【摘 要】
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针对夜间场景光线微弱、能见度低导致夜视图像信噪比低、成像质量差的问题,提出了基于深度学习的双通道夜视图像复原方法。首先,用两种基于全连接多尺度残差学习分块(FMRB)的卷积神经网络(CNN)分别对红外夜视图像和微光夜视图像进行多尺度特征提取和层次特征融合,从而得到重建的红外图像和增强的微光图像;然后,两种处理后的图像通过自适应加权平均算法进行融合,并根据场景的不同自适应地凸显两个图像中具有更高显著
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,武汉430062
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针对夜间场景光线微弱、能见度低导致夜视图像信噪比低、成像质量差的问题,提出了基于深度学习的双通道夜视图像复原方法。首先,用两种基于全连接多尺度残差学习分块(FMRB)的卷积神经网络(CNN)分别对红外夜视图像和微光夜视图像进行多尺度特征提取和层次特征融合,从而得到重建的红外图像和增强的微光图像;然后,两种处理后的图像通过自适应加权平均算法进行融合,并根据场景的不同自适应地凸显两个图像中具有更高显著性的有效信息;最后,得到分辨率高且视觉效果好的夜视复原图像。使用基于FMRB的深度学习网络得到的红外夜视
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2021年4月26日,在国家网信办的统筹指导下,工信部会同公安部、市场监管总局起草了《移动互联网应用程序个人信息保护管理暂行规定(征求意见稿)》(以下简称《暂行规定》),将在5月26日前就规范App个人信息处理进行意见征集。在此之前,工信部发布过《电信和互联网用户个人信息保护规定》《移动智能终端应用软件预置和分发管理暂行规定》。
当下，年轻群体对于电脑的要求越来越高，毕竟现代化办公不仅仅是微信、QQ聊聊天，做做Excel就完事儿了。现代化的办公越来越讲究效率，如果电脑不给力，在多线程处理任务的时候，拖泥带水跟不上操作，那就会影响工作效率，进而就会莫名其妙地去加班，影响正常生活。 对性能有要求，当然首先推荐台式机，但是对于办公人群来讲，显然笔记本电脑才是最好的选择，首先笔记本电脑能够随时随地处理文件、视频会议等，并且笔记本
Google 2021年5月的Android操作系统更新共解决了42个漏洞，其中4个被标记为关键严重程度。新的安全补丁修复了3个主要的关键缺陷，这些缺陷在系统组件中被发现。这3个安全漏洞都确认可以被利用，可在有漏洞的设备上运行任意代码。 正如Google解释的那样，“这些问题中最严重的是系统组件中的一个关键安全漏洞，它可能使远程攻击者使用特制的文件在特权进程的上下文中执行任意代码”;另外，他们还
针对三维高效视频编码(3D-HEVC)中,基于深度图的合成视点失真变化(SVDC)算法存在计算时间复杂度较高的问题,提出了一种在可重构阵列结构下基于混合粒度的SVDC算法并行化方法。首先,将SVDC算法分为虚拟视点合成(VVS)和失真值计算两个部分。其次,VVS部分采用流水线作业方式加速,而失真值计算部分采用两级划分加速:任务级——将合成后的图像按照像素点进行划分,指令级——将像素点内部的失真值按
5G可能是近两年很多消费者经常听到的话题，但5G网络的存在感似乎不是很强。即便我国已经初步建成了全球最大的5G通信网络，但是真正用上5G网络的又有多少呢？这“近”在眼前的5G，离你还有多远呢？ 5G普及还需要多久 近期，工信部起草编制了《5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）》，其中提到：2023年我国5G用户普及率超过40%，用户数超过5.6亿，5G网络接人流量占比超过50%。 4
针对图像降噪中降噪效果差、计算效率低的问题,提出了一种结合降噪卷积神经网络(Dn CNN)和条件生成对抗网络(CGAN)的图像双重盲降噪算法。首先,使用改进的Dn CNN模型作为CGAN的生成器来对加噪图片的噪声分布进行捕获;其次,将剔除噪声分布后的加噪图片和标签一同送入判别器进行降噪图像的判别;然后,利用判别结果对整个模型的隐层参数进行优化;最后,生成器和判别器在博弈中达到平衡,且生成器的残差捕
唐代是一个美的朝代。国力强盛,万国来朝,经济繁荣,百姓安居乐业,人们对于美的追求也臻于成熟,唐朝的美是极致之美,它是“飞流直下三千尺,疑是银河落九天”的诗词之美,是佛学与传统文化融合的敦煌之美,是灯火不绝繁荣富强的长安之美,也是人们常说的“以胖为美”。而唐朝的美女真的是越胖越美吗?让《风月幻想》带领我们穿越千年,领略这盛世之美!
近日，联想以“你好·先锋”为主题，在北京正式召开了ThinkPad Family 2021春季新品发布会。在这场堪称PC行业盛典的发布会上，ThinkPad推出了至薄之刃X1 Titanium、商务旗舰X1 Carbon，以及XI Yoga，X13，T14，P15s等多款新品。凭借强大的科技创新与技术实力，定义未来答案。 以极致科技，致敬时代先锋 发布会上，联想集团副总裁、ThinkPad首席
针对生成式文本摘要应用场景,提出了以Transformer为基础的摘要模型,并在Transformer模型中加入了指针生成(Pointer Generator)网络和覆盖损失(Coverage Loss)进行优化。首先,提出了基于Transformer模型作为基础结构的方法,利用其注意力机制更好地捕捉上下文的语意信息。然后,在模型的损失函数中引入Coverage Loss来惩罚不断出现的重复的词的