【摘 要】
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针对低质量文本图像背景噪声复杂且受限于数据集和网络规模大小使图像全局上下文信息以及深层抽象信息难获取，最终二值化结果文字区域分割不精确，文字的形状、轮廓等特征表达不足等导致二值化效果不佳的问题，提出一种改进的U-Net网络并用于低质量文本图像二值化。采用适合小数据集的分割网络U-Net为骨干模型，选择预训练的VGG16为U-Net编码器以提升模型的特征提取能力；通过融合全局上下文块的U-Net瓶颈
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针对低质量文本图像背景噪声复杂且受限于数据集和网络规模大小使图像全局上下文信息以及深层抽象信息难获取，最终二值化结果文字区域分割不精确，文字的形状、轮廓等特征表达不足等导致二值化效果不佳的问题，提出一种改进的U-Net网络并用于低质量文本图像二值化。采用适合小数据集的分割网络U-Net为骨干模型，选择预训练的VGG16为U-Net编码器以提升模型的特征提取能力；通过融合全局上下文块的U-Net瓶颈层实现特征图的全局上下文建模；在U-Net解码器各上采样块中融合残差跳跃连接，提升模型的特征还原能力。根
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混凝土的不同配合比决定了材料的性能，对于多种配比和粒径大小混凝土图像的分类研究，有利于工业废弃混凝土的高效回收利用。为了提升分类效果，提出了一种新的特征提取模块—ITFA-DLF(Image Texture Feature Aided Deep Learning Feature)，该模块在图像分离重构出的R、G、B三个通道上，使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networ
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