【摘 要】
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镜质体反射率自动测试及煤岩显微组分智能识别需结合图像分析和深度学习算法，而图像分析一般在较大视域下采集图像，以获得全面的图像信息。本文利用蓝宝石、钇铝石榴石和钆镓石榴石3个光学各向同性的标准物质，研究煤岩显微镜光照对大视域下采集显微图像特征的影响，分别假设显微镜光源为点光源和面光源对其进行理论分析，采用基于低通滤波和顶帽变换的数字图像处理技术对非均匀光照产生的影响进行校正，并以实际样品测试结果进行
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镜质体反射率自动测试及煤岩显微组分智能识别需结合图像分析和深度学习算法，而图像分析一般在较大视域下采集图像，以获得全面的图像信息。本文利用蓝宝石、钇铝石榴石和钆镓石榴石3个光学各向同性的标准物质，研究煤岩显微镜光照对大视域下采集显微图像特征的影响，分别假设显微镜光源为点光源和面光源对其进行理论分析，采用基于低通滤波和顶帽变换的数字图像处理技术对非均匀光照产生的影响进行校正，并以实际样品测试结果进行验证。结果表明：蓝宝石、钇铝石榴石、钆镓石榴石3个标样图像的灰度（反射光强）近似为以图像中心点为圆心的同
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针对监控视频中的多尺度近岸舰船检测，本文提出了一种基于特征重聚焦网络（Feature Re-focusing Network, FRN）的舰船目标检测算法。算法设计了由多维特征聚合模块（Multi-dimensional Feature Aggregation Module,MFAM）与注意力特征重构模块（Attention Feature Reconsitution Module,AFRM）组成
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