【摘 要】
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从噪声图像中恢复干净的图像是对图像进行有效处理与分析的首要前提之一，而去除噪声的同时保持图像的特征则是图像去噪的一个具有挑战性的问题。为了在去除噪声的同时尽量保持图像的局部结构特征，提出了一种基于图拉普拉斯正则化稀疏变换学习的图像去噪算法。通过引入图拉普拉斯正则化对邻域像素进行约束，可以较好的保护相邻像素之间的相关性，从而增强图像的局部平滑性。并且，为了更好的利用图像的非局部信息，在相似图像块度量
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从噪声图像中恢复干净的图像是对图像进行有效处理与分析的首要前提之一，而去除噪声的同时保持图像的特征则是图像去噪的一个具有挑战性的问题。为了在去除噪声的同时尽量保持图像的局部结构特征，提出了一种基于图拉普拉斯正则化稀疏变换学习的图像去噪算法。通过引入图拉普拉斯正则化对邻域像素进行约束，可以较好的保护相邻像素之间的相关性，从而增强图像的局部平滑性。并且，为了更好的利用图像的非局部信息，在相似图像块度量中引入优化后的稀疏编码，从而寻找到更准确的相似图像块。实验结果表明，无论是在量化指标还是视觉质量上，所提
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年龄变化是影响人脸识别模型性能的主要原因之一，为解决年龄变化所带来的模型识别率低的问题，提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别模型（CA-CNN）。首先，利用卷积神经网络提取人脸图像中的深度人脸特征，提出一种高效的卷积注意力模块从深度人脸特征中获取年龄特征，结合多层感知机和多任务监督学习，将深度人脸特征非线性分解为年龄特征和身份特征，为使身份特征和年龄特征更好的区分开来，提出批核典型相关性分析模块对
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重楼是多种中成药的重要原料药材，重楼属植物不同品种药材的形状相似而品质不一，难以鉴别。针对该问题，本文通过体视显微镜采集滇重楼及毛重楼的新鲜根茎横切面显微图像进行鉴别。基于ResNeXt101模型，提出了结合高效通道注意力网络与空间注意力机制的ES-Net模块，将每部分ResNeXt模块的输出进一步输入到ES-Net模块中，并使用mixup方法进行数据增强。实验结果显示改进的模型对两种重楼根茎横切
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为了提升源点云和模板点云在初始相对偏转角度过大时的配准精度，提出了一种结合方向包围框的改进PointNetLK 算法PointNetLK-OBB。该算法用三维点云的方向包围框表示源点云和模板点云的宏观特征，在最近点迭代算法的引导下，对齐源点云和模板点云的方向包围框，并在源点云和模板点云间产生镜面对称效应；根据源点云和模板点云的拟合度探测镜面对称的对称面，得到源点云自身的最佳旋转和平移，完成三维点云