基于卷积网络的边缘保持滤波方法

边缘保持滤波是计算机视觉、图像处理领域的重要基础理论研究,作为图像预处理操作对后续的处理结果有着重要影响。区别于传统滤波方法,边缘保持滤波方法不仅注重图像的平滑处理,还注重保持边缘细节。卷积神经网络在很多领域得到了应用,并取得显著的成果。本文将卷积神经网络引入边缘保持滤波,利用卷积神经网络的良好扩展性和灵活性来构建深度卷积神经网络模型(Deep Convolutional Neural Network,DCNN),通过3种类型的网络堆叠层,采用反向传播迭代更新网络参数,训练残差图像,实现基于DCNN的边缘保持滤波方法;还构建了基于梯度域的卷积神经网络模型(Gradient CNN,GCNN),对彩色图像的梯度信息进行学习,通过三层卷积对梯度图进行边缘保持平滑操作,得到边缘保持平滑梯度图,进而利用输入图像引导平滑梯度图进行彩色重建,得到彩色滤波图像。最后通过实验与常见的边缘保持滤波方法进行主观和客观评价对比。DCNN不仅在视觉上达到了其他滤波的效果,同时在处理时间上也存在较大优势,表明DCNN可以通过大量的数据训练有效地拟合出多种边缘保持滤波算法。与其他边缘保持滤波结果相比,GCNN在视觉上可以保持颜色风格与输入图像整体一致,而且图像相似度评价指标也更好,表明GCNN解决了部分滤波处理出现颜色偏差、梯度反转等问题,而且提高了处理效率。

谈谈第一笔收入

拥有好的经济条件会加速梦想实现的步伐,但它永远不是停止前行的理由。严格来说,我的第一笔收入到底是什么时候,其实早已记不清,或许是小学参加比赛得到的300元奖金,或许是四五年级的时候跟着爸爸一起出摊卖菜挣来的钱。但在我看来,真正意义上的第一笔收入是大四时的兼职,因为那份收入是完全可以自由支配且数目可观的,毕业旅行、心仪的公路车、健身私教、读研的新电脑,都是依靠着这笔收入,在不需要思考如何跟父母开口要钱的情况下,自由且开心地支配。