【摘 要】
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由于冬季雾霾的影响，室外图像通常会失去对比度和保真度,针对大多数去雾算法对含有大面积天空区域的图像去雾效果不佳，提出了一种改进的暗通道先验去雾方法。首先，根据图像梯度信息分割出天空区域，在天空分割的基础上，结合大气光参考像素的高亮度和平滑性设定判别公式，合理地估计大气光值。其次，根据暗通道值不同，采用分段线性函数对可调参数进行动态修正，解决过度去雾造成的局部阴影。然后，将亮通道模型和改进的暗通道先
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由于冬季雾霾的影响，室外图像通常会失去对比度和保真度,针对大多数去雾算法对含有大面积天空区域的图像去雾效果不佳，提出了一种改进的暗通道先验去雾方法。首先，根据图像梯度信息分割出天空区域，在天空分割的基础上，结合大气光参考像素的高亮度和平滑性设定判别公式，合理地估计大气光值。其次，根据暗通道值不同，采用分段线性函数对可调参数进行动态修正，解决过度去雾造成的局部阴影。然后，将亮通道模型和改进的暗通道先验模型估计的透射率进行融合，并采用导向滤波进行边缘优化。最后，结合大气散射模型，通过亮度补偿和对比度拉伸
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本文提出了一种基于YOLOv4目标检测方法的绝缘子爆裂故障智能识别模型，以某供电局一年内正常绝缘子及爆裂绝缘子图像为样本，对故障识别模型进行训练，得出识别模型的权重。采用该模型对绝缘子及其爆裂故障进行识别测试，结果表明，该模型识别绝缘子的平均精度（AP,average precision）为92.6%，识别绝缘子爆裂故障的平均精度（AP）为91.78%，模型每秒处理帧数（FPS,Frames Pe
基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks， S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积
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