基于深度学习和双域融合的红外成像制导系统复杂背景噪声去除方法

红外成像制导系统受到严苛运行环境影响,其成像过程伴随复杂背景噪声干扰,严重影响系统制导跟踪精度。为减少复合噪声对红外成像效果的影响,在分析多种常见噪声的成因和特性的基础上,提出一种基于加性成分和乘性成分的噪声特性先验设定,结合空间域和变换域的双域融合去噪思想,设计了一种基于深度卷积神经网络的多类型噪声去除方法。该方法将富梯度流卷积模块引入UNet++结构以缩减梯度信息冗余并提升多感受野特征提取能力;针对噪声形态特性提出维度注意力机制以实现双域噪声估计;引入高阶双树复小波变换作为域变换方法,提升在不同尺度和方向上对噪声成分的识别能力。通过消融实验验证了噪声先验设定以及双域融合去噪思想的有效性和优越性,通过对比实验证明了所提方法对多种类型噪声均具有优秀的去噪能力。所提方法对高斯噪声的去噪峰值信噪比和结构相似度指标分别达到29.57和0.85,优于其他典型噪声抑制方法;对多类型混合噪声则分别达到27.84和0.82,达到良好的去噪水平。此外,也验证了所提方法对真实图像噪声具有优秀的去噪能力。

高校学业困难群体社会主义核心价值观教育体系研究

大学生是未来建设中国特色社会主义的中坚力量,而当前高校学业困难群体数量不断扩大,塑造他们的社会主义核心价值观,至关重要。本文从高校学业困难学生群体存在的问题出发,探究问题的原因及在教育体系中融入社会主义核心价值观教育改变现状。