搜索结果: 1-15 共查到“信息与通信工程 多尺度”相关记录40条 . 查询时间(0.199 秒)
基于误差回传机制的多尺度去雾网络
图像去雾 深度学习 多尺度网络 误差回传
2023/9/26
针对现有图像去雾方法因空间上/下文信息丢失而无法准确估计大尺度目标特征,导致图像结构被破坏或去雾不彻底等问题,提出一种基于误差回传机制的多尺度去雾网络.网络由误差回传多尺度去雾组(Error-backward multi-scale dehazing group,EMDG)、门控融合模块(Gated fusion module,GFM)和优化模块组成.其中误差回传多尺度去雾组包括误差回传模块(Er...
基于多尺度特征融合反投影网络的图像超分辨率重建
图像超分辨率重建 多尺度卷积 特征融合 反投影
2021/7/27
针对现有图像超分辨率重建方法恢复图像高频细节能力较弱、特征利用率不足的问题,提出了一种多尺度特征融合反投影网络用于图像超分辨率重建.该网络首先在浅层特征提取层使用多尺度的卷积核提取不同维度的特征信息,增强跨通道信息融合能力;然后,构建多尺度反投影模块通过递归学习执行特征映射,提升网络的早期重建能力;最后,将局部残差反馈结合全局残差学习促进特征的传播和利用,从而融合不同深度的特征信息进行图像重建。
多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究
多尺度量子谐振子优化算法 算法并行性 加速比 并行粒度 函数优化
2016/9/28
多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA, multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm)是一种利用量子谐振子波函数构造的新的智能算法，采样运算是MQHOA算法的基本运算单元和主要运算量，采样运算的独立性赋予MQHOA算法内在并行性。通过对MQHOA算法群体参数和采样参数进行实验，确定算法的并行粒度并提出多尺度量子谐振子并行算法（MQHOA-P, ...
针对浮选气泡图像噪声大、边界弱、传统谷底检测算法对不同类型气泡分割不具普遍性等问题，提出了一种结合Contourlet多尺度边缘增强及自适应谷底边界检测的气泡分割方法。该方法通过对气泡图像进行Contourlet分解，得到多尺度多方向高频子带；通过对各方向子带的高频系数进行非线性增益处理，实现边缘增强和噪声抑制。对和声搜索算法的“调音”策略和参数设定方法进行了改进，对不同类型气泡图像自适应地获取谷...
为了应对复杂环境下非合作通信、电磁频谱监管等宽带接收中存在的先验信息缺失、信道失真严重以及频域呈现不平坦色噪声的挑战，提出一种基于多尺度功率谱子带梯度的宽带频谱感知算法，该算法不要任何的先验信息，对功率谱进行分段计算梯度，再进行自适应双阈值检测，通过多尺度的技巧提高了宽带频谱感知的稳定性。对该算法在不同信道模型下的统计特性、虚警概率、检测概率以及判决门限的表达式进行了理论推导。理论分析和实验仿真表...
一种新的多尺度仿射几何不变量提取方法
目标识别 仿射几何不变量 多尺度 扩展质心
2013/9/2
提出了一种新的多尺度仿射几何不变量提取方法。该方法以自定义的多尺度自卷积变换为起点，结合灰度归一化处理，构建出目标图像的一系列仿射协变形式，进而通过设计一组非线性函数计算每个协变形式的一组扩展质心，由此得到新的多尺度仿射几何不变量。将所得不变量与经典的扩展质心特征、多尺度自卷积相比，由于其仅需一次分割便可构造出任意数量的区域面积比仿射不变特征，且从单个仿射协变形式中即可提取多个不变特征，从而有效减...
2013年7月29日至8月2日，2013年科学与工程中多尺度问题的GPU应用国际研讨会（GPU-SMP'2013）在吉林省长春市顺利召开。会议由中科院计算机网络信息中心主办，中科院长春应用化学研究所协办。来自美国明尼苏达大学、美国芝加哥大学、美国圣地亚哥加州大学、美国阿贡国家实验室、德国海德堡大学、俄罗斯科学院超级计算中心、中科院大学、中科院过程所、中科院国家天文台、中科院地质与地球物理研究所、清...
