基于深度网络分级特征图的图像超分辨率重建

从低分辨率图像中提取特征图恢复高分辨率图像中的高频信息是超分辨率重建的一个关键问题,针对该问题提出一个新的基于卷积神经网络的超分辨率重建算法.网络结构由卷积层与子像素卷积组成,特征提取网络中卷积层提取低分辨率图像的特征,重建网络中子像素卷积神经网络作为上采样算子.针对不能充分利用多级特征图的问题,采用跳跃连接和特征图联结在特征提取网络末端跨通道融合特征图,同时降低特征图的维度.并在此基础上再次提取特征图应用于重建.实验结果表明,算法在PSNR、SSIM和人类视觉效果上与其他基于深度学习的算法相比有着显著的提高.

现代服装时尚美学中传统文化元素的有效利用

中国特色的传统文化,是我国几千年文化和历史的传承与积淀,代表了我国道德观念、人文精神以及思维意识,是世界文化的关键组成部分。同时,随着经济全球化和一体化,很多国家的人们也都在积极了解和学习我国传统文化,其以独特的魅力屹立于世界文化之林中。本文主要针对现代服装时尚美学中传统文化元素的有效利用进行分析和阐述,希望给与我国相关行业以参考和借鉴。