恒，大自然彻底征服了我的眼睛，安慰了所有来雪山之前的疲惫。原来，有那样一种景致，可以让你感到幸福……我不由感慨：大地经历亘古的时光而成今天的样貌，我们只是时光长河里一粒微小的尘埃，冷暖自知，只有自己明白自己的所求和梦想，也只有经历过磨难和坚持后才能完成自己的一切。

说到旅行，自然也会想到植物。用一种清新文艺的方式来比喻人，那一定是树。人是要驻扎在某一个地方的，这个地方可以带给我们安全感和幸福，但小树渐渐长高，见惯了四面八方吹来的风，迎来送往了北归南飞的鸟儿，便了解了另一个地方的美丽。于是，心就随着鸟儿飞走了，去到远方，去到许多个会让人心灵富裕，内心沉淀的好地方！这便是旅行最初的萌动吧。

拥有旅行的梦想是好的，实现一个小小的旅行目标，去到想去的地方，便是幸福的。如果你现阶段还不能或是没有能力去自由旅行，就做好手邊去旅行的所有准备。

青春的人儿啊，让我们顺着时光去旅行，这善变的世界难得有最美的风景。在旅行中发现自己，微笑的我们便是心底最美的风景，我们在最美丽的风景里安放青春。

篇10：用青春去奋斗的演讲稿

进入初中，作业增多，但心智逐渐成熟。

那是期中考试的.前一天。刚从宿舍出来。门外明亮的月光洒在我轻松的脸上。空气还是那么安静，我不敢大声呼吸，怕吵醒睡着的生物!我小心翼翼地踮起脚尖，走到一楼。突然，我不小心看到了一盏灯。它又亮又白。它站在一个黑暗的环境中，我看不见我的手指。啊!那是我们教室里的灯!我的心突然像翻腾的大海，一刻也停不下来。我深感惭愧，赶紧准备好，背上书包，快步向教室走去。

一阵读书声在校园里响起，回荡在学生周围，在学生心中荡漾。灯光下，十几个学生拿着书，大声朗读。书本的巨响声一次又一次的包围着我，撞击着我的耳膜，我的心开始焦虑。越来越觉得竞争持续上升，达到了巅峰。于是我赶紧复习了要考的科目，从抽屉里搬出了几本书。不知不觉间，书籍紧凑的行与行之间出现了红墨水，各种排名裸露着牙齿出现了。这些数字像楔子一样钉在我的脑海里。我想把所有的数字都变成“1”，这样我的心会更舒服。我看着外面的天空，天空不自觉地染上了嫣红!

期中考试终于来了，我毫不在意的往前冲。我想：“这一次，我一定要成功!”

最后，我在那次期中考试中取得了满意的成绩。高高挂在天空的太阳发出强烈的阳光。带着这样的阳光，我兴奋地回到了家。

是的，我已经尽力了。我在挣扎。我不后悔成功或失败，因为我已经尽力了!

篇11：用青春去奋斗的演讲稿

青春是最好的黄金时代。有人说童年是金色的，但似乎每一天都充满了金色的阳光。我不这么认为。童年对世界一无所知，心无旁骛，应该纯洁透明;而青春是生活中的百花园，五彩缤纷，清新浪漫，生机勃勃，这是最美的黄金时代。人们说壮年如虎，去日本更难;人们说夕阳最红，但已近黄昏。只有青春最勇敢，最富有，最年轻。你可以抵制“能弯能弯”的教导，避免沉迷于这个世界。因为你年轻，可以用自己独特的眼光去观察五彩缤纷的世界，表达一声“太阳每天都是新的”的清晰叹息。多么壮丽的生活。多美的青春啊。青春无悔。

青春是人生最有创造力的阶段。科学研究表明，人的体力和创造力在20岁时逐渐达到顶峰，35岁后逐渐下降。古往今来，有多少人在青春岁月里执着于青春，努力学习，努力工作，创造辉煌的成就。孔子“五分之十，有志于学，三十而立”，创立儒学，照亮未来;诸葛亮20岁辅佐刘备，指着国家，穿越世界;比尔盖茨二十多岁创立微软，成为世界首富。莱蒙托夫27岁英年早逝，却为俄罗斯文坛留下了一个传奇性的《当代英雄》，风靡千古……青春是多么美好，多么灿烂。青春有前途，但青春无悔。

