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为了提高红外辐射定标效率,提出了简化的辐射定标方法。首先,提出带有积分时间变量的辐射定标数学模型,通过探测器像元响应灰度值随积分时间的变化曲线以及随黑体辐射亮度的变化曲线确定了辐射定标模型的具体形式,并介绍了模型中各参数的物理意义。接着,在不同环境温度下进行辐射定标实验,绘出辐射定标模型中各未知参数随环境温度的变化曲线,实验结果验证了辐射定标模型的正确性。然后,在这个模型的基础上提出了简化的辐射定标模型,即使用一元线性回归分析方法选择两个定标点,在两个典型的积分时间下采集这两个定标温度点的共四幅图像,经处理即可获取辐射定标模型的各未知参数。最后对通过辐射定标模型计算得到的辐射定标数据与实际定标获取的辐射定标数据进行比较分析。实验结果表明:计算值与定标值之间的误差优于1%。辐射定标模型准确,可以极大地提高辐射定标的效率。 相似文献
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目的 传统的图像风格迁移主要在两个配对的图像间进行。循环一致性对抗网络(CycleGAN)首次将生成对抗网络应用于图像风格迁移,实现无配对图像之间的风格迁移,取得了一定的效果,但泛化能力较弱,当训练图像与测试图像之间差距较大时,迁移效果不佳。针对上述问题,本文提出了一种结合全卷积网络(FCN)与CycleGAN的图像风格迁移方法,使得图像能够实现特定目标之间的实例风格迁移。同时验证了训练数据集并非是造成CycleGAN风格迁移效果不佳的因素。方法 首先结合全卷积网络对图像进行语义分割,确定风格迁移的目标,然后将风格迁移后的图像与目标进行匹配,确定迁移对象实现局部风格迁移。为验证CycleGAN在训练图像和测试图像差距较大时风格转移效果不佳并非因缺少相应训练集,制作了训练数据集并带入原网络训练。结果 实验表明结合了全卷积网络与CycleGAN的图像风格迁移方法增加了识别能力,能够做到图像局部风格迁移而保持其余元素的完整性,相对于CycleGAN,该方法能够有效抑制目标之外区域的风格迁移,实验中所用4张图片平均只有4.03%的背景像素点发生了改变,实例迁移效果得到很好提升。而将自制训练集带入原网络训练后,依然不能准确地在目标对象之间进行风格迁移。结论 结合了全卷积网络与CycleGAN的方法能够实现图像的局部风格迁移而保持目标对象之外元素不发生改变,而改变训练数据集对CycleGAN进行实例风格迁移准确性的影响并不大。 相似文献
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光纤网络作为现代互联网的重要物质基础,在信息传播中具有重要作用.为了确保网络运行效果,需要使用光纤网络检测技术对其状态进行检测,从而尽早发现和排查网络故障,确保用户正常使用.本文主要针对光纤网络检测技术的应用展开分析. 相似文献