基于细节信息约束的遥感影像条带噪声去除模型

遥感影像在获取过程中会经常受到条带噪声的污染,降低遥感影像的视觉效果,对影像解译和反演等处理产生不利影响。当前一些主流的基于变分的条带噪声去除方法,虽然可以去除条带噪声,但是往往也会导致影像细节信息的严重丢失。基于上述问题,本文提出了一种基于细节信息约束的遥感影像条带噪声去除模型(DISUTV)。在DISUTV模型中,将所提出的基于双边滤波器与正交子空间投影的细节信息分离算子与单向全变分正则化项、群组稀疏正则化项及单向全变分正则约束项进行了有效结合,并采用交替方向乘子法对其进行求解,用于从条带噪声影像中获取不含有细节信息的高精度条带噪声。利用模拟数据与真实数据对本文方法的条带噪声去除能力、细节信息保持能力及稳健性进行了验证并与现有前沿方法进行了比较。试验结果表明,本文方法在去除条带噪声的同时能更好地保留影像的细节信息,并且呈现出了较好的定性与定量结果。

基于视觉传达的低亮度激光图像细节信息增强方法

针对激光图像亮度较低,导致内部细节信息缺失,图像应用性下降等问题,提出基于视觉传达的低亮度激光图像细节信息增强方法。从视觉传达角度出发将低照度激光图像转换为Lab色彩模式,采用Curvelet变换将激光图像分解为高频分量与低频分量,利用细节增强网络模型增强高频分量,通过基于照度图估计的微光图像增强方法增强低频分量,融合增强后的高、低频分量,实验结果显示,采用该方法对所选图像进行细节信息增强处理后,各图像的信息熵均高于8.35以上,而对比度与相关系数则分别在0.846和0.815以上,增强后的图像更符合人眼视觉特性。

基于细节信息增强的无监督双目立体匹配算法

无监督立体匹配算法在自动驾驶等领域有重要的应用,然而无监督立体匹配算法在物体连续、边缘等细节信息区域的视差精度较低,本文提出了一种提高细节信息区域精度的无监督立体匹配算法。通过在特征金字塔网络中引入空间注意力机制和残差网络,设计了一种空间特征金字塔网络算法,抑制特征提取过程中边缘和小目标细节信息的丢失。构建了视差融合模块,将半全局立体匹配算法生成的原始视差和视差回归生成的初步视差进行置信度视差融合,提升连续细节信息区域的精度。对于网络损失函数,集成了原始视差监督损失和置信度遮挡损失,保留更多图像边缘和连续区域处的细节信息。实验结果表明,本文算法在KITTI 2015测试集中非遮挡区域和所有区域的误匹配率分别为6.24%和5.89%,与其他经典算法相比在细节信息区域的效果、精度方面有较大提升。

危岩破坏激振信号局部和细节信息特征

危岩属于一种突发性地质灾害，危岩破坏会突然释放能量，以激振波的形式向邻近危岩块传递，劣化相邻危岩体的稳定性。通过坠落式危岩破坏激振效应模型试验，对采集的激振信号进行小波滤噪处理，选取模型试验第25～35 ms共10 ms时间段的激振信号，作为分析激振信号局部和细节信息特征的基础数据。分析结果表明，实验条件下分析时段内，危岩破坏激振信号局部信息存在周期性，激振信号在水平方向存在8～9个激振峰，周期1．0～1．4 ms，在竖直方向存在3～4个激振峰，周期2．2～3．0 ms；测点与激振源之间的距离影响着激振信号的峰值强度，距离越近，峰值强度越大；危岩块之间界面的完整性对激振信号出现频率和峰值强度都有显著影响，激振信号穿过不完整的界面后激振信号主峰存在一定滞后性，实验条件下滞后时间10 ms左右；危岩破坏激振信号的局部和细节信息基本都在细节系数中予以体现，尤其是主频率主要位于d3～d7所对应的中频细节信息内。研究成果对于进一步实施危岩破坏激振效应的相似模型试验具有积极意义。

细节信息容量与MTF相关分析

文章从信息容量的角度出发,对图像宏观质量做出评价,再通过研究图像的细节信息容量参数,对在宏观上质量相当的图像做出更进一步的评价,挑选出边缘清晰、纹理等细节信息丰富的图像。然后将该评价参数与Ealing仪测得的调制传递函数(MTF)值的变化趋势作曲线回归分析,实验结果表明,细节信息容量与数字成像系统的MTF值的变化有着很好的正相关关系,这对评价数字成像系统MTF变化情况具有较好的实际应用价值。

小波细节信息的LSB隐写分析算法

为了准确地估计出隐藏图像的嵌入率,利用LSB隐写对图像小波细节信息影响较大这一特点,首先给出了图像的小波细节信息和小波细节信息能量的定义,同时利用LSB隐写图像计算出其原始图像的小波细节信息能量;然后根据隐写图像与原始图像的小波细节信息能量,估计出LSB隐写图像的嵌入率。实验证明,该方法在隐藏图像嵌入率不是很低的情况下,能够比较准确地估计出隐藏图像的嵌入率。