诚然，青春不可能完美。美国日本有黑点，明月有影，人生有很多挫折。但是，有一些挫折，何所长，我们有火一样的激情，有钢一样的意志;绕道也没什么。我们有坚定的目标和时间可以浪费。正如一首歌唱的那样，“在这个身体对我们来说很好的时代，在这个输赢对我们来说都不错的时代，让我们无怨无悔地迎接每一轮新的太阳。”

篇12：去青春痘的方法

第二、萝卜芹菜洋葱汁。材料：大红萝卜一个，芹菜150克，小洋葱一个。将红萝卜切成碎粒状，芹菜留茎段部分，切成小段，洋葱剥去外面老皮部分，切成粒状，将所有材料放入榨汁机中，榨汁饮用，每日一次，具有美容祛痘的效果。

第三、苹果萝卜包菜汁。苹果、胡萝卜各400克、包心菜200克、蜂蜜适量。将所有食材都洗净以后切成碎粒状，放入榨汁机中榨汁，最后加上适量的蜂蜜进行调味即可，这道饮品可以经常饮用。

第四、芹菜雪梨汁。取芹菜适量，番茄1个，雪梨1个，柠檬半个。将所有食材洗净以后放入榨汁机中榨汁饮用，因为芹菜中含有丰富的维生素，是人体的清道夫，可以刺激身体毒素的排清；番茄性凉，具有清热生津的功效，并且可以有效的保护皮肤；雪梨可以滋阴清热、降火生津；柠檬可以消除色素的沉淀，所以以上四种食材榨汁饮用，对肺热、治疗青春痘都有明显的效果。

篇13：去青春痘的方法

数字图像作为媒介, 已经成为信息时代不可或缺的信息来源。实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中, 不可避免的存在各种类型的干扰。噪声恶化了图像质量, 使图像模糊, 特征淹没, 给边缘检测、图像分割、特征提取等这些后继分析带来困难。因此, 滤除噪声, 尽可能的复原原始图像成为数字图像处理中最重要的内容之一。图像处理的偏微分方程方法始于20世纪90年代, 在较短的时间内, 获得了充分的发展, 在图像的滤波, 复原等方面, 显示出优于传统图像处理方法的性能, 取得了丰硕的成果。

本文从方向扩散与“自蛇”模型的方程为出发点, 在“自蛇”模型的提出上, 增加一个保真项, 形成了一种新的图像去噪方法, 该方程具有图像滤波及保持图像边缘信息和细节信息的双重效果, 通过算法试验, 取得了较好的试验结果。

1 P-M非线性扩散方程

偏微分方程始于对物理学的热扩散描述, 其各向异性[1]可使图像去噪的同时较好的保护边缘。Perona和Malik[2]于1990年首先提出了各项同性非线性扩散方程:

式 (1) 称为Perona-Malik方程 (P-M方程) 。在图像比较平坦的区域, 传输系数能自动增大, 可使平坦区域的噪声被平滑;在图像边缘附近, 传输系数自适应减小, 可控制边缘模糊化。P-M方程体现了保护边缘的思想。式中g (·) 为边缘停止函数, 它的一般表达式为:

$g(r)=\frac{1}{1+(r/{\rm K}){}^2}$ (2)

式 (2) 中, K为常数, 一般取10～20之间的数, 也可以通过canny噪声算子进行计算, 具体方法参见文献[3]。方程 (3) 中“传输系数”为$g(\left|\nabla {\rm I}\right|)$, 它利用图像梯度模值$\left|\nabla {\rm I}\right|$的局部特征, 将图像的滤波过程与图像的边缘检测结合起来。

数学研究表明, 式 (1) 给定的初值问题可能是病态的, 文献[4]将P-M方程进行正则化 (regularized) :

式 (3) 中, Iσ (x, y, t) =Gσ*I (x, y, t) , Gσ表示方差为σ的高斯函数。数学上已经证明, 正则化P-M方程是一个完全的适定问题, 具有稳定的解。

2 方向扩散与“自蛇”模型

为了保护图像边缘, 要求扩散方向只沿着平行于边缘的切线方向, 也即垂直于图像梯度矢量∇I的方向进行, 于是提出了如下方向扩散方程[5]:

