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基于跳跃融合连接模块的单幅图像去雨算法
1
作者 申艳 张志凡 +2 位作者 陈政杭 廖琛 李丹 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第6期165-173,共9页
在复杂雨况下,U型编码器-解码器网络难以去除不同尺度的相似雨纹,且易丢失细节信息.为此,提出一种跳跃融合连接网络(Skip Fusion Connection Network,SFCNet),旨在增强编解码器间的多尺度特征传递能力.首先,设计具有多尺度输入输出的跳... 在复杂雨况下,U型编码器-解码器网络难以去除不同尺度的相似雨纹,且易丢失细节信息.为此,提出一种跳跃融合连接网络(Skip Fusion Connection Network,SFCNet),旨在增强编解码器间的多尺度特征传递能力.首先,设计具有多尺度输入输出的跳跃融合连接模块(Skip Fusion Connection Block,SFCB),通过级联跨尺度特征融合块(Cross-scale Features Fusion Block,CFFB),全局地融合了不同编解码器层级上的输出特征.其次,结合门控机制动态优化各尺度特征向解码器传输的注意力权重,使每一层解码器均可学习到与其分辨率匹配的上下文信息,显著提升对密集、交叉及多尺度雨纹的去除能力.最后,为更大程度还原被复杂雨纹遮挡的图片细节信息,提出一种细节增强块(Detail Enhancement Block,DEB),将原始图像在不同尺度上的细节信息增强后融合到网络中.实验结果表明:在Rain200L、DID-Data等标准数据集中,与IDT方法相比,SFCNet的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)平均提升了0.24 dB.研究结果为复杂雨况下的单幅图像去雨提供了参考. 展开更多
关键词 单幅图像去雨 跳跃融合连接网络 多尺度 细节增强
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多分支多尺度点云补全网络
2
作者 陈晓雷 王荣 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期330-340,共11页
现有点云补全网络无法同时提取高质量的点云全局特征和局部特征,丢失点云细节信息与坐标信息。为此,提出一种基于多分支多尺度特征融合的点云补全网络,该网络的核心创新在于分层渐进式特征提取与融合机制。在编码阶段,该网络首先通过联... 现有点云补全网络无法同时提取高质量的点云全局特征和局部特征,丢失点云细节信息与坐标信息。为此,提出一种基于多分支多尺度特征融合的点云补全网络,该网络的核心创新在于分层渐进式特征提取与融合机制。在编码阶段,该网络首先通过联合特征提取模块(JFEM),对输入的三种不同分辨率的点云数据进行多尺度特征学习,依次提取包含丰富语义信息的全局特征和精细的局部特征,以最大化保留关键信息,然后利用细节保持池化(DP-Pool)模块对特征进行降维,避免传统池化操作造成的细节损失,并结合多分支编码结构实现全局与局部特征的高效融合,确保不同尺度的特征能够互补增强。在解码阶段,该网络通过点云重构(PCR)模块逐步恢复点云的几何结构,并利用多分支解码结构对不同层次的特征进行精细化上采样,最终生成高保真、高密度的补全点云。实验结果表明,所提网络的性能优于目前先进的10种点云补全网络,能进一步提高点云补全质量。 展开更多
关键词 点云补全 多分支 多尺度 特征融合 细节保持
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基于细节增强和多颜色空间学习的联合监督水下图像增强算法
3
作者 胡锐 程家亮 胡伏原 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期23-28,共6页
