基于改进残差网络的水下图像重建方法

自然水体成像中湍流及悬浮颗粒等环境因素会造成水下采集的图像存在扭曲失真、分辨率低、背景模糊等问题,为了解决上述问题并进一步提高图像重建和复原的质量,提出了一种改进的基于残差网络的图像超分辨率重建方法,该方法将网络中的残差密集块和自适应机制进行融合,有效解决深度学习网络中经常遇到的梯度爆炸问题,同时能够抑制无用信息的学习,充分利用重要特征信息。为了使网络适应水下噪声环境,通过自建水下系统对目标板分别在清水中和浑浊微湍流水域中进行采集并对其进行图像配对生成训练对,并在河流和海洋水域下采集图像生成测试集。实验结果表明,在微湍流的海洋水域和河流水域中,较传统的水下图像处理和神经网络算法,使用改进的残差网络算法能够很好地对水下图像进行重建,重建图像的边缘信息得到了极大的保留,图像的重建效果更好。

移动互联网络安全技术之分析与展望

近些年来,电子技术的发展速度一直在不断加快,越来越多的移动智能设备应用到人们的日常生产生活当中。无线互联网络在当前阶段各个领域当中的应用非常广泛,其已经是当下人们生活当中不能够缺少的一项内容。然而伴随着硬件技术的高速发展,也有越来越多的终端安全威胁产生,传统所应用的针对台式电脑的安全技术早已不能够满足当下的实际需求。基于此,本文主要对移动互联网络安全技术进行分析和探讨,供相关读者参考。

基于云计算的计算机软件测试技术分析

云计算技术在近几年的发展比较迅速,这也使得当前计算机行业对其发展比较重视,在云计算的软件测试方面,其自身相对比较复杂,会有较多的因素影响计算机框架结构,需要结合当前云计算的技术做好相应的探讨和改善,从而找到有效的解决方案。相关人员需要利用计算机整体架构做好分析,并针对其细节进行改善,结合云计算技术的特征导入,以此实现软件测试技术的探索。本文围绕云计算的计算机软件测试技术进行分析,从而找到当前云计算测试技术的重点,以供参考。