式 (4) 中ξ是垂直于图像梯度∇I的单位矢量, k为曲线的曲率。

在图像分割中, 由M.Kass[6]等提出了活动轮廓 (active contour) 或“蛇” (snake) 模型, 把图像分割问题归结为最小化一个封闭曲线的能量泛函:

式 (5) 中依赖于曲线C (p) 的几何形状和位置, 及曲线的参数p, 依赖项过多给求解问题带来障碍。为了克服依赖项过多的问题, V.Caselles[7]等于1997年提出了不含自由参数测地线活动轮廓 (geodesic active contour, GAC) 模型:

LR (C) =∫${}_0^{L(C)}$g (∇I[C (p) ]) ds (6)

式 (6) 中L (C) 表示闭合曲线C的弧长, 而LR (C) 则是“加权弧长”。由于泛函只依赖弧长参数, 所以解决了自由参数的缺陷。式 (6) 所对应的梯度下降流为:

$\frac{\partial C}{\partial t}=g(C)k{\rm N}-(\nabla g\cdot {\rm N}){\rm N}$ (7)

式 (7) 中, N为与切矢量构成右手坐标的单位法矢量。为方便使用水平集方法进行数值实现, 式 (7) 可变换为:

$\frac{\partial u}{\partial t}=\text{d}\text{i}\text{v}$$\left(g\frac{\nabla u}{\left|\nabla u\right|}\right)\left|\nabla u\right|$ (8)

式 (8) 中, u为对应图像的嵌入函数。

从方向扩散分析中得出, 方向扩散时令图像所有的水平集作曲率运动, 如令水平集作GAC模型运动, 就导出了图像滤波的“自蛇” (self-snake) 模型[5]:

$\frac{\partial {\rm I}}{\partial t}=\text{d}\text{i}\text{v}$$\left(g(\left|\nabla {\rm I}\right|)\frac{\nabla {\rm I}}{\left|\nabla {\rm I}\right|}\right)\left|\nabla {\rm I}\right|$ (9)

式 (9) 中用图像I (x, y, t) 代替GAC模型中的嵌入函数u (x, y, t) 。式 (9) 可以展开为两项:

$\begin{array}{l}\frac{\partial {\rm I}}{\partial t}=g(\left|\nabla {\rm I}{}_{\sigma }\right|)\left|\nabla {\rm I}\right|\text{d}\text{i}\text{v}\left(\frac{\nabla {\rm I}}{\left|\nabla {\rm I}\right|}\right)+\nabla g(\left|\nabla {\rm I}{}_{\sigma }\right|)\cdot \nabla {\rm I}=\\ F{}_{\text{d}\text{i}\text{f}\text{f}}+F{}_{\text{s}\text{h}\text{o}\text{c}\text{k}}(10)\end{array}$

式 (10) 中

$F{}_{\text{d}\text{i}\text{f}\text{f}}=g(\left|\nabla {\rm I}\right|)\left|\nabla {\rm I}\right|\text{d}\text{i}\text{v}\left(\frac{\nabla {\rm I}}{\left|\nabla {\rm I}\right|}\right)$;

$F{}_{\text{s}\text{h}\text{o}\text{c}\text{k}}=\nabla g(\left|\nabla {\rm I}\right|)\cdot \nabla {\rm I}$。

Fdiff为方向扩散项, Fshock为冲击项, 由Osher和Rudin[8]提出的一种图像增强方法, 称为冲击滤波器 (shock filter) 。根据该文献[8]的分析, 冲击项具有边缘增强的作用。

3 图像滤波的全变分模型

图像的边缘是以突变为其固有特性, P-M方程主要对大梯度值进行平滑, 一方面, 对大梯度边缘进行平滑后, 图像模糊化, 另一方面, 当噪声梯度与边缘梯度大小相近时, 那么噪声不能有效的滤除。鉴于以上的局限性, 文献[9]提出了全变分图像复原方法:

式 (11) 也称非线性去卷积模型, λ>0是尺度参数, 平衡保真项与“自蛇”项。去卷积模型存在一个不足之处, 它不符合图像处理形态学原则, 其演化不仅依赖它的水平集 (∇I) , 而且依赖它的灰度值 (I) , 求解稳态解时有明显的“阶梯” (staircase) 效应。