由于水下特殊的成像环境,水下图像往往具有严重的色偏雾化等现象。因此文中根据水下光学成像模型设计了一种新的增强算法,即基于细节增强和多颜色空间学习的无监督水下图像增强算法(UUIE-DEMCSL)。该算法设计了一种基于多颜色空间的增... 由于水下特殊的成像环境,水下图像往往具有严重的色偏雾化等现象。因此文中根据水下光学成像模型设计了一种新的增强算法,即基于细节增强和多颜色空间学习的无监督水下图像增强算法(UUIE-DEMCSL)。该算法设计了一种基于多颜色空间的增强网络,将输入转换为多个颜色空间(HSV、RGB、LAB)进行特征提取,并将提取到的特征融合,使得网络能学习到更多的图像特征信息,从而对输入图像进行更为精确的增强。最后,UUIE-DEMCSL根据水下光学成像模型和联合监督学习框架进行设计,使其更适合水下图像增强任务的应用场景。在不同数据集上大量的实验结果表明,文中提出的UUIE-DEMCSL算法能生成视觉质量良好的水下增强图像,且各项指标具有显著的优势。 展开更多
关键词 水下图像增强 多颜色空间学习 无监督学习 细节增强 特征提取 特征融合
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结合特征融合增强和细节特征的低照度小目标检测方法
4
作者 江泽涛 程留明 杨建琛 《电子学报》 北大核心 2025年第7期2229-2240,共12页
正常照度环境下的图像小目标检测具有挑战性,而低照度环境下的图像因低亮度、低对比度、低信噪比等,信息丢失严重,使得小目标特征信息更加弱化,更加难以获取特征等信息,从而导致低照度环境下小目标检测的研究极少.本文针对这一问题,提... 正常照度环境下的图像小目标检测具有挑战性,而低照度环境下的图像因低亮度、低对比度、低信噪比等,信息丢失严重,使得小目标特征信息更加弱化,更加难以获取特征等信息,从而导致低照度环境下小目标检测的研究极少.本文针对这一问题,提出一个低照度小目标检测方法MC-YOLO.该方法包含多尺度特征融合增强(MultiScale Feature Fusion Enhancement,MFFE)模块、细节特征提取(Detail Feature Extraction,DFE)模块、Neck模块和Head模块.该方法的第一部分由MFFE模块采用可变形卷积和多尺度特征融合来提取低照度环境下的小目标特征,再通过全局平均池化进行全局特征增强,从而使小目标特征信息更加显著;第二部分由DFE模块在充分利用上下文信息提取小目标特征的同时保留小目标的位置信息,解决低照度小目标物体细节特征信息易丢失的问题;第三部分由Neck模块进行特征提取和多尺度特征融合;最后,在Head模块的大分辨率特征图上引入小目标检测层,实现低照度小目标的检测.实验结果表明,本文方法在低照度小目标检测精度方面具有良好的表现,在自制低照度小目标数据集LLSOD上的mAP为83.2%,比目前先进的目标检测方法YOLOv11高出3.6%. 展开更多
关键词 低照度小目标 多尺度 特征融合 特征增强 细节特征
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条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合
5
作者 邸敬 王鹤然 +2 位作者 梁婵 刘冀钊 廉敬 《光学精密工程》 北大核心 2025年第1期148-163,共16页
针对去噪扩散模型在红外与可见光图像融合任务中缺少基准真实值和可见光信息利用不足的问题,提出一种条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合模型。条件扩散模型利用拼接技术将拼接源图像作为基准真实值进行训练,获得红外与... 针对去噪扩散模型在红外与可见光图像融合任务中缺少基准真实值和可见光信息利用不足的问题,提出一种条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合模型。条件扩散模型利用拼接技术将拼接源图像作为基准真实值进行训练,获得红外与可见光图像特征提取任务的最优先验分布,在反向去噪过程中引入多通道似然校正模块,更有效地模拟红外与可见光图像的多通道复杂分布。然后,提出细节自适应去噪网络来完成红外与可见光图像的多通道高低频特征提取任务。最后,在融合网络中设计了一种多通道高低频并行融合模块,采用区域一致性融合网络和多通道低频特征融合网络分别完成高低频特征的融合。该模型为红外与可见光图像融合任务提供了一种可训练的扩散模型范式用于特征提取,使用特定的卷积神经网络进行特征融合。通过与近年来提出的9种高水平方法相比,在MSRS和RoadScene数据集上的实验结果表明,本文方法的8种客观评价指标平均提升了4.52%~59.62%。本文方法在色彩保真度和纹理细节保持等方面都优于其他方法,符合人眼视觉特性,能够很好地处理各种光照和环境场景下的红外与可见光图像融合任务。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光 条件扩散模型 细节自适应去噪网络 多通道高低频并行融合模块
