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1.
生成式对抗神经网络在约束图像生成表现出了巨大潜力,使得其适合运用于图像超分辨率重建。但是使用生成式对抗神经网络重建后的超分辨率图像存在过度平滑,缺少高频细节信息的缺点。针对单帧图像超分辨率重建方法不能有效利用图像序列间的时间-空间相关性的问题,提出了一种基于生成式对抗神经网络的多帧红外图像超分辨率重建方法(M-GANs)。首先,对低分辨率图像序列进行运动补偿;其次,使用权值表示卷积层对运动补偿后的图像序列进行权值转换计算;最后,将其输入生成式对抗重建网络,输出重建后的高分辨率图像。实验结果表明:文中方法在主观及客观评价中均优于当前代表性的超分辨率重建方法。 相似文献
2.
<正>风险类别的差异常规急救活动发生的地域相对广泛,从城市街头、厂矿工地到山野林间。面对不同环境,急救人员在实施急救活动时,或多或少会面临一定的风险。因此,在接受基本急救培训课程中,一般都将"判定救援环境是否安全"作为急救流程的第一步,也是先决条件。如果遇到地震、火灾、严重交通事故等情况,特别是造成现场人员伤亡的因素仍然存在、无法保证救援人员自身安全时,那么即使是接受过专业训练的救援人员,也必须放弃救援暂时撤出,或在条件允许的情况下转移伤患。 相似文献
3.
4.
5.
提出了一种由硬件进行实时化信息合成的解决方案,设计了基于FPGA的实时信息合成处理器.在相机输出图像的过程中,实时合成同步信息,最多可接收并合成16路RS-422串行数据和8路RS-232串行数据,并可自动适应输入图像的分辨率和帧频.实验数据验证了信息合成的正确性.具有实时性好、稳定性高、集成度高的优点. 相似文献
6.
针对电机叶轮外形结构复杂、精度要求高的特点,提出采用逆向技术进行设计。分析了点云数据的采集、处理和三角面片网格的拼接问题,探讨了应用Geomagic Design X软件进行参数化逆向建模的具体步骤和模型偏差分析方法。 相似文献
7.
航天测量船海上航行时主要通过精度校飞进行雷达精度鉴定,针对其周期长、耗费大和组织协调困难的缺点,提出了一种采用高精度星敏感器与雷达捷联跟踪测量空间目标进行海上精度鉴定的方法。雷达在跟踪空间目标的同时,星敏感器实时拍摄天线指向附近星图。首先,星敏感器利用雷达输出的编码器角度计算视轴的初始指向,通过快速星图识别和目标定位获取天线地心坐标系精确指向;然后,经坐标变换到地平系,根据蒙气差模型修正地平系俯仰角,再经过船摇修正转换到甲板坐标系;最后,进行轴系误差及脱靶量修正,实现雷达指向精度鉴定。试验结果表明:利用该方法测量的船载雷达相对于星敏感器方位、俯仰随机残差优于50″,满足雷达精度鉴定要求,证明该方法的可行性。 相似文献
8.
星敏感器测量船体姿态精度与星敏感器与甲板之间的安装角标定精度密切相关。本文介绍了船载星敏感器的相关坐标系及安装角的定义,建立了船载星敏感器蒙气差修正模型,提出了一种船载高精度星敏感器安装角标定方法。船进坞坐墩时,船载经纬仪通过拍摄方位标确定航向,星敏感器通过星图识别获得视场内星点的赤经、赤纬,构成地心惯性系参考矢量,经岁差、章动、极移、船位等修正,得到各恒星在惯导地平系下的参考矢量。然后,根据蒙气差模型对星点逐个修正俯仰角,重构惯导地平系下的参考矢量。最后,依据姿态确定算法原理,解算星敏感器安装矩阵,求解安装角。实验表明,使用该方法可使方位角、俯仰角的标定精度达10"以内。该方法有效发挥了星敏感器指向精度高的优点,改善了程序自动化程度,提高了船体姿态测量精度。 相似文献
9.
研究了多视点下三维目标的识别问题。针对传统的采用单一特征的方法在目标描述方面的不足,提出了一种融合多种特征的识别算法。首先,利用各向异性高斯方向导数相关矩阵提取目标角点,采用骨架约束提取特征角点,将各特征角点到目标质心的归一化距离作为角点描述子。接着,分别提取目标的几何矩不变量、仿射矩不变量、目标边界的傅里叶描述子;计算4种特征的类内和类间散布矩阵;以样本散布矩阵的迹作为权重,加权融合4种特征。然后,对融合后的特征向量进行独立成分分析(ICA),得到相互独立的特征分量。最后,采用支持向量机的分类方法进行分类。实验结果表明,本文提出的方法比采用单一特征的方法的正确识别率平均提高10%以上,且在小训练样本(10%总体样本)情况下仍能获得80%以上的识别率,可满足经纬仪实时目标识别系统的要求。 相似文献
10.