4 基于改进“自蛇”模型的图像滤波

根据以上模型的分析, 得出了上述模型的几种缺陷: (1) 对孤立噪声点处理及边缘保持不够理想; (2) 不能较好的保持细节信息, 如纹理等; (3) 出现“阶梯”效应; (4) 算法迭代时间较长。“自蛇”模型去噪的同时能较好的保持边缘, 但是对细节信息的保持还不理想。根据二阶导数可以保护边缘的作用[10], 结合方向曲率模值${}^{[}{}^{10}{}^{]}(m=\sqrt{(u{}_{xx}^2+u{}_{yy}^2)/2+u{}_{xy}^2})$, 对“自蛇”模型进行改进, 改进的模型如下:

$\{\begin{array}{l}\frac{\partial {\rm I}}{\partial t}=g(\left|\nabla {\rm I}{}_{\sigma }\right|)\left|\nabla {\rm I}\right|\text{d}\text{i}\text{v}\left(\frac{\nabla {\rm I}}{\left|\nabla {\rm I}\right|}\right)+\nabla g(\left|\nabla {\rm I}{}_{\sigma }\right|)\nabla {\rm I}-\\ \lambda f(\left|\nabla {\rm I}{}_{\sigma }\right|+((G{}_{\sigma }{\rm I}{}_{xx})2+(G{}_{\sigma }{\rm I}{}_{yy})2)/2+\\ (G{}_{\sigma }{\rm I}{}_{xy})2)\left|\nabla {\rm I}\right|({\rm I}{}_{\sigma }-{\rm I}{}_0);\\ {\rm I}(x‚y‚0)={\rm I}{}_0(x‚y)\end{array}(12)$

式 (12) 保真项中f (r) =1-e- (r/K) 2, λ参照TV模型取值[9]:

$\lambda =\frac{1}{\sigma {}^2}{\displaystyle \iint \text{d}}\text{i}\text{v}\left(\frac{\nabla {\rm I}}{\left|\nabla {\rm I}\right|}\right)({\rm I}-{\rm I}{}_0)\text{d}x\text{d}y$ (13)

由方向扩散的分析可知, 沿切线方向扩散模糊尖角, 根据文献[10]图像的二阶导数刻画了图像的尖角, 对图像的边缘细节起到保护作用。模型改进后弥补了图像滤波对图像的过度模糊化, 大梯度噪声的敏感, 对尖角处的模糊等。

5 试验结果与评价分析

选用lady (256×256) 图作为实验用图, 试验环境为:

硬件系统:Intel (R) Core (TM) 2 Dou CPU E7300 2.66GHz DDR2 800 (PC6400) 2 GB;

软件系统:Microsoft Windows XP Professional (SP3) MATLAB R2008a。

对上述的图像去噪方法进行统计比较 (表1所示) 。

分别用P-M方程方法, 改进TV模型, “自蛇”模型, 改进“自蛇”模型进行试验。其滤波性能我们使用视觉效果 (主观评价) 和图像峰值信噪比 (peak signal to noise ratio, PSNR) (客观评价) 来对去噪图像进行评价分析。PSNR计算公式如式 (14) 。

${\rm P}S{\rm N}R=10\lg \frac{255{}^2}{\frac{1}{{\rm M}{\rm N}}{\displaystyle \sum _{i=0}^{{\rm M}-1}{\displaystyle \sum _{j=0}^{{\rm N}-1}[\widehat{f}(i‚j)-f(i‚j)]}}{}^2}$ (14)

试验结果如图1所示。

从比较中我们得出, P-M模型虽然速度快, 但是去噪的能力较差, 对噪声比较敏感;TV模型去噪后, 能较好的保持原图像的细节, 但是PNSR值较低;“自蛇”模型能在较快的时间内得到较高的PNSR值, 但是图像细节不够清晰;而改进的“自蛇”模型能在PNSR方面优于“自蛇”模型和TV模型, 在保留图像细节和纹理方面优于“自蛇”模型, 在运行时间方面优于TV模型, 并且有效的遏制了TV模型中的“阶梯”效应, 尽可能的吸取了上述几种去噪模型的优点, 本文提出的改进模型是有效的。

