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针对在灰度图像着色领域中,传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题,提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法,以实现改善着色效果,让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性,构建并训练了一个端到端的深度学习模型,对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比,以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后,只需向网络输入一张灰度图片,即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明,引入密集网络后,可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题,所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络(ResNet)等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。 相似文献
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北京是有着悠久历史的文明古都,又是向现代化目标快速发展的国际化大都市.按照可持续发展的要求,建设良好的生态系统,是城市现代化建设的重要内容.以水为中心进行生态环境建设不仅是水利建设的重要任务,也是建设现代化城市的重要内容. 相似文献
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沂南县地处沂蒙山区腹地,总面积1774.08km2,耕地面积6.89万hm2,人口91.2万。随着国民经济的迅速发展,水资源供需矛盾愈来愈突出。分析研究沂南县水资源现状,制定正确合理的开发利用对策,对水资源的可持续利用是非常必要的。一、水资源状况与特点沂南县多年平均降水808.1mm,年降水总量14.54亿m3,水资源总量60908万m3,人均占有量为676m3,不足全国平均水平的1/3,按联合国人均水资源量低于1000m3为缺水区的标准,沂南县属于水资源缺水区。受地理条件及自然状况等因素的影响,水资源呈现以下特点:水资源年际变化幅度大、年内分配不均,丰枯悬殊,客水… 相似文献
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海拉尔盆地是大庆油田后备储量的首要战略接替地区,通过多年努力已见到了良好的开发前景。油田开发建设离不开水,因此探明该区地下水资源情况,为油田开发用水提供设计依据显得十分重要。但由于海拉尔地区属于水文地质勘探新区,而且地质及水文地质条件复杂,要想探明地下水资源的现状需要投入大量的时间和工作量。特别是如何查明海拉尔地区的区域地质条件,为今后水文地质勘探提供明确的方向更显得尤为重要。为此首次采用了遥感技术对海拉尔盆地的区域地质条件进行解译,取得了几点认识,为有效地指导今后水文地质的勘探工作奠定了基础。 相似文献