【摘 要】
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现有的大部分算法只能针对特定照度的逆光图像有出色的增强效果，不能高效率地解决各类照度的逆光图像。因此，本文提出一种基于卷积神经网络的图像增强算法，并构建一种集分解、恢复、调节为一体的新型网络架构。利用Retinex理论设计一个分解网络，将逆光图像与其对应的高光图像都分解为反射图和光照图。采用高光图反射分量作为去噪参考，修复暗光缺陷，并添加颜色饱和度模块最大程度地保留图像恢复过程中的颜色等细节。逆光
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现有的大部分算法只能针对特定照度的逆光图像有出色的增强效果，不能高效率地解决各类照度的逆光图像。因此，本文提出一种基于卷积神经网络的图像增强算法，并构建一种集分解、恢复、调节为一体的新型网络架构。利用Retinex理论设计一个分解网络，将逆光图像与其对应的高光图像都分解为反射图和光照图。采用高光图反射分量作为去噪参考，修复暗光缺陷，并添加颜色饱和度模块最大程度地保留图像恢复过程中的颜色等细节。逆光图像的光照图可依据用户喜好自适应调节亮度，设置增强比率(目标光源与图像光源间的比值)作为调节指标，将逆光
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为探究微塑料污染对土壤有机碳矿化的影响，采集湖北当阳橘园土壤，进行室内有机碳矿化培养，研究添加微塑料和秸秆条件下土壤有机碳矿化特征及酶活性变化。结果表明，秸秆和微塑料混施显著影响了土壤有机碳矿化，但仅添加微塑料对土壤有机碳矿化无显著影响。与单施秸秆相比，低量微塑料与秸秆混施处理（PP1+S）显著促进了有机碳矿化，有机碳累积矿化量增加了8.20%，而中高量微塑料与秸秆混施处理（PP2+S和PP3+S
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相对于一般伪装材料，植被在被利用做为军事目标伪装时，在色调、光谱特征上与周围环境差异更小，伪装性能更好。为了快速揭露植被伪装，基于Relief-F算法进行高光谱波段选择，将高光谱研究问题转化为多光谱应用问题。首先以常见植物云杉模拟植被伪装目标，利用HH2地物光谱仪采集实验数据，然后引入Relief-F算法筛选特征波段子集，与其他两种常用算法得到的波段子集进行分类实验。结果表明，使用Relief-F
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为了进一步提升SSD（Single Shot MultiboxDetector）算法的性能，解决SSD算法在进行多尺度预测时特征图信息不平衡和小目标识别难的问题。本文设计了即插即用的模块，充分融合不同尺度特征图包含的信息并建模特征图内的重要性关系，来增强特征图的表示能力。首先，本文设计了一种新颖的特征融合方法来解决跨尺度特征融合存在的信息差异问题。其次，根据池化金字塔的思想设计了一种深度特征提取模
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