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基于深度学习的彩色图像去噪方法通常是在各个通道进行卷积操作后再进行合并得到最后的卷积结果。这种方式没有充分考虑色彩通道之间的光谱相关性,可能导致去噪结果的失真。四元数卷积将彩色像素当作一个整体来进行处理,可以很好地解决这一问题。但是单一的四元数卷积网络不能较好地还原图像细节信息。针对这一问题,提出一种用于去除彩色随机脉冲噪声的双通道四元数卷积网络(DQNet)。该网络首先基于结构通道和色彩通道融合的策略,采用基于扩张卷积的结构细节还原模块提取结构和边缘特征,采用四元数卷积网络提取色彩特征;然后针对卷积运算会导致部分全局信息丢失的问题,通过长线连接将含有丰富全局特征的输入噪声图像与卷积结果进行融合,设计基于注意力机制的特征增强模块来指导网络提取复杂背景中的潜在噪声特征;最后利用残差学习实现彩色随机脉冲噪声的复原。实验结果表明,所提算法具有较好的去噪性能,在中度噪声污染或高度噪声污染的情况下去噪效果更为突出。 相似文献
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某原生鳞片石墨矿石固定碳含量为6.81%,大鳞片石墨(+100目)固定碳含量为9082%,占原矿的产率为317%,固定碳分布率为4228%。为确定该矿石的开发利用工艺,以棒磨机为磨矿设备,进行了开发利用工艺研究。结果表明,矿石经1粗8精1扫9阶段磨选流程处理,获得了固定碳含量为9037%、回收率为9740%的精矿;精矿中+100目固定碳含量达9409%,固定碳回收率为1092%,对照原矿中+100目大鳞片石墨固定碳分布率,可得出精矿+100目大鳞片保护率为2583%。 相似文献
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以大理漾濞核桃为原料进行核桃原浆生产工艺条件及产品的蛋白质含量、可溶性固形物含量、酸碱值、总多酚含量等理化指标及菌落总数、大肠菌群微生物指标等进行了测定。结果表明:核桃仁得率为414.600 g/kg;核桃仁去皮最佳条件为自来水浸泡10 min后以1%的Na OH在60℃下浸泡5 min,自来水冲洗去皮;核桃乳胶体磨研磨的最佳工艺条件:常温、研磨时间为8min,研磨次数为2次;核桃乳均质实验的最佳工艺条件:常温,均质压力40 MPa,二次均质较佳;杀菌实验的最佳条件:用高压灭菌锅在121℃条件下灭菌15 min;制作核桃原浆的核桃仁选择除去外层褐色薄皮的核桃仁;带皮核桃仁总蛋白质含量为18.241 g/100 g、总多酚含量为14.602g/100 g;去皮核桃仁总蛋白质含量为17.313 g/100 g、总多酚含量为1.485 g/100 g;核桃仁磨浆最佳的固液比为1:8(g/g)、可溶性蛋白质得率6.18 mg/m L、可溶性固形物含量为2.0%。 相似文献