6 结束语

本文通过对P-M方程方法, TV模型, “自蛇”模型等去噪模型的分析, 提出了基于改进“自蛇”模型的图像滤波方法, 该方法能在保持细节信息的基础上, 对图像进行高PNSR值的滤波去噪, 同时尽可能的缩短算法运行时间, 通过理论分析和试验证明, 改进后的模型是较好的偏微分方程滤波模型。

在扩散系数和实验迭代次数如何自适应的设置, 使图像滤波效果达到最好及节约算法运行时间等问题值得进一步研究。另一方面, 基于偏微分方程的图像滤波算法运行缓慢, 如何提高算法运算速度, 也是一个迫切需要解决的问题。

摘要：根据对现有的一些偏微分方程 (PDEs) 去噪模型的分析, 提出了一种基于“自蛇”模型的的图像去噪模型。该模型在原模型上增加一个保真项, 使其在图像滤波的同时能保留图像细节信息。与各去噪模型进行比较实验, 实验结果表明:使用改进的模型对图像去噪在滤除噪声的同时可以保持细节信息, 应用改进“自蛇”模型进行图像去噪是一种有效的工具。

关键词：图像滤波,偏微分方程,方向扩散,“自蛇”模型

参考文献

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[9]冯象初, 王卫卫, 陈刚.图像处理的变分和偏微分方程方法.北京:科学出版社, 2009

篇14：青春作伴去远行

通常来说，旅游是指游玩，是一种走马观花式的游览活动;而旅行则不同，旅行是体验自然、感悟人生，是不怕雨雪风霜和艰难险阻，将一切都视为人生的一种经历与体验，跟娱乐并无多大关系。所以我认为，或许很多人根本就没有真正旅行过。

我认识一个朋友，他痴迷于骑行。一次，他只身上路，准备单车进藏。那其实是一次艰难的路途，当他终于回到故乡时，他发了一个长长的帖子。帖子里说，有一天，他在一汪湖边搭帐篷睡觉，高原的夜晚，暴雨说来就来，朦胧中，他只感到一阵战栗，随即便发现帐篷已被狂风吹到了湖里。暴雨倾盆而下，要是没有帐篷，他接下来根本就不知道自己该怎么办。

那个地方的海拔没到 4000 米，湖面并没有结冰，于是他深吸一口气，决定将帐篷从湖里捞上来。他写道：“我整个身体都浸在冰冷刺骨的水里，帐篷就在前方。那个时候我的脑海里不断重复着两句话，一句是：“我要拿到帐篷。”另一句是：我不能死。”

后来在一次聚会上，这个朋友又滔滔不觉地述说了这个故事。他说：“我将帐篷拖上岸时，一道闪电突然亮起，照亮了周围的一切，我惊呆了，因为那实在是太美了……”他说这辈子很少为自己感到骄傲，但那次旅行，让他真正为自己骄傲了一把：“因为我一次都没有搭过车，一米的路程都没有！”

这个朋友本是个沉默寡言的人，平时内向得一天说不出两句话，但那次归来后，他却突然变得开朗了不少。所以我确信，那是一次旅行。旅行是一个厚重的词汇，厚重到甚至可以改变一个人。

从小到大，我从来没有真正旅行过，我走马观花了很多地方，但那些经历都不过是一张张平白无奇的照片。我听说过很多旅行的故事，那些故事从陌生人的口中说出，也从朋友们的口中说出，让我羡慕不已，然而，我却似乎缺少去体验的勇气。有一次母亲对我说：“你这么年轻，出去旅行吧，让自己震撼一次，时间总会有的。”

那是2013年的一天，我的父母推着单车，即将开启他们第二次的进藏旅行，那个冒着生命危险在湖中捞起帐篷的朋友举着照相机，照下了我的父母即将远行的身影，他说：“一路顺风，到时候我会开车去拉萨接你们！”作家余华写过一篇小说名叫《十八岁出门远行》那是一个人旅行在人生道路上的故事。我已经年满18岁很久了，我还没有出门远行过。人生可以拥有很多次旅游，但真正的旅行，或许只会有几次。

所以我满怀期待，我的第一次旅行。