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基于色彩补偿和细节优化的海底图像增强
6
作者 王俊娜 李晓明 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第12期3438-3446,共9页
针对人工光源引起的海底图像颜色失真、光照不均匀和细节丢失等问题,提出色彩补偿和细节优化的海底图像增强算法。提出基于最小衰减总值确定主导颜色通道,并自适应地确定增益因子进行通道补偿;构建基于邻近低纹理图像的光照估计模型,利... 针对人工光源引起的海底图像颜色失真、光照不均匀和细节丢失等问题,提出色彩补偿和细节优化的海底图像增强算法。提出基于最小衰减总值确定主导颜色通道,并自适应地确定增益因子进行通道补偿;构建基于邻近低纹理图像的光照估计模型,利用低纹理图像确定光照模式,并基于照度-反射模型去除光照不均;利用多尺度各向异性引导滤波进行图像分解,设计细节增强因子并结合非线性映射函数实现细节增强。实验结果表明,所提算法增强效果优于其它算法,相较原始图像,所提算法增强后图像的IE值提高了13.02%,UCIQE值提升了20.29%,PCQI值提升了1.36倍。 展开更多
关键词 海底图像 图像增强 色彩补偿 光照非均匀补偿 各向异性引导滤波 细节优化 多尺度细节优化
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基于多尺度加权引导滤波的弱光图像细节增强研究
7
作者 翟书娟 索艳滨 李亚平 《激光杂志》 北大核心 2025年第4期140-145,共6页
图像传感器在捕捉弱光图像时往往会受到各种噪声的干扰,这些噪声不仅降低了弱光图像质量,还增加了弱光图像细节增强的难度。为此,提出了基于多尺度加权引导滤波的细节增强方法。对于弱光图像进行混合灰度变换以及多尺度加权引导滤波,实... 图像传感器在捕捉弱光图像时往往会受到各种噪声的干扰,这些噪声不仅降低了弱光图像质量,还增加了弱光图像细节增强的难度。为此,提出了基于多尺度加权引导滤波的细节增强方法。对于弱光图像进行混合灰度变换以及多尺度加权引导滤波,实现图像噪声去除。在弱光图像噪声去除的基础上,根据弱光图像的亮度分量、平均照射分量、反射分量进行全局非线性亮度校正,实现弱光图像细节增强。实验结果表明,所提方法对弱光图像的引导滤波效果较好,增强后的图像分辨率较高,色彩失真和灰度不均现象不显著,实际应用价值较高。 展开更多
关键词 多尺度加权引导滤波 弱光图像细节增强 像素点均值过滤 反射分量 全局非线性亮度校正
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视觉感知导向的实景三维建筑场景LOD自适应可视化 被引量：1
8
作者 林浩嘉 郭仁忠 +3 位作者 贺彪 蒯希 马丁 李程鹏 《测绘学报》 北大核心 2025年第6期1054-1070,共17页
三维模型多分辨率表征(LOD)是三维场景可视化的重要技术。然而,对于具有真实程度高、尺度跨度大、数据规模大等特点的实景三维建筑场景可视化,仍存在可视化质量度量不准确、层次切换不连续、渲染效率不稳定等问题,难以在视点变换过程中... 三维模型多分辨率表征(LOD)是三维场景可视化的重要技术。然而,对于具有真实程度高、尺度跨度大、数据规模大等特点的实景三维建筑场景可视化,仍存在可视化质量度量不准确、层次切换不连续、渲染效率不稳定等问题,难以在视点变换过程中保持视觉舒适性。本文提出了视觉感知导向的三维建筑场景LOD自适应可视化方法。首先,综合考虑三维渲染与视觉感知的过程与机理,对LOD可视化的视觉感知过程与特性进行归纳总结;然后,基于“三维空间-屏幕空间-视觉感知”的变换过程,对LOD可视化中简化模型误差的视觉感知进行量化表征,提出了基于视觉感知的LOD可视化质量度量方法;最后,将LOD可视化质量度量运用至LOD调度,综合考虑视觉关注和视点运动对可视化质量度量的影响,建立LOD层次选择准则,结合多线程调度技术,提出了顾及视觉感知特性的LOD自适应调度方法。试验结果表明,本文方法可以保持LOD切换过程的视觉舒适性,在可视化质量与效率之间保持动态平衡,实现了符合人眼视觉感知的三维建筑场景LOD自适应调度与渲染。 展开更多
