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故宫博物院藏唐周昉《地官出游图》卷研究

新美术 2024年第2期45卷 153-174页

作者：谭浩源故宫博物院

故宫博物院藏传周昉《地官出游图》卷(图1,下文简称《地官图》卷),入藏时既残损过半,故鲜有出版或展出,亦少有学者作深入探讨。但是,画卷今日所存其半,仍可基本得见所绘人物动态,透露不少细节信息,故仍有其研究空间和意义。据现存画卷... 详细信息

故宫博物院藏传周昉《地官出游图》卷(图1,下文简称《地官图》卷),入藏时既残损过半,故鲜有出版或展出,亦少有学者作深入探讨。但是,画卷今日所存其半,仍可基本得见所绘人物动态,透露不少细节信息,故仍有其研究空间和意义。据现存画卷可以见到,图上右侧绘一人身着衮服,坐于步辇上,1前后左右由至少八位侍从所围绕,侍从肩扛步辇,袖袍飞舞,作行进状。

关键词：周昉故宫博物院前后左右侍从出游细节信息

消除光晕效应和保持细节信息的图像快速去雾算法

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计算机应用研究 2019年第4期36卷 1228-1231页

作者：谢伟余瑾涂志刚龙雪玲胡欢君华中师范大学计算机学院武汉430070 南洋理工大学电气电子工程学院新加坡639798

针对现有的基于大气散射物理模型的图像去雾算法在去雾过程中大多无法避免地会产生光晕效应和细节丢失,提出了一种消除光晕效应和保持细节信息的图像快速去雾算法。首先运用四叉树子矩阵划分的分层遍历方法得到更精确的大气光值,再通过... 详细信息

针对现有的基于大气散射物理模型的图像去雾算法在去雾过程中大多无法避免地会产生光晕效应和细节丢失,提出了一种消除光晕效应和保持细节信息的图像快速去雾算法。首先运用四叉树子矩阵划分的分层遍历方法得到更精确的大气光值,再通过分析大气散耗函数,利用融合梯度信息的改进引导滤波得到精确估计的大气散耗函数,并自适应地获取最小值图像与大气光平均值的阈值,求解出透射图;最后反演复原出无雾图像,并对复原后的图像进行亮度调整。对多组有雾图像进行了实验,该算法能有效地抑制去雾过程中产生的光晕效应,较多地保留了图像的细节信息,且运行时间大约减少了一倍。融合梯度信息的改进引导滤波不但可以较好地保留透射图的细节信息,有效地消除光晕效应,而且具有较好的鲁棒性和时间复杂性,适用于交通等室外场景的去雾。

关键词：光晕效应细节信息大气散射引导滤波图像去雾

低对比度红外图像融合时图像细节信息检测系统设计

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激光杂志 2019年第6期40卷 69-73页

作者：李俊峰熊晶安阳师范学院软件学院河南安阳455000 安阳师范学院计算机与信息工程学院河南安阳455000

为了准确识别出低对比度红外图像的内容,需要设计一个图像细节信息检测系统。采用当前方法设计的系统检测图像细节信息时,不能有效地去除红外图像中存在的噪声,检测所用的时间较长,检测得到的结果误差大,存在去噪效果差、检测效率低和... 详细信息

为了准确识别出低对比度红外图像的内容,需要设计一个图像细节信息检测系统。采用当前方法设计的系统检测图像细节信息时,不能有效地去除红外图像中存在的噪声,检测所用的时间较长,检测得到的结果误差大,存在去噪效果差、检测效率低和检测结果准确率低的问题。提出低对比度红外图像融合时图像细节信息检测系统设计方法,根据ONLM算法构建红外图像去噪模型,采用Butterworth高通滤波器对去噪后的红外图像进行滤波处理,通过高频加强滤波补偿滤波处理后的红外图像,完成红外图像增强处理。计算增强处理后的红外图像主色的特征分布,提取到红外图像细节信息特征,根据特征提取结果检测低对比度红外图像融合时的图像细节信息。实验结果表明,所提方法的去噪效果好、检测效率高、检测结果准确率高。

