【摘 要】
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针对单通道极端欠定状况及传统盲源分离(blind source separation, BSS)方法难以克服源信号独立、非高斯分布等多项约束和先验知识缺乏等问题,基于生成对抗模型的网络架构,提出了一种基于注意机制的单通道盲图像分离方法,将基于流形排序的视觉注意机制嵌入到分离网络中,增强目标的关键信息,以生成思想迭代分离混合图像。实验结果表明,融合注意机制的生成对抗网络能仅从单源数据中学习,无需多种
【机 构】
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烟台大学计算机与控制工程学院,烟台大学光电信息科学与技术学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(ZR2019MF060,ZR2017MF008),山东省高等学校科研计划重点项目(J18KZ016),烟台科技计划项目(2018YT06000271)
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针对单通道极端欠定状况及传统盲源分离(blind source separation, BSS)方法难以克服源信号独立、非高斯分布等多项约束和先验知识缺乏等问题,基于生成对抗模型的网络架构,提出了一种基于注意机制的单通道盲图像分离方法,将基于流形排序的视觉注意机制嵌入到分离网络中,增强目标的关键信息,以生成思想迭代分离混合图像。实验结果表明,融合注意机制的生成对抗网络能仅从单源数据中学习,无需多种先验约束,比经典盲源分离方法有更高的分离精度,与已知分布的神经网络分离方法相比,能更有效地分离单通道混合图像。
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