针对社会网络中的同质性关系提出一个基于扩散小波的多尺度分析框架，通过局部相似性度量构造扩散算子，在统一的框架下对社会网络中的结构、内容、用户行为等进行多尺度分析。在合成和真实网络数据上进行实验，与典型算法的对比表明，本算法在无参数的条件下快速收敛并得到更好的结果。
提出了一种可快速、高精度提取不规则光点图像中心的多尺度光点图像中心定位方法。首先，结合图像形态学处理和阈值分割确定光点图像区域，初步确定光点图像大小；然后，计算不同尺度空间下各光点图像区域的Hessain矩阵，由Hessain矩阵特征值确定的判决系数确定最佳尺度，并确定光点图像中心像素级坐标；最后，根据光点区域周边图像二阶泰勒展开式求解光点图像中心亚像素坐标。仿真和实物实验表明，本文算法抗噪声能力...
嵌入马尔可夫网络的多尺度判决融合耳语音情感识别
语音情感识别 多尺度分析 马尔可夫网络 判决融合
2013/1/25
本文中我们提出了一种将高斯混合模型同马尔可夫网络结合的时域多尺度语音情感识别框架，并将其应用在耳语音情感识别中。针对连续语音信号的特点，分别在耳语音信号的短句尺度上和长句尺度上进行了基于高斯混合模型的情感识别。根据情绪的维度空间论，耳语音信号中的情感信息具有时间上的连续性，因此利用三阶的马尔可夫网络对多尺度的耳语音情感分析进行了上下文的情感依赖关系的建模。采用了一种弹簧模型来定义二维情感维度空间中...
基于多尺度低秩模型的网络异常流量检测方法
异常流量 流特征集 稀疏性分布
2011/9/30
现有刻画流量异常检测所需的流特征集通常是高维的，增加了检测和分类的复杂度。通过研究发现网络中异常通常是稀疏性分布的，单个异常仅仅表现在低维流特征中。基于这一现象提出了一种异常流量检测模型—多尺度低秩 (MRLR, multi-resolution low rank)模型，该模型能够动态筛选出“合适的”特征集并准确分类异常。基于人工标记的实际网络流量异常和注入异常的数据集验证结果表明：MRLR对特征...
多尺度无监督彩色图像分割
图像分割 非采样Contourlet变换 多尺度边缘 纹理特征 区域生长
2011/8/26
非采样Contourlet变换是一种新的多尺度多分辨率分析工具.本文提出了一种基于非采样Contourlet变换的彩色图像无监督分割算法.首先利用非采样Contourlet变换的平移不变性在其变换域应用梯度向量法提取图像多尺度边缘|然后在Contourlet变换域的低频子带和高频子带中分别提取局部低频能量纹理特征与高频多尺度Zernike矩纹理特征,并将二种纹理特征融合.最后在边缘图像中映射种子像...
一种多尺度边缘测度融合加权HD算法
加权Hausdorff距离 证据推理 多尺度边缘 景象匹配
2011/7/29
一般的边缘加权Hausdorff算法,由于单尺度边缘检测算子本身对噪音敏感,会造成真实和虚假边缘显著性差异小,从而加权后对噪音鲁棒性改善有限.为此,提出了一种基于多尺度边缘测度融合加权的Hausdorff景象匹配算法.对图像提取多尺度边缘测度后,引入证据推理理论,提出一种双向指数基本置信指派构造方法,并构造出多尺度边缘测度的基本置信指派函数,然后采用冲突再分配DSmT组合规则进行融合.为了进一步区...
运动想象脑电信号特征提取是脑机接口研究领域的重要问题，本文提出一种基于多尺度Lempel-Ziv复杂度的运动想象脑电信号特征提取算法。该算法是传统二值化Lempel-Ziv复杂度算法的改进，它将脑电信号分成多个不同幅值范围的区域，根据信号在各区域间的上升和下降趋势，对脑电信号进行二值化处理得到Lempel-Ziv复杂度。本文将运动想象脑电信号分为4个区域，提取各典型时段的Lempel-Ziv复杂度...