【摘 要】
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动态场景下的图像去模糊技术是一个具有挑战性的计算机视觉问题。模糊图像不仅影响主观感受,还会影响后续的智能化分析的性能。提出了一种基于注意力残差编解码网络的动态场景图像去模糊方法。首先,编码阶段采用多个残差模块提取特征,加入空间注意力模块感知模糊的空间位置信息;其次,通过在网络中采用全局-局部残差连接策略融合多层卷积特征,减少信息丢失;最后,解码阶段生成具有清晰边缘结构的复原图像。实验结果显示,提出
【基金项目】
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北京市自然科学基金-市教委联合资助项目(KZ201810005002,KZ201910005007),国家自然科学基金(61471013)。
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动态场景下的图像去模糊技术是一个具有挑战性的计算机视觉问题。模糊图像不仅影响主观感受,还会影响后续的智能化分析的性能。提出了一种基于注意力残差编解码网络的动态场景图像去模糊方法。首先,编码阶段采用多个残差模块提取特征,加入空间注意力模块感知模糊的空间位置信息;其次,通过在网络中采用全局-局部残差连接策略融合多层卷积特征,减少信息丢失;最后,解码阶段生成具有清晰边缘结构的复原图像。实验结果显示,提出的算法在公开数据集上获得的峰值信噪比值为31.76 dB,结构相似性值为0.912。客观和主观质量评估表
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Yair Censor,Aviv Gibali和Simeon Reich为求解变分不等式问题提出了 2-次梯度外梯度算法.关于此算法的收敛性,作者给出了部分证明,有一个问题:由算法产生的迭代点列能否收敛
摘 要：为掌握和田河流域绿洲区地下水有机污染状况及对人体健康的影响，采样并检测了地下水中37项有机物，运用美国联邦环保署推荐的U.S.EPA模型对地下水有机污染的健康风险进行评估。结果表明，和田河流域绿洲区地下水中只有苯并[a]芘一种有机物被检出，含量0.037 8～0.869 1 μg/L，检出率和超标率均为13.3%。该区地下水有机污染程度总体较低，仅局部区域存在地下水苯并[a]芘污染问题。健
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