消除光晕效应和保持细节信息的图像快速去雾算法

针对现有的基于大气散射物理模型的图像去雾算法在去雾过程中大多无法避免地会产生光晕效应和细节丢失,提出了一种消除光晕效应和保持细节信息的图像快速去雾算法。首先运用四叉树子矩阵划分的分层遍历方法得到更精确的大气光值,再通过分析大气散耗函数,利用融合梯度信息的改进引导滤波得到精确估计的大气散耗函数,并自适应地获取最小值图像与大气光平均值的阈值,求解出透射图;最后反演复原出无雾图像,并对复原后的图像进行亮度调整。对多组有雾图像进行了实验,该算法能有效地抑制去雾过程中产生的光晕效应,较多地保留了图像的细节信息,且运行时间大约减少了一倍。融合梯度信息的改进引导滤波不但可以较好地保留透射图的细节信息,有效地消除光晕效应,而且具有较好的鲁棒性和时间复杂性,适用于交通等室外场景的去雾。

基于细节信息分类和结构相似的快速分形编码方法

针对传统分形编码中编码时间过长的问题,提出了一种细节信息分类(DetailInformationClassification,DIC)与结构相似(StructureSimilarity,SSIM)指标相结合的快速分形编码方法。DIC方法将图像块的内部细节信息分布状况作为分类标准对定义域块库进行分类,SSIM指标分别从亮度、对比度和结构三个方面度量值域块与定义域块之间的匹配程度。通过将DIC方法与SSIM指标结合,可以加快分类速度、减少匹配运算时间。

一种可以保留细节信息的图像中值滤波算法

图像中值滤波算法的优点是可以避免图像模糊,缺点是容易丢失“角点”和“线段”等细节信息;针对它的缺点,本文提出了一种可以保留细节信息的图像中值滤波算法,首先检查待处理的像素点是否是“角点”或“线段”上的点,如果是则保留该点,否则就利用中值滤波算法进行滤波处理。该算法既可以保留图像的细节信息,又可以避免图像模糊;数据分析和实验结果说明了文中方法的有效性。

雾天图像增强中Retinex算法的细节信息优化

为了解决雾天图像增强中的细节信息优化问题,提出了一种新的基于亮度块Retinex算法的雾天图像增强方法。该方法首先采用背景亮度作为激励亮度值对图像的亮度块进行分割,然后采用不同尺度的增强因子对分割块进行增强,在对像素的边缘信息分割之后,再按照一定的比例对块信息进行融合。仿真结果显示:与传统的Retinex算法相比,基于亮度块的图像增强Retinex算法的信息熵较高,增强效果较好。

低对比度红外图像融合时图像细节信息检测系统设计

为了准确识别出低对比度红外图像的内容,需要设计一个图像细节信息检测系统。采用当前方法设计的系统检测图像细节信息时,不能有效地去除红外图像中存在的噪声,检测所用的时间较长,检测得到的结果误差大,存在去噪效果差、检测效率低和检测结果准确率低的问题。提出低对比度红外图像融合时图像细节信息检测系统设计方法,根据ONLM算法构建红外图像去噪模型,采用Butterworth高通滤波器对去噪后的红外图像进行滤波处理,通过高频加强滤波补偿滤波处理后的红外图像,完成红外图像增强处理。计算增强处理后的红外图像主色的特征分布,提取到红外图像细节信息特征,根据特征提取结果检测低对比度红外图像融合时的图像细节信息。实验结果表明,所提方法的去噪效果好、检测效率高、检测结果准确率高。

初中英语文学阅读教学中细节信息的把握

本文结合文学作品The Secret Garden(《秘密花园》)的相关教学实例,从人物语言描写、动作描写、肖像描写、环境描写以及心理描写等细节信息入手,探讨了在英语文学阅读教学中把握细节信息的具体方法,论述了细节信息对人物塑造和情节推进的重要意义。

加强空间信息引导的道路场景实时语义分割

针对实际道路场景不同类别位置和轮廓等细节部分相差较大,导致细节信息的丢失和小目标分割不准确等问题,提出一种加强空间信息引导的实时语义分割网络。该网络首先采用微调的轻量级分类卷积编码器,提取图像中不同层次的高级语义信息和浅层空间信息;其次,设计空间细节引导融合模块为编码器的深层与浅层的特征映射提供指导,使得融合过程中更加信任细节轮廓信息,增强空间感知能力,并抑制背景噪声影响;最后通过损失函数辅助监督训练和数据相关型上采样加强训练阶段的特征表示,进一步优化深度卷积网络,以弥补大幅度上采样造成的信息损失。在CamVid和Cityscapes数据集上进行实验验证,其分割精度分别为73.7%和75.3%,推理速度分别为158.0和126.5 fps。与其他实时语义分割算法相比,算法能更好地平衡精确度和实时性,在实际应用场景中也具有更好的鲁棒性。

