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传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求. 相似文献
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以NUMISHEET 2016 BM3中5系铝合金AA5086-H111为研究对象,建立其准静态温拉伸流变应力的本构模型。该材料在室温状态下的流变应力表现为负应变率敏感性; 150℃时,随着应变率增加,由负应变率敏感性变为正应变率敏感性;240℃时为正应变率敏感性。针对传统指数型应变率相关项是一种单调函数,构成的本构模型一般用来描述正应变率敏感性的流变行为,很难表征这种复杂应变率敏感性流变行为的问题,给出了一种新的应变率相关项,并称其值为健壮系数。在不同应变率范围内,健壮系数可以表现出不同的单调性。结果表明,耦合新应变率相关项的本构模型可以较好地表征AA5086-H111在不同温度、不同应变率下的流变行为。 相似文献
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针对在灰度图像着色领域中,传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题,提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法,以实现改善着色效果,让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性,构建并训练了一个端到端的深度学习模型,对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比,以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后,只需向网络输入一张灰度图片,即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明,引入密集网络后,可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题,所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络(ResNet)等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。 相似文献