级联离散小波多频带分解注意力图像去噪方法

针对图像去噪网络中下采样导致高频信息损失和细节保留能力差的问题,设计了一种级联离散小波多频带分解注意力图像去噪网络。其中多尺度级联离散小波变换结构将原始图像分解为多个尺度下的高低频子带来代替传统下采样,能减少高频信息损失。多频带特征增强模块使用不同尺度的卷积核并行处理高低频特征,在子网络每一级下重复使用两次,可增强全局和局部的关键特征信息。多频带分解注意力模块通过注意力评估纹理细节成分的重要性并加权不同频带的细节特征,有助于多频带特征增强模块更好地区分噪声和边缘细节。多频带选择特征融合模块融合多尺度多频带特征增强选择性特征,提高模型对于不同尺度噪声的去除能力。在SIDD和DND数据集上,所提方法的PSNR/SSIM指标分别达到了39.35 dB/0.918、39.72 dB/0.955。实验结果表明,所提方法的性能优于主流去噪方法,同时具有更清晰的纹理细节和边缘等视觉效果。     

抽样切分卷积实现跨尺度特征融合及内镜图像去模糊

针对内镜图像去模糊过程中语义信息难以提取和细节纹理重建困难的问题,设计了一种新的抽样切分卷积,并将其应用于跨尺度特征融合过程中：通过等间隔抽样将大尺度特征无损切分成小尺度特征块,再与小尺度特征进行卷积融合。过程中大尺度特征的所有值都参与了特征融合,避免了细节信息的丢失;未对小尺度特征进行插值,避免了语义信息的模糊。为进一步实现特征互补,设计了特征交互融合模块,先用语义特征激活细节特征,再将两者融合。针对内镜图像亮通道、中间通道和暗通道的特征差异性设计了梯度重建和频域重建损失函数,提升了重建图像的锐度。在EAD和Kvasir-SEG数据集上,该算法的PSNR分别达到32.88 dB和33.01 dB,SSIM分别达到0.972和0.973。实验结果表明,该算法的性能优于主流去模糊算法,视觉上重建图像的纹理更清晰,且未产生伪影。     

西安市可再生能源技术应用现状

保护环境已成为各国共识，在气候问题上的紧迫性尤为突出，大力发展可再生能源在减少环境污染的同时，还可以满足国家能源安全上的重大战略需求。当前，我国也正在构建“碳达峰、碳中和”的“1+N”政策体系，发展可再生能源的创新技术是我国实现双碳目标的重要途径。为了更高效利用可再生能源，对西安市的生物质能、地热能、太阳能、风能、水能等资源状况进行了调研，对各种可再生能源的可利用量予以估算，同时对西安市目前各类可再生能源的技术应用现状进行分析总结，最后对西安市可再生能源的未来发展提出了相应的意见。