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1.
2.
人眼视觉系统中的视觉感知差异是图像质量评价过程中的重要组成部分,通过感知失真图像与原始图像之间的视觉差异,可对图像的失真程度进行判断,然而在无参考图像质量评价中无法获取原始未失真的图像,且缺乏对失真图像的视觉感知差异。通过对深度学习中的生成对抗网络进行分析,提出一种基于生成视觉感知差异的无参考图像质量评价模型。利用生成对抗网络产生与失真图像相对应的视觉感知差异图像,并将其与失真图像输入质量评价网络以进一步学习图像的失真信息,从而达到评估图像质量的目的。在TID2008和TID2013数据库上的实验结果表明,与CNN、SOM、CORNIA等模型相比,该模型能够使失真图像质量预测准确度提升1个百分点以上,且对不同种类失真也表现出良好的预测性能。 相似文献
3.
用零水平集函数表达3维曲面,应用曲面上图像梯度的切投影表达其内蕴梯度,把基于梯度的图像扩散变分模型从平面图像拓展到了隐式曲面上的图像处理。基于内蕴梯度的变分模型对曲面上的图像进行扩散的同时可有效地保持其边缘,但像平面图像扩散的变分模型一样会在本该光滑的区域产生明显的阶梯效应。为消除阶梯效应,引入内蕴散度建立了基于内蕴梯度和内蕴散度的隐式曲面上图像扩散的变分模型,并以TV (total variation) 模型、PM(peronamalik)模型为例对所提出的模型的有效性进行了数值验证,实验结果表明该类模型在保持图像边缘的同时可以有效地抑制阶梯效应。 相似文献
4.
5.
目标识别一直是人工智能领域的热点问题. 为了提高目标识别的效率,提出了基于卷积神经网络多层特征提取的目标识别方法. 该方法将图像输入卷积神经网络进行训练,在网络的每个全连接层分别进行特征提取,将得到的特征依次输入到分类器,对输出结果进行比较. 选取经过修正线性单元relu函数激活的低层全连接层作为特征提取层,比选取高层全连接层特征提取的识别率高. 本文构建了办公用品数据集,实现了基于卷积神经网络多层特征提取的办公用品识别系统. 选择AlexNet卷积神经网络模型的relu6层作为特征选取层,选择最优训练图像数量和最优分类器构建系统,从而证明了该方法的可行性. 相似文献
6.
手术仿真中基于质点-弹簧模型的人体组织变形仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
采用质点一弹簧建模方法提出了人体软组织面模型和体模型系统、程式化的计算模型建立方法。将连续的软组织离散为由弹簧偶尼器及与其连接的质点构成的离散系统,用邻接表来表示离散系统的拓扑结构,即弹簧一质点间的邻接关系,依据该信息,可自动建立方程并计算与每个质点连接的弹簧、阻尼器对质点的粘弹性力的贡献,然后采用4阶Runge-Kutta方法对得到的微分方程组进行数值积分。通过小肠模型(面模型)和规则块状软组织模型(体模型)2个实例介绍了采用所提出的方法实施软组织变形仿真的过程。 相似文献
7.
基于CORBA的多体系统动力学分布式仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
基于多体系统动力学与运动学的机械系统计算机辅助分析(CAA)已成为该领域计算机辅助工程(CAE)的核心内容。该文分析了多体系统动力学方程建立及求解方法,结合CORBA技术、数值分析方法、OpeaGL图形技术,开发了基于CORBA的多体系统动力学分布式仿真系统,实现了分布式环境下的多体系统动力学的数值分析与仿真。 相似文献
8.
基于归一化超拉普拉斯先验项的运动模糊图像盲复原 总被引:2,自引:1,他引:2
基于变分方法提出了一种运动模糊退化图像的盲复原算法.考虑自然场景的图像梯度符合长拖尾概率分布,提出的方法采用归一化的超拉普拉斯先验项作为变分能量方程中的光滑项,从而有利于图像在去模糊的求解过程中正确解收敛.由于建立的能量方程不是严格凸的函数,故引入了分裂方法进行求解.整个运动模糊退化图像的盲复原过程在多尺度框架下由粗到细尺度渐进执行.最后利用估计出的点扩展函数计算清晰图像.相对于传统的盲复原算法,本文提出的算法不需要预测图像的梯度信息和对梯度进行筛选,直接求解能量方程就能够得到相应的正确解.得到的结果验证了本文算法的有效性. 相似文献
9.
基于Jordain变分原理建立含闭环的复杂柔性多体机械系统递推形式动力学通用方程.用图论描述系统的拓外结构,分别用铰相对坐标与模态坐标描述相邻物体间的大位移运动及物体的弹性变形.对含闭环的系统,用铰切割方法建立相应的运动学约束方程,结果为一组拆合形式的动力学递推方程和折合形式的加速度约束方程,适合于建立该类系统的并行计算方法和用于实时动力学仿真。 相似文献
10.
嵌入式微处理器的可测性设计技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章介绍了一个嵌入式微处理器的可测性设计技术。根据嵌入式微处理器各个组成部件逻辑功能的特点,分别采用了内置自测试(BIST)、部分扫描(PartialScan)、边界扫描(BoundaryScan)等方法完成各个部件的可测性设计,并将符合IEEE1149.1的TAP控制器作为整个微处理器的测试控制器,达到了较优的可测性设计结果。 相似文献