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[期刊论文] 作者：斯永达,杨敬钰,
来源：经济师 年份：1996
乡镇如何转变经济增长方式斯永达，杨敬钰所谓转变经济增长方式．就是要由处延型粗放经营方式向内涵型集约经营方式转变。作为一个乡镇，如何转变经济增长方式呢？嵊州市蒋镇经济持续......
[期刊论文] 作者：孙鑫,杨敬钰,姜斌,李坤,,
来源：光电子技术 年份：2014
提出基于超像素分割,并联合自回归模型的深度复原方法。首先对已获取的场景彩色图进行过分割,得到彩色图中每个像素的标号,然后构建基于已分割彩色图像指导的自回归模型:根据像素标号对自回归模型系数进行预测,通过优化预测系数差错来实现深度图恢复。实验表明,......
[期刊论文] 作者：张傲,汪清,杨敬钰,孙懿,
来源：红外与激光工程 年份：2004
针对编码掩模红外成像系统提出了一种建模方法.该模型将成像系统视为由两个功能部分组成,一部分为编码掩模与理想聚焦透镜的理想成像,另一部分为实际透镜自身的非理想成像.据...
[期刊论文] 作者：张傲,汪清,杨敬钰,孙懿,,
来源：红外与激光工程 年份：2015
针对编码掩模红外成像系统提出了一种建模方法。该模型将成像系统视为由两个功能部分组成,一部分为编码掩模与理想聚焦透镜的理想成像,另一部分为实际透镜自身的非理想成像。据此,系统点扩散函数可以由掩模结构的衍射模式和实际透镜的点扩散函数联合表示。此外,......
[期刊论文] 作者：杨敬钰, 谢天昊, 岳焕景,
来源：华中科技大学学报(自然科学版) 年份：2023
针对稀疏深度图像的重建问题，提出了一种基于深度学习的多层级跨模态特征融合的深度图重建算法.利用卷积神经网络对彩色信息和稀疏深度信息分别编码并在多个尺度下进行自适应融合，在解码阶段通过残差学习进一步细化重建结果.模型通过复用深度编码支路的短路连接引......
[期刊论文] 作者：张傲,金杰,汪清,杨敬钰,孙懿,,
来源：南开大学学报(自然科学版) 年份：2016
一种编码掩模红外成像系统的建模方法,模型由两个功能部分组成:编码掩模和理想透镜组成的成像部分以及实际透镜的非理想成像部分.其中,第一部分可表达为掩模按照掩模到镜头前...
[期刊论文] 作者：杨敬钰,彭义刚,徐文立,戴琼海,,
来源：Tsinghua Science and Technology 年份：2009
Many algorithms have been proposed to achieve sparse representation over redundant dictionaries or transforms. A comprehensive understanding of these algorithms...
[期刊论文] 作者：杨敬钰,徐吉,李坤,胡浩丰,郭鑫,,
来源：天津大学学报(自然科学与工程技术版) 年份：2020
由偏振图像获取的偏振信息可用于图像增强与场景检测,近年来受到科研界与工业界的广泛关注.传统的偏振图像捕捉方法主要是通过旋转彩色相机前摆放的偏振片来采集多个偏振角度的图像或者使用偏振相机捕捉图像.前者只适合采集静态场景且手动换偏振片时容易造成相......
[期刊论文] 作者：杨敬钰,师雯,李坤,宋晓林,岳焕景,
来源：天津大学学报:自然科学与工程技术版 年份：2020
针对在复杂情景下视频前背景分离技术中存在的前景泄露问题,设计开发了一个端对端的二级级联深度卷积神经网络,实现了对输入视频序列进行精确的前景和背景分离.所提网络由一...
[期刊论文] 作者：李坤,毛亚丽,马健,杨敬钰,叶昕辰,,
来源：中国科技论文 年份：2018
针对光场技术中存在的角分辨率不足的问题,以稀疏光场为研究对象,提出了一种使用深度学习进行光场密集重建的方法,利用卷积神经网络从输入视图估计出新视角的深度信息,并融合输入图像颜色信息以及新视角的深度信息获得新视角的合成图;通过带有残差模块的卷积神......
[期刊论文] 作者：岳焕景,黄道祥,宋晓林,杨敬钰,沈丽丽,,
来源：天津大学学报(自然科学与工程技术版) 年份：2018
针对复杂场景中分割人体不准确的问题,提出了一种在图论优化框架中联合RGB-D信息和骨架信息的人体分割算法.首先,采用边缘引导的滤波算法修复低质量的深度图,得到高质量的深度图;然后通过一种聚类算法对RGB-D数据进行聚类得到超像素;最后在图模型中将超像素看作......
[期刊论文] 作者：王玉洁,樊庆楠,李坤,陈冬冬,杨敬钰,卢健智,Dani Lischinski,陈宝权,
来源：中国图象图形学报 年份：2022
目的 本征图像分解是计算视觉和图形学领域的一个基本问题,旨在将图像中场景的纹理和光照成分分离开来.基于深度学习的本征图像分解方法受限于现有的数据集,存在分解结果过度平滑、在真实数据泛化能力较差等问题.方法 首先设计基于图卷积的模块,显式地考虑图像......
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