关键词 视觉感知 LOD 多尺度表达 三维可视化 实景三维
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融合颜色恒常性和多尺度小波的弱光照图像细节增强
9
作者 刘巧玲 刘玲 喻娜 《激光杂志》 北大核心 2025年第4期115-120,共6页
光照不足易导致图像细节丢失,影响图像的检测和分析。为此,提出一种融合颜色恒常性与多尺度小波技术的弱光照图像细节增强方法。利用B样条曲线精准校正色彩偏差,通过四叉树空间索引与暗通道先验技术实现场景深度重构。应用大气散射模型... 光照不足易导致图像细节丢失,影响图像的检测和分析。为此,提出一种融合颜色恒常性与多尺度小波技术的弱光照图像细节增强方法。利用B样条曲线精准校正色彩偏差,通过四叉树空间索引与暗通道先验技术实现场景深度重构。应用大气散射模型来复原低频无雾图像,并通过梯度增强提升去雾图像的纹理细节。引入多尺度小波重构技术生成清晰的图像。从输出图像中提取光照权重矩阵,并利用该矩阵完成光照分量的初始估计。在光照结构的约束下,优化估计初始光照分量。通过非线性光照调整进一步优化光照效果,结合Retinex模型增强弱光照图像的细节表现力。实验结果表明,所提方法增强处理后的弱光照图像细节方面更加丰富且清晰。 展开更多
关键词 融合颜色恒常性 多尺度小波 弱光照图像 细节增强
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基于多尺度滤波的图像多频细节特征增强方法
10
作者 王禾 《兵工自动化》 北大核心 2025年第9期28-31,共4页
为了提高图像的视觉效果和细节表现力,提出基于多尺度滤波的图像多频细节特征增强方法。对图像实施灰度变换和去噪,利用双边滤波器对预处理后的图像进行多尺度分层,分为低频背景层图像和高频细节层图像,涵盖从轮廓到纹理的多频细节特征... 为了提高图像的视觉效果和细节表现力,提出基于多尺度滤波的图像多频细节特征增强方法。对图像实施灰度变换和去噪,利用双边滤波器对预处理后的图像进行多尺度分层,分为低频背景层图像和高频细节层图像,涵盖从轮廓到纹理的多频细节特征。对2个尺度的图像增强处理,通过融合方法将二者融合,得到完整的细节增强后的图像。实验结果表明:该方法的信息熵和平均梯度数据较高,信息熵5.969 5 bit,平均梯度0.022 5,在多频细节特征提取和增强方面表现出较好的性能,在细节信息的丰富度和细节边缘的清晰度具有优势。 展开更多
关键词 多尺度滤波 图像 预处理 多频细节特征增强 尺度分层
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融合金字塔和多尺度注意力的多曝光图像融合优化算法
11
作者 王卫苹 刁亚鹏 《智能系统学报》 北大核心 2025年第4期916-927,共12页
为解决复杂光照条件下真实场景中导致的图像噪声、模糊和细节丢失问题,本文提出一种多曝光图像融合技术DPEPA-MEF(deep pyramid exposure pyramid attention-multi-exposure fusion)。该方法通过有效结合不同曝光水平的图像,解决高对比... 为解决复杂光照条件下真实场景中导致的图像噪声、模糊和细节丢失问题,本文提出一种多曝光图像融合技术DPEPA-MEF(deep pyramid exposure pyramid attention-multi-exposure fusion)。该方法通过有效结合不同曝光水平的图像,解决高对比度、低光照以及色彩和亮度平衡等问题。该方法由3个模块组成,对DPE(deep pyramid exposure)进行改进。第1个模块专注于内容细节提取,第2个模块负责色彩映射和校正,第3个模块利用多尺度特征金字塔进行图像恢复。实验结果表明,在不同的光照条件和动态场景下,DPEPA-MEF能够更有效地融合多张曝光图像,生成的图像在细节保留、色彩还原和对比度等方面表现出色。通过定量评估指标和主观视觉评估,DPEPA-MEF均显示出显著的优势,证明了该方法在实际应用中的巨大潜力和优越性。 展开更多
关键词 图像融合 注意力机制 金字塔网络 多曝光 细节提取 色彩校正 多尺度 深度学习
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WTANet:基于多尺度小波变换注意力的高分遥感影像变化检测方法
