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为了提高图像识别算法的精度，提出了一种语义分割和图像分类相结合的架构。该架构使用U-Net网络来提取图片目标区域，然后对目标区域进行分类。在测试阶段，使用了公开数据集中的河道图像构建数据集，并用LabelMe软件标注河道目标，构建用于进行语义分割实验的河流水面图片数据集。实验结果表明，提出的基于U-Net的河道语义分割算法能够很好地完成河道提取任务。同时在河流水面污染等级分类中，还提出了一种基于分组卷积和双注意力机制的河流水面污染图像分类算法。实验结果表明，所提出的河流水面污染识别方法具有一定的实用性和可行性，在实际应用中可以为相关研究和应用提供参考和支持。 相似文献
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对数字水印技术的概念、特点、分类、模型等作了简单的介绍，给出一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法。实验表明，该算法能够很好地抵抗局部剪切的攻击。文中还结合实验结果对增强剪切攻击鲁棒性的技术进行了分析。 相似文献
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