【摘 要】
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人类视觉能够十分高效的从噪声图像中获知原始图像,且具有极强鲁棒性.本文针对近期兴起的深度学习理论,从计算机视觉的角度出发,分析设计了一种可用于深度学习的结构算法——深层降噪自动编码 (DDA,Deep Denoising Auto-encoders).本文基于DDA算法,采用多隐层的深度网络结构,结合MINIST手写字符数据库,研究了DDA算法在图像降噪问题中的应用.实验结果表明,该算法具有有效性
【机 构】
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空军工程大学航空航天工程学院,陕西 西安 710038
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人类视觉能够十分高效的从噪声图像中获知原始图像,且具有极强鲁棒性.本文针对近期兴起的深度学习理论,从计算机视觉的角度出发,分析设计了一种可用于深度学习的结构算法——深层降噪自动编码 (DDA,Deep Denoising Auto-encoders).本文基于DDA算法,采用多隐层的深度网络结构,结合MINIST手写字符数据库,研究了DDA算法在图像降噪问题中的应用.实验结果表明,该算法具有有效性及鲁棒性的特点.
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本文提出了一种恢复地形晕渲图上等高线及其高程标注符号遮挡处的图像原始信息的方法,为基于晕渲图的三维地形建模做准备.该方法首先运用边缘提取技术将地形晕渲图与标记符号分离,在此基础上重点研究分离标记符后破损晕渲图的修复技术,改进了双线性插值方法,根据一个优先值矩阵确定复原未知点的先后顺序,提出了对待复原图像加窗处理和对位置点区域边界跟踪的方法,提高了晕渲图的修复速度.实验表明该方法可以得到比较满意的晕
油库目标的检测是军事目标侦察的一项重要内容.针对传统方法识别效率低、虚警率高的问题,本文提出了一种基于SAR图像与可见光图像融合的油库检测方法,充分利用油库在两种不同传感器图像中的互补特征,在油库目标的电磁特性、几何特性和空间特性的约束下,实现对单个油罐的分割定位.实验结果表明,该方法对SAR图像中的油库目标具有较好的检测效果.
Perona-Malik方程提出了经典的各向异性扩散方法,对图像去噪、边缘检测以及图像增强具有潜在的研究意义.然而,传统的PM模型在进行图像处理的过程中会产生阶梯和斑点效应.为了解决这个问题,本文提出了基于可控滤波器自适应的PM模型.可控滤波器增强了各向异性扩散的力度,在进行边缘检测时具有优越的性能.根据可控滤波器的特性提出新的边缘检测算子,并以此边缘检测算子为依据,构造扩散系数方程,从而使得新模
针对人在回路模式中回传图像高压缩比与高保真度之间的矛盾,提出一种基于视觉注意模型的分级图像压缩方法.在采用视觉注意模型提取得到图像显著区域的基础上,按照显著区域、背景区域、过渡区域的三级划分对图像采取不同的压缩方式,实现对图像的压缩.实验结果表明,该方法在保留目标重要信息的同时,大大减少了图像传输的数据量.
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