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现有的图像去模糊方法通常直接采用图像的空间域或频率域信息恢复清晰图像, 忽略了空间域信息和频率域信息的互补性. 利用图像的空间域信息可以有效地恢复物体结构, 而利用图像的频率域信息可以有效地恢复纹理细节. 本文提出了一种简单、有效的图像去模糊框架, 可以充分利用图像的空间域和频率域信息, 产生高质量的清晰图像. 首先采用两个结构相同但独立的网络分别从图像的空间域和频率域中学习模糊图像到清晰图像的映射关系; 然后使用一个单独的融合网络, 充分融合空间域和频率域的图像信息, 进一步提升清晰图像的质量. 3个网络链接形成一个端到端的、可学习的大网络, 不同网络之间相互影响, 通过联合优化最终得到高质量的清晰图像. 在公共图像去模糊数据集GoPro、Kohler以及RWBI上, 本文方法的峰值信噪比、结构相似度、平均绝对误差3个指标都优于9个先进的图像去模糊方法. 大量的实验结果验证了本文提出的融合空间域和频率域信息的图像去模糊方法的有效性. 相似文献
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以2-氯-6-甲基苯胺为起始原料,在吡啶的催化下,以99%的转化率得到酰化产物(E)-N-(2-氯-6-甲基苯基)-3-乙氧基丙烯酰胺(Ⅲ);Ⅲ在以水为主的溶剂中与N-溴代丁二酰亚胺(NBS)、硫脲经“一锅法”连续反应得化合物2-氨基-N-(2-氯-6-甲基苯基)-5-噻唑甲酰胺(V);V经纯化后与4,6-二氯-2-甲基嘧啶反应得化合物2-(6-氯-2-甲基嘧啶-4-氨基)-N-(2-氯-6-甲基苯基)-5-噻唑甲酰胺(Ⅵ);Ⅵ与1-(2-羟乙基)哌嗪缩舍得达沙替尼(Ⅶ),总收率为71%.该合成方法条件温和、反应步骤少、收率高. 相似文献
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当前基于深度学习的实例检测方法在进行发动机叶片分割时,由于缺少带标注的发动机叶片数据,导致无法充分训练网络模型,仅得到次优的分割结果。为了提升航空发动机叶片实例分割精度,提出了不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割方法,通过结合已有的实例分割方法和交互式分割方法,可得到较好的发动机叶片分割结果。首先,使用少量标注数据训练实例分割网络,得到发动机叶片的初步分割结果;其次,将检测到的单个叶片分为前景和背景两部分,通过选择前景种子点和背景种子点,利用交互式分割方法的思想,产生完整的单个叶片的分割结果;依次处理完所有的叶片后,将结果合并得到最终的发动机叶片实例分割结果。使用72张图像训练基于稀疏实例激活图的实时实例分割方法(SparseInst)产生初始的实例分割结果,在56张图像上进行测试。所提方法的全类平均准确率(mAP)比SparseInst的全类平均准确率高5.1个百分点;且它的mAP结果均优于当前流行的实例分割方法MASK R-CNN(MASK Region based Convolutional Neural Network)、YOLACT (You Only Look At Co... 相似文献
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针对软件定义网络(SDN)/网络功能虚拟化(NFV)环境下服务链映射难以兼顾效率与物理资源利用率的问题,该文提出一种基于匹配博弈的服务链协同映射方法。首先,以最大化网络资源效用为目标,建立服务链映射模型MUSCM;然后,分虚拟网络功能(VNF)部署和组链两个部分解决服务链映射问题,VNF部署部分,设计基于多对一匹配博弈理论的算法协同服务链和服务节点双方互相进行选择,有效提升了服务链的映射效率和物理资源的利用率,在此基础上,设计基于分段路由策略的算法实现各VNF实例间的流量牵引以完成VNF组链,有效降低了链路传输时延。实验结果表明,与经典算法相比,该算法在保证映射请求接受率的同时,有效降低了服务链的平均传输延时,提升了系统的物理资源利用率。 相似文献
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