关键词：红外图像细节信息信息检测系统准确率

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阅读理解细节信息试题命题规律与备考策略

教学考试 2019年第12期 33-35页

作者：郭玉章河南省郑州市第十六中学

人常言'得阅读者胜高考',这是因为阅读是我们中国人接触外语的主要途径,它不仅是学生获取有效信息的途径,还是学习国外先进经验,培养国际意识的主要方法,并在很大程度上影响听、说、写、看水平的提高,故在高考英语试卷中,阅读理解考查... 详细信息

人常言'得阅读者胜高考',这是因为阅读是我们中国人接触外语的主要途径,它不仅是学生获取有效信息的途径,还是学习国外先进经验,培养国际意识的主要方法,并在很大程度上影响听、说、写、看水平的提高,故在高考英语试卷中,阅读理解考查的内容较多,分值占比较高,从而导致阅读理解试题的解答直接影响着学生的高考英语成绩。

关键词：细节信息阅读理解命题规律

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一种可以保留细节信息的图像中值滤波算法

信息技术与信息化 2020年第11期 128-129页

作者：陈向奎康牧洛阳师范学院信息技术学院河南洛阳471934 不详

图像中值滤波算法的优点是可以避免图像模糊,缺点是容易丢失“角点”和“线段”等细节信息;针对它的缺点,本文提出了一种可以保留细节信息的图像中值滤波算法,首先检查待处理的像素点是否是“角点”或“线段”上的点,如果是则保留该点,... 详细信息

图像中值滤波算法的优点是可以避免图像模糊,缺点是容易丢失“角点”和“线段”等细节信息;针对它的缺点,本文提出了一种可以保留细节信息的图像中值滤波算法,首先检查待处理的像素点是否是“角点”或“线段”上的点,如果是则保留该点,否则就利用中值滤波算法进行滤波处理。该算法既可以保留图像的细节信息,又可以避免图像模糊;数据分析和实验结果说明了文中方法的有效性。

关键词：噪声图像滤波均值滤波中值滤波细节信息

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自相似性和边缘保持分解的超分辨率重建算法

测绘通报 2022年第7期 54-59页

作者：郑艳何欢卜丽静金鑫广东工贸职业技术学院测绘遥感信息学院广东广州510510 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 湘潭大学自动化与电子信息学院湖南湘潭411100 北京城建勘测设计研究院有限责任公司北京100101

针对目前遥感图像超分辨率重建中存在边缘细节信息重建效果不佳的问题,本文提出了—种自相似性特征和边缘特征保持分解的超分辨率重建方法。首先,为了充分利用原始低分辨率图像自身的相似性信息,通过局部自相似性重建方法得到图像的初... 详细信息

针对目前遥感图像超分辨率重建中存在边缘细节信息重建效果不佳的问题,本文提出了—种自相似性特征和边缘特征保持分解的超分辨率重建方法。首先,为了充分利用原始低分辨率图像自身的相似性信息,通过局部自相似性重建方法得到图像的初始重建结果;然后,为进一步增加不同尺度的边缘信息,采用加权最小二乘法对初始重建结果进行多尺度边缘保持分解,并对分解的细节层进行加权线性组合;最后,通过优化计算,得到融合多尺度边缘、细节信息及局部相似性特征的超分辨率重建图像。利用多组仿真和遥感卫星图像进行对比试验。结果表明,该方法可有效提升遥感图像的边缘信息和细节信息。

关键词：自相似性边缘保持分解超分辨率重建细节信息

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融合多头注意力机制的图像降噪网络模型

计算机科学 2023年第S2期50卷 314-321页

作者：李玥玥刘万平黄东重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025

由于GPU计算的快速发展,深度学习近年来在图像降噪方面得到了应用。大多数深度学习方法都需要无噪声图像作为训练标签,但通常它们很难获得,甚至不可能获得。于是,有学者开始研究使用噪声图像进行降噪网络训练,但其恢复的图像却面临丢失... 详细信息