12
作者 李子豪 李雪莹 +2 位作者 李永庆 颜军 孙媛媛 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第8期1920-1935,共16页
【目的】变化检测是遥感图像分析中一项关键且具有挑战性的任务,其在对地观测领域发挥着愈加重要的价值。基于深度学习的变化检测技术已取得一定成果,但在细节及边缘区域仍存在误检与漏检问题。【方法】本文提出了一种融合空间域上下文... 【目的】变化检测是遥感图像分析中一项关键且具有挑战性的任务,其在对地观测领域发挥着愈加重要的价值。基于深度学习的变化检测技术已取得一定成果,但在细节及边缘区域仍存在误检与漏检问题。【方法】本文提出了一种融合空间域上下文信息与频率域高频细节的多尺度小波变换注意力网络(Multi-Scale Wavelet Transform Attention Network,WTANet),该网络通过空间域与频率域互补特征增强及多尺度特征差异引导,从全局语义与局部细节两个层面提升模型对微小变化区域的感知能力。WTANet通过引入细节捕捉小波模块(Detail Capture Wavelet Module,DCWM),利用小波变换的频率域特性与注意力机制相结合,有效提取遥感影像中的粗细粒度信息,补充因卷积或池化操作而丢失的高频细节,增强了网络对细节区域的检测能力。此外,通过引入特征差异增强解码器(Feature Difference Enhancement Decoder,FDED)强调多尺度特征之间的差异,增强特征的丰富度和表达力,提升了模型在复杂场景下的性能表现。【结果】在CDD、LEVIR-CD和S2Looking 3个高分辨率遥感影像变化检测数据集上的实验结果表明,WTANet的F1分数分别达到了97.52%、91.24%及65.43%。与SNUNet、BIT等代表性变化检测模型相比,WTANet展现出了更优异的细节和边缘检测能力。【结论】本文提出的WTANet通过融合空间域与频率域信息,有效提升了遥感影像变化检测的精度,同时为后续遥感图像分析研究提供了新的思路,可为城市规划、环境监测等领域提供重要的技术参考。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 变化检测 深度学习 高频细节信息 多尺度特征 小波变换注意力
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基于多特征融合的唇语识别模型
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作者 张甜愉 吕博 +2 位作者 周蓉 王琳 蒲梦杨 《电子测量技术》 北大核心 2025年第12期166-175,共10页
在单词级唇语识别研究中,使用三维卷积神经网络与残差网络的主流模型往往难以捕捉唇运动的几何动态,并且对细节依赖性高。为了缓解该问题,本文提出了一种基于多特征融合的端到端单词级唇语识别模型,该模型集成了像素级纹理细节特征、几... 在单词级唇语识别研究中,使用三维卷积神经网络与残差网络的主流模型往往难以捕捉唇运动的几何动态,并且对细节依赖性高。为了缓解该问题,本文提出了一种基于多特征融合的端到端单词级唇语识别模型,该模型集成了像素级纹理细节特征、几何级轮廓形状特征和词边界特征,实现了从时间和空间、像素级与几何级等多个维度的特征融合。其中,纹理细节特征提供精细化的局部信息;轮廓形状特征反应唇部几何结构及动态变化;词边界特征则引导模型关注有效时间帧。此外,本文将空间通道注意力机制整合到3D CNN和ResNet-18中以增强纹理细节特征提取,并利用全局上下文网络对时空图卷积网络进行改进后将其引入模型以捕捉几何级轮廓形状特征。实验表明,输入为灰度视频时,本文模型在公开的大规模单词级唇语识别数据集LRW上的准确率达到89.3%,相较于相同条件下单一或部分特征模型提升1.3%~3.9%,且高于大部分现有模型,验证了所提模型的有效性;同时,实验发现,使用彩色视频作为输入时,模型准确率进一步提高,为89.7%,验证了色彩信息对唇语识别的影响。 展开更多
关键词 单词级唇语识别 多特征融合 像素级纹理细节特征 几何级轮廓形状特征 时空图卷积神经网络
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自适应引导滤波下图像多尺度细节增强
