【摘 要】
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非局部均值去噪(Non-local means, NLM)算法利用图像的自相似性,取得了很好的去噪效果.然而, NLM算法对图像中不相似的邻域块分配了过大的权重,此外算法的搜索窗大小和滤波参数等通常是固定的且无法根据图像内容的变化做出自适应的调整.针对上述问题,本文提出一种无监督多重非局部融合(Unsupervised multi-non-local fusion, UM-NLF)的图像去噪方法,
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非局部均值去噪(Non-local means, NLM)算法利用图像的自相似性,取得了很好的去噪效果.然而, NLM算法对图像中不相似的邻域块分配了过大的权重,此外算法的搜索窗大小和滤波参数等通常是固定的且无法根据图像内容的变化做出自适应的调整.针对上述问题,本文提出一种无监督多重非局部融合(Unsupervised multi-non-local fusion, UM-NLF)的图像去噪方法,即变换搜索窗等组合参数得到多个去噪结果,并利用SURE (Stein’s unbiased risk e
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微生物复垦技术是矿区环境治理的重要手段之一，对改善矿区的生态环境具有举足轻重的意义，而矿区微生物修复是一个生态持续演变过程，科学评价微生物复垦多年后采煤塌陷区的土壤质量和生态效应是目前亟待解决问题。为了探明接种丛枝菌根真菌（AMF）复垦多年后对采煤沉陷区土壤改良的生态效应，科学评价微生物复垦技术在矿区环境修复中的重要作用，以神东采煤沉陷地2012年种植的紫穗槐复垦地为研究区，分析了接菌区和对照区两
深度神经网络是具有复杂结构和多个非线性处理单元的模型，通过模块化的方式分层从数据提取代表性特征，已经在晶圆缺陷识别领域(Wafer map pattern recognition, WMPR)得到了较为广泛的应用。但是，深度神经网络在应用过程中本身存在“黑箱”和过度依赖数据的问题，显著地影响深度神经网络在晶圆缺陷识别的工业可应用性。本文提出了一种基于堆叠降噪自编码器（Stacked denoisi
遮挡及背景中相似物干扰是行人检测准确率较低的主要原因.针对该问题，提出一种结合语义和多层特征融合的行人检测算法.首先，融合多个卷积层特征，并在融合层上添加语义分割，得到的语义特征与相应的卷积层连接作为行人位置的先验信息，增强行人和背景的辨别性.然后，在初步回归的基础上构建行人二次检测模块，进一步排除误检物体.实验结果表明，所提算法在数据集Caltech和CityPersons上漏检率为7.06%和
现有的一致性神经网络(consensus neural network, CsNet)利用凸优化和神经网络技术将多个降噪算法(降噪器)输出的图像进行加权组合(融合)以获得更好的降噪效果, 但该优化模型在降噪效果和执行效率方面仍有较大改进空间. 为此, 提出了一种基于轻量型多通道浅层卷积神经网络构建的多降噪器最优组合(optimal combination of image denoisers, O
车辆信息检测是车型识别在智慧交通领域中的首要任务。针对现有的车辆信息检测技术在检测速度、精度以及稳定性方面存在的问题，提出了基于YOLOV3的深度学习目标检测算法——YOLOV3-fass。该算法以DarkNet-53网络结构为基础，删减了部分残差结构，降低了卷积层的通道数，添加了1条下采样支路和3个尺度跳连结构，增加了一个检测尺度，并通过K-均值聚类与手动调节相结合的方法计算出12组锚框值。最后
由于社会的不断发展垃圾产生的数量日益增加，对环境的破环日益加重，因此实施垃圾分类处理迫在眉睫。本文通过优化ResNet18并提出一种空间通道注意力机制下的轻量级垃圾分类网络（ChannelSpatialMobile＿ResNet34，CSMobileNet-34）。首先在ResNet18中的BasicBlock后串联添加通道注意力机制和空间注意力机制使得精确度相对于ResNet18升高了3.2%；
为了缩减语义鸿沟并缓解人工标注工作量大的问题,提出一种基于自适应加权融合的半监督图像自动标注方法,能够有效利用无标签图像更准确地完成标注任务.首先提取训练集中有标签图像的两个不同特征集,训练两个初始分类器——分别基于支持向量机和卷积神经网络构建;然后提取无标签图像相应的特征输入这两个分类器,分别获得各幅图像对应的标签,再利用自适应加权融合策略重新计算每幅图像对应标签的置信度;最后选择置信度高的图像
国内某1080MWe核电机组主泵轴封在运行周期末性能退化。泄漏量升高的同时，第三级密封腔压力降低到正常标准以下，且有持续恶化的趋势。103大修解体后观察到第三级轴套外表面有发黄发蓝现象。第三级密封的PTFE挡圈和O形圈在运转过程中有卡滞痕迹，影响三级副密封浮动性，导致密封性能欠佳。为了分析验证第三级副密封所处工作状态，开展了轴系温度分布仿真分析。采用微型内窥装置在线获取三级低压泄漏流相态图像。经过
选取吉林省内黑土、黑钙土及白浆土三种典型耕地土壤为研究对象，采用优化后的酸碱滴定法及灰色关联法对土壤酸碱缓冲性能及影响因素进行研究。结果表明：白浆土碱缓冲能力最强，碱缓冲容量2.5～5cmol/（kg·pH）、对酸的缓冲性能最弱，酸缓冲容量2～4 cmol/（kg·pH）；黑钙土对碱的缓冲性能最弱，碱缓冲容量0.5～2.5cmol/（kg·pH），大部分碳酸盐含量高的黑钙土对酸的缓冲性能最强，酸缓
本文将基于深度学习的图像目标检测技术引入到养殖个体图像目标检测方面，可以提高养殖视频图像智能分析技术，提高科学养殖能力。本文将深度学习的YOLO V3算法应用到生猪图像目标检测方面，结合畜牧养殖实际情况，进行了类别选择、遮挡物处理和图像增强等设计，实现了基于深度学习技术的生猪图像目标检测算法。本文利用该算法对采集的生猪个体图像数据进行训练、验证和测试，对测试图像目标检测漏检率约6%，错检率约1%，