阅读理解细节信息试题命题规律与备考策略

人常言'得阅读者胜高考',这是因为阅读是我们中国人接触外语的主要途径,它不仅是学生获取有效信息的途径,还是学习国外先进经验,培养国际意识的主要方法,并在很大程度上影响听、说、写、看水平的提高,故在高考英语试卷中,阅读理解考查的内容较多,分值占比较高,从而导致阅读理解试题的解答直接影响着学生的高考英语成绩。

基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割

在语义分割任务中,编码器的下采样过程会导致分辨率降低,造成图像空间信息细节的丢失,因此在物体边缘会出现分割不连续或者错误分割的现象,进而对整体分割性能产生负面影响.针对上述问题,提出基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割模型EASSNet.首先,使用边缘检测算子计算原始图像的边缘图,通过池化下采样和卷积运算提取边缘特征.接着,将边缘特征融合到经过编码器提取的深层语义特征当中,恢复经过下采样的特征图像的空间细节信息,并且通过注意力机制来强化有意义的信息,从而提高物体边缘分割的准确性,进而提升语义分割的整体性能.最后,EASSNet在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的平均交并比分别达到85.9%和76.7%,与当前流行的语义分割网络相比,整体分割性能和物体边缘的分割效果都具有明显优势.

混合U型网络与Transformer的图像去模糊

针对现有去模糊方法不能有效地恢复图像精细细节的问题,提出了一种混合U型网络与Transformer的图像去模糊方法。首先,使用一个多尺度特征提取模块提取图像的浅层特征信息。然后,通过一个含逐级特征增强模块的层级嵌套U型子网络,在保留图像细节信息的同时获取图像深层特征信息。再次,构建了一个局部-全局残差细化模块,通过卷积神经网络和SwinTransformer之间的信息交互充分提取全局和局部信息,并实现特征信息的进一步细化。最后,使用一个1×1卷积层进行特征重建。所提方法在GoPro数据集上的实验结果显示,图像的峰值信噪比和结构相似度均值分别为32.92和0.964,均优于其他对比方法。实验结果表明,所提方法可以有效地去除模糊,重建出具有丰富细节的潜在清晰图像。

基于塔形信息的空间约束FCM图像分割算法

为使传统模糊C均值(FCM)算法更加适用于图像分割,提出一种基于塔形信息的空间约束图像分割算法。引入塔形结构减少运算时间,并将其用于求解隶属度,在FCM算法的目标函数中,添加不含任何参数的约束项,以约束像素邻域空间信息。实验结果表明,该算法能保留图像的细节信息,提高图像的分割质量。

结合等变交叉正则化的轻量化双分支建筑物变化检测网络

空间细节信息和语义上下文信息在建筑物变化检测研究中扮演着至关重要的角色。然而,在当下主流的单分支网络架构中,同时获取这两种信息会面临计算成本和模型大小方面的严峻挑战。为应对这一挑战,本文提出一种全新的轻量化双分支网络架构用于高效特征提取,并引入等变交叉正则化模块以增强特征表达,从而实现精细化的建筑物变化检测。具体地,轻量化双分支网络架构由细节分支、语义分支和双信息交互融合模块组成,能同时高效地捕获空间细节信息和语义上下文信息,以生成细粒度的深度语义变化特征图;同时,等变交叉正则化模块从隐式监督角度出发,在不增加网络参数的前提下,从语义和空间层面对变化特征图进行一致性约束,从而提高网络在变化建筑物尺度和边缘上的感知能力;为了验证方法的有效性,本文选用现有优秀的轻量化和非轻量化变化检测网络作为对比方法,分别在WHU、LEVIR两个数据集上开展对比实验。结果表明,在仅需2.27 M参数和4.25 G浮点运算的轻量化前提下,本文方法在两个数据集上分别实现了87.03%、83.41%的交并比精度,综合性能显著优于现有的轻量化和非轻量化变化检测方法。研究成果有望为未来的轻量化建筑物变化检测研究提供科学参考。

基于小波分析的机场道面平整度细节研究

采用小波理论对机场刚性跑道平整度进行分析。针对某机场道面,采用Matlab对其纵断面信号进行小波变换分解,得到不同高频下机场刚性道面纵断面长波和短波的具体波动幅度和位置,可作为国际平整度IRI的一种补充,为航空器-机场道面相互作用动力学分析创造条件。

初中生英语听记信息能力的现状、问题及教学策略

听记信息是一项重要听力技能。当前初中生在听记信息时存在"听不懂、记不下、拼写错误"等问题。听说教学可以针对学生听记信息存在的问题,从提高学生听力理解能力,提高学生速记、细节信息记录和概括性信息记录能力,提高学生听力词汇学习和拼写监控能力三方面提升听记信息能力,促进学生听说能力发展。