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近年来基于深度学习的图像修复方法相比于传统方法,表现出明显优势,前者能更好的生成视觉上合理的图像结构和纹理.但现有的标准卷积神经网络方法,通常会造成颜色差异过大和图像纹理缺失与失真的问题.本文提出了一种新型图像修复深度网络模型,该模型由两个相互独立的生成对抗式网络模块组成.其中,图像修复网络模块旨在解决图像缺失区域的修复问题,其生成器基于部分卷积网络;图像优化网络模块旨在解决修复后图像存在局部色差的问题,其生成器基于深度残差网络.通过两个网络模块的协同作用,图像的视觉效果与图像质量得到提高.与其他先进方法进行定性和定量比较的实验结果表明,本文提出的方法在图像修复质量上表现更好. 相似文献
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针对汽车图像的复杂背景和多变的光照条件,提出检测图像中汽车牌照的新的算法,该算法简单,快速,通过对车牌的结构进行分析,设计了一种匹配模板,用该模板和片照候区域进行比较,找到最符合的一个区域,以确定牌照的位置,此外,还介绍了笔画统计算法,散热片除算法。 相似文献
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阐述了污水消毒的必要性,消毒已成为污水回用技术中必须的处理单元,介绍了液氯、二氧化氯、臭氧、紫外线消毒等各种污水消毒技术的消毒原理及优缺点,指出了紫外线消毒技术将会取代化学消毒在给排水处理中得到广泛应用。 相似文献
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阐述了污水消毒的必要性,消毒已成为污水回用技术中必须的处理单元;介绍了液氯、二氧化氯、臭氧、紫外线消毒;指出了紫外线消毒技术所存在的问题及其研究进展和发展趋势。 相似文献
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