由于GPU计算的快速发展,深度学习近年来在图像降噪方面得到了应用。大多数深度学习方法都需要无噪声图像作为训练标签,但通常它们很难获得,甚至不可能获得。于是,有学者开始研究使用噪声图像进行降噪网络训练,但其恢复的图像却面临丢失细节信息的问题。受Noise2Noise(N2N)的思想启发,文中使用成对的噪声图像训练神经网络,学习同一范围的同类型噪声之间的分布关系,实现了一种新的降噪网络模型。新开发的模型(MA-UNet)基于经典UNet架构,融合了多头注意力机制(Multi-head Attention)和简易的残差网络,可以更好地挖掘图像的关键信息,掌握特征的全局信息,从而恢复更清晰的图像。与传统算法(CBM3D)和其他方法(如DnCNN和B2U)相比,MA-UNet的性能参数优良。从视觉图像观察来看,所提模型恢复了更清晰的图像细节。与N2N设计的模型相比,在不同噪声幅值下,所提模型在4个经典数据集上的峰值信噪比和结构相似性指数的均值均有显著提高。

关键词：深度学习注意力机制细节信息图像降噪全局特征

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基于残差网络和粗细粒度的音视频情感识别

计算机工程与设计 2023年第7期44卷 2192-2199页

作者：于明刘子微师硕吕华河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401

针对情感特征表征性不足以及离散型和连续型情感描述间关联缺失的问题,提出一种基于残差网络和粗细粒度的音视频情感识别方法。基于残差网络构建双子网络提取特征,视频子网设计恒定残差网络和细节关注分支,弥补深层特征的细节信息;音频... 详细信息

针对情感特征表征性不足以及离散型和连续型情感描述间关联缺失的问题,提出一种基于残差网络和粗细粒度的音视频情感识别方法。基于残差网络构建双子网络提取特征,视频子网设计恒定残差网络和细节关注分支,弥补深层特征的细节信息;音频子网利用分段注意力机制提升特征判别力。使用比例决策融合策略得到最终情感分类结果。设计粗细粒度损失函数,优化整个网络的性能。实验结果表明,所提方法有效提升了识别精度,验证了不同情感描述间的关联对情感识别的辅助作用。

关键词：音视频模态情感识别残差网络比例决策融合细节信息分段注意力机制粗细粒度损失

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加强空间信息引导的道路场景实时语义分割

国外电子测量技术 2023年第7期42卷 8-15页

作者：林弘烨裘君潘泽民杨捷江西理工大学电气工程与自动化学院赣州341000 浙大宁波理工学院信息科学与工程学院宁波315000 浙江大学海南研究院三亚572025

针对实际道路场景不同类别位置和轮廓等细节部分相差较大,导致细节信息的丢失和小目标分割不准确等问题,提出一种加强空间信息引导的实时语义分割网络。该网络首先采用微调的轻量级分类卷积编码器,提取图像中不同层次的高级语义信息和... 详细信息

针对实际道路场景不同类别位置和轮廓等细节部分相差较大,导致细节信息的丢失和小目标分割不准确等问题,提出一种加强空间信息引导的实时语义分割网络。该网络首先采用微调的轻量级分类卷积编码器,提取图像中不同层次的高级语义信息和浅层空间信息;其次,设计空间细节引导融合模块为编码器的深层与浅层的特征映射提供指导,使得融合过程中更加信任细节轮廓信息,增强空间感知能力,并抑制背景噪声影响;最后通过损失函数辅助监督训练和数据相关型上采样加强训练阶段的特征表示,进一步优化深度卷积网络,以弥补大幅度上采样造成的信息损失。在CamVid和Cityscapes数据集上进行实验验证,其分割精度分别为73.7%和75.3%,推理速度分别为158.0和126.5 fps。与其他实时语义分割算法相比,算法能更好地平衡精确度和实时性,在实际应用场景中也具有更好的鲁棒性。

关键词：道路场景实时语义分割细节信息特征融合卷积神经网络