基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复

现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时，通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理，无法重建合理的图像结构。为此，提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息，然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像，提高图像修复的精确度，在图像补全网络采用推理注意力机制，有效控制了生成特征的不一致性，从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%，峰值信噪比达到了25.56 dB，与现有的图像修复方法相比，该方法具有更高的图像修复精确度，生成的图像更逼真。     

淮海经济区中心城市辐射效应综合测度与提升路径研究

本文以淮海经济区10个地级市作为基本研究单元,选取济南、合肥、南京和郑州四大省会城市作为辐射源城市进行对比分析.通过构建城市辐射力综合评价指标体系,采用熵值法计算城市辐射能力.对传统引力模型内的城市质量、距离等指标进行改进,探析城市辐射能力水平、格局.     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

欧普艺术在服装设计中的应用剖析

阐述服装设计与欧普艺术的交集之处,同时提出欧普艺术在服装设计应用中需要注意的几个方面,为欧普艺术更好地应用在服装设计上作以探讨。研究表明:服装色彩、服装配饰、服装面料和服装款式是欧普艺术渗入服装设领域计的最主要途径。     

军事物流外包风险管理问题研究

随着新时期世界军事革命的兴起以及军事物流理论的完善,军事物流外包日益引起人们的重视,同时军事物流外包存在的风险也越来越明显.文中结合风险管理的相关理论,讨论了军事物流外包风险的识别、评估、处理和监控,并且给我军军事物流外包风险提出了具体对策.     

锐声音

<正>建立角膜联盟,搭建信息共享平台,能让紧急的患者及时得到救助,保住光明。——暨南大学眼科教授、成都爱迪眼科名誉院长姚晓明成人渐进验配技术真的没那么复杂;禁忌症(人群)真的没那么多。相比技术更关键的是沟通,如何让消费者更好地接受、更愿意配戴,才是更大的挑战。——天津万里路视光培训学校王冬     

新技术追踪

2015年科技大趋势2014年的科技发展使人们的生活发生了重大改变。从智能手机到打车应用Uber,数字化时代的好处日趋明显。但是随着虚拟现实技术、按需定制的流媒体服务等开始成为现实,我们在2015年能期待看到什么?智能手机变得越来越大大屏手机最初不被看好,如今却成为一种时尚。2011年,三星推出5.3英寸大屏幕Galaxy Note被认为丧失理智。可是今     

分离器中心筒脱落原因分析

通过对分离器中心筒进行化学成分分析、拉伸试验、硬度试验以及金相低倍和高倍组织观察,结合现场勘查情况以及中心筒的服役工况环境,分析讨论了中心筒脱落的原因。结果表明,中心筒内部存在大量宏观气孔、夹渣、异金属等冶金缺陷,铸件致密性较差,是导致吊钩断裂和中心筒整体脱落的主要原因。     

“急难愁盼”,找党委

2019年以来,中国石油四川销售分公司党委认真践行以人民为中心的发展思想,坚持从基层期盼中明确方向,从员工诉求里校正坐标,着力解决制约企业发展和员工群众“急难愁盼”问题,持续筑牢稳住千万吨、迈向新零售发展根基。     

多先验融合的图像显著性目标检测算法

为了更加准确地检测出图像中的显著性目标，提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况，提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置，以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图。在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明，MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图，同时F，AUC，MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升。