基于多级跳跃残差组的运动人像去模糊网络

为解决复原后的运动模糊人像图像的轮廓模糊、细节丢失等问题,提出了基于多级跳跃残差组生成对抗网络(GAN)的运动人像去模糊方法。首先,改进残差块以构造多级跳跃残差组模块,并改进PatchGAN的结构以使GAN能够更好地结合各层的图像特征;其次,使用多损失融合的方法优化网络,从而增强重建后图像的真实纹理;最后,采用端到端的模式将运动模糊的人像图像进行盲去模糊操作,并输出清晰的人像图像。在CelebA数据集上的实验结果表明,相较于DeblurGAN(Deblur GAN)、尺度循环网络(SRN)和MSRAN(Multi-Scale Recurrent Attention Network)等基于卷积神经网络(CNN)的方法,所提方法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别至少提高了0.46 dB和0.05;同时,所提方法的模型参数更少,修复速度更快,且复原后的人像图像具有更多的纹理细节。

基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原方法

针对目前图像去模糊恢复细节不好、泛化性能不高的问题,提出了一种基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原算法,在编码端将多尺度特征融合模块和残差密集连接模块融合,引入多尺度残差密集型连接模块。同时引入一种注意力机制并将融合了注意力机制的多尺度残差密集连接模块作为网络的基本结构。实验结果表明,与生成对抗网络相比,在GOPRO数据集的PSNR和SSIM最大分别提升了4.13 dB和0.0254 dB,和近年来效果最明显的SRN相比,Kohler数据集上的PSNR和SSIM分别提升了0.31 dB和0.0179 dB,具有更好的泛化性能。

蒲公英固体饮料的研制

以蒲公英为主要原料,通过真空冷冻干燥的方法加工成固体饮料。试验结果表明:蒲公英汁5%、木糖醇2.5%、低聚异麦芽糖2%、麦芽糊精0.01%、蜂蜜1.5%,复配混合后,经-40℃~40℃的真空冷冻干燥,所得到的蒲公英固体饮料的风味最佳,且脱水彻底,复水性好。