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1.
针对神经网络在进行图像着色时容易出现物体边界不明确、图像着色质量不高的问题,提出结合Pix2Pix生成对抗网络的灰度图像着色方法.首先改进U-Net结构,采用8个下采样层和8个上采样层对图像进行特征提取和颜色预测,提高网络模型对图像深层次特征的提取能力;然后使用L1损失和smooth L 1损失度量生成图像与真实图像之间的差距,对比不同损失函数下的图像着色质量;最后加入梯度惩罚,在生成图像和真实图像分布之间构造新的数据分布,对每个输入数据进行梯度惩罚,改变判别器网络梯度限制方法,提高网络在训练过程中的稳定性.在相同实验环境下,使用Pix2Pix模型和summer2winter数据进行对比分析.实验结果表明,改进后的U-Net和使用smooth L 1损失作为生成器损失可以生成更好的着色图像;而L1损失能更好地保持图像结构信息,使用梯度惩罚可以加速模型的收敛速度,提高模型稳定性和图像质量;该方法能更好地学习图像的深层次特征,减少图像着色模糊现象,在有效地保持图像结构相似性的同时提高图像着色质量.  相似文献   
2.
传统LOG边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的 LOG边缘检测算法,首先采用双边滤波和自适应中值滤波来代替传统LOG算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG算法具有更好地检测效果。  相似文献   
3.
在织物动态模拟中,纹理映射是实现真实感的关键。该文采用了质点-弹簧模型进行建模,提出一种快速、实用的方法,把纹理空间中的三角形单元映射到景物空间中三角形单元上,并实现了反走样。实验结果表明,该算法达到了较好的实时性和真实感。  相似文献   
4.
基于BP神经网络的煤矿地下水水位预报方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
煤矿地下水是威胁煤矿安全生产的重要因素之一。文章在阐述BP网络原理和分析地下水水位特点和影响因素的基础上,提出了基于BP神经网络的煤矿地下水水位预报方法,并利用历史数据对该网络进行了训练学习,建立了地下水水位特征模型,可预报未来一个时期地下水水位的变化趋势。实验表明该方法效果良好,相对误差小于2%。  相似文献   
5.
织物的动感模拟是虚拟现实、计算机动画以及3D游戏等领域中的一个热点问题。为了实现织物动感模拟的实时性和真实感,选用质点-弹簧模型进行物理建模。然而,质点-弹簧模型在应用中存在过度拉伸的问题,针对这个现象进行了处理,提出采用平滑过度的方法来解决此类问题。同时,提出了一种风力模拟算法,简化了运算,增强了织物在风中运动的显示效果。实验证明,这些方法使织物动感模拟达到了较强的实时性和真实感。  相似文献   
6.
超分辨率(SR)是一类重要的数字图像处理技术,其根据一个观测者得到的低分辨率(LR)图像重 建并输出一个相应的高分辨率(HR)图像,从而提高现代数字图像的分辨率。SR 在数字图像压缩与传输、医学 成像、遥感成像、视频感知与监控等学科中的研究与应用价值巨大。随着深度学习的快速发展,结合最新的深 度学习方法,可以为 SR 问题提供创新性的解决方案。首先回顾 SR 的背景意义、发展过程以及将深度学习应 用于 SR 的技术价值。其次简要介绍传统 SR 算法的基本方法、分类和优缺点;按照不同的实现技术和网络类 型对基于深度学习的 SR 方法进行了分类介绍,重点分析对比了卷积神经网络(CNN)、残差网络(ResNet)和生成 对抗网络(GAN)在 SR 中的应用。然后介绍主要评价指标和解决策略,并对不同的 SR 算法在标准数据集中的 性能表现进行对比。最后总结基于深度学习的 SR 算法,并对未来发展趋势进行展望。  相似文献   
7.
针对传统 Canny 边缘检测算法对合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声抑制程度 太高,导致大量边缘的真实信息丢失问题,提出一种新型 Canny 算子边缘检测算法。首先建立 合适的非对称半平面区域(NSHP)图像模型,将空间模型转换成卡尔曼滤波可适用的系统状态方 程;然后用“预测+反馈”的方式对图像去噪;最后通过双阈值算法提取图像的边缘。仿真实验表 明,该方法可以有效地抑制 SAR 图像中的相干斑噪声,同时能较好地保留图像的边缘信息,相 对于传统的 Canny 算法有较好的检测效果。  相似文献   
8.
目的 选取牙齿种子点是计算机正畸中常用牙齿分割方法的关键步骤。目前业内大部分牙齿正畸软件都采用需要交互标记的分割方法,通过人机交互在3维牙颌模型上选取每一颗牙齿的种子点,效率较低。针对这一问题,提出基于特征导向的图卷积网络(feature-steered graph convolutional network,FeaStNet)牙齿种子点自动选取方法。方法 通过分析每个牙齿类型的种子点位置和最终分割效果,设立统一的规则,建立了牙颌模型的种子点数据集;利用特征导向的图卷积构建了新的多尺度网络结构,用于识别3维牙颌模型上的特征信息,为了更好地拟合牙齿特征,加深网络模型的深度;再通过训练调整参数和多尺度网络结构,寻找特定的种子点,使用均值平方差损失函数对模型进行评估,以提高预测模型的精确度;把网络寻找出的特征点作为基础点,在牙颌模型上找出与基础点距离最近的点作为种子点,如果种子点位置准确,则根据种子点将牙齿与牙龈分割开。对于种子点位置不准确的结果,通过人工操作修正种子点位置,再进行分割。结果 实验在自建的数据集中测试,其中种子点全部准确的牙颌占88%,其余情况下只需要调整部分不准确种子点的位置。该方法简单快速,与现有方法相比,需要较少的人工干预,提高了工作效率。结论 提出的种子点自动选取方法,能够自动选取牙齿种子点,解决牙齿分割中需要进行交互标记的问题,基本实现了牙齿分割的自动化,适用于各类畸形牙患者模型的牙齿分割。  相似文献   
9.
针对数字近景摄影测量中多摄像机与多个待匹配点处于同一平面内的特殊情况,分析了利用外极线约束的传统匹配方法匹配错误的原因,并提出了一种改进的多图人工标记点匹配方法。该方法利用基于外极线约束的传统匹配方法确定初始匹配关系,并根据图像上标记物轮廓计算出标记物空间法向,然后利用法向过滤准则剔除错误的匹配关系。实验结果表明,该方法能够有效地剔除利用外极线约束的传统匹配方法中错误的匹配关系,提高了匹配准确度。  相似文献   
10.
李占利  周康  牟琦  李洪安 《红外与激光工程》2019,48(12):1213004-1213004(10)
TOF(Time-Of-Flight)相机获取的深度值存在着边角畸变和精度偏移,目前主要是通过误差查找表或曲线拟合等技术进行误差补偿,计算量大且补偿速度慢。通过对TOF相机在不同距离的深度误差分布规律的分析,提出了一种实时、高精度的误差补偿方法。该方法利用TOF深度图像的旋转对称性以及误差分布的特性,简化了误差补偿模型、降低参数数量级,有效提升了补偿的精度和速度。将算法应用于基于TOF原理的Kinect v2深度传感器进行深度补偿,使得有效距离内平面度误差下降到0.63 mm内,平均误差下降到0.704 0 mm内,单帧数据补偿时间在90 ms内。由于该算法仅基于光径差进行补偿,因此适用于所有TOF原理的相机。实验结果表明,该算法能够快速有效减少TOF相机的深度误差,适用于实时、高精度的大视场三维重建。  相似文献   
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