14
作者 李俊霖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期24-27,共4页
在图像增强过程中,通常需要对图像进行去噪和平滑处理,但这一步骤往往会导致图像的边缘变得不清晰,甚至可能出现模糊的效果。因此,提出一种自适应引导滤波下图像多尺度细节增强方法。采用自适应引导滤波技术对图像实施滤波操作,在去除... 在图像增强过程中,通常需要对图像进行去噪和平滑处理,但这一步骤往往会导致图像的边缘变得不清晰,甚至可能出现模糊的效果。因此,提出一种自适应引导滤波下图像多尺度细节增强方法。采用自适应引导滤波技术对图像实施滤波操作,在去除图像噪声和平滑图像的同时,有效保留其边缘细节特征。随后,将经过滤波处理的图像分解为两个组成部分:细节层、基础层,采用多尺度细节增强技术提升细节层图像局部细节清晰度,使用具有不同尺寸的高斯核进行卷积运算,以生成具有不同平滑效果的图像序列,从而进行多尺度细节增强。将基础层的对比度增强后与细节增强后的细节层依据一定的权重进行融合,从而生成多尺度细节增强图像。实验结果显示,所提方法能够丰富图像的细节信息,确保图像整体结构的完整性和自然过渡,使图像的色彩更加饱满;信息熵和平均梯度指标均展现出优异的表现,有力证明了该方法在图像多尺度细节增强方面的有效性。 展开更多
关键词 引导滤波 自适应 多尺度 细节增强 高斯核函数 加权融合 平滑处理
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细节护理结合多模式保温策略对老年全身麻醉手术患者苏醒质量和苏醒期躁动的影响研究
15
作者 袁佩佩 冯睿 《科技与健康》 2025年第1期105-108,共4页
探究细节护理结合多模式保温策略对老年全身麻醉手术患者苏醒质量和苏醒期躁动的影响。选取2024年1月—2024年6月于上海中医药大学附属曙光医院接受全身麻醉手术的80例老年患者为研究对象。采用随机数字表法将患者分为对照组(n=40,予以... 探究细节护理结合多模式保温策略对老年全身麻醉手术患者苏醒质量和苏醒期躁动的影响。选取2024年1月—2024年6月于上海中医药大学附属曙光医院接受全身麻醉手术的80例老年患者为研究对象。采用随机数字表法将患者分为对照组(n=40,予以常规护理)和研究组(n=40例,予以细节护理结合多模式保温策略),对比两组患者的护理效果。结果显示,麻醉时、开始手术时、缝皮时、术毕时、麻醉复苏室时研究组患者的体温均高于对照组(P<0.05);研究组患者的气管拔管时间、苏醒时间、麻醉恢复室滞留时间均短于对照组(P<0.05);研究组患者的躁动发生率低于对照组(P<0.05)。研究发现,在老年全身麻醉患者围手术期实施细节护理结合多模式保温策略可有效改善患者的体温、血流动力学等指标,提高患者的术后苏醒质量,减少苏醒期躁动。 展开更多
关键词 细节护理 多模式保温策略 老年患者 全身麻醉 苏醒质量
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基于异构鉴别器的多源图像融合方法 被引量：1
16
作者 黄雅玲 孔军 陶雪峰 《信息与电脑》 2025年第7期1-5,共5页
针对现有图像融合方法中共享鉴别器架构导致的融合特征退化问题,文章提出了一种基于异构鉴别器的多源图像融合方法。首先,设计了多尺度对比融合网络,以增强融合特征细粒度表征。其次,设计了两个异构鉴别器,聚焦于源图像的关键显著性信... 针对现有图像融合方法中共享鉴别器架构导致的融合特征退化问题,文章提出了一种基于异构鉴别器的多源图像融合方法。首先,设计了多尺度对比融合网络,以增强融合特征细粒度表征。其次,设计了两个异构鉴别器,聚焦于源图像的关键显著性信息与纹理细节。在MSRS和M3FD数据集上的实验表明,该算法适用于多种复杂环境,其性能优于现有的最佳融合方法。 展开更多
关键词 图像融合 异构鉴别器 特征退化 多尺度对比融合 显著性信息 纹理细节
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基于边界特征与多尺度特征的车辆目标检测
17
作者 李天林 安毅 陈岩 《电子测量技术》 北大核心 2025年第16期158-171,共14页
车辆目标检测技术在智能驾驶、智能交通和公共安全领域中具有重要意义。然而,真实环境中存在背景干扰、小目标检测难度大以及车辆密集时出现相互遮挡的问题。针对以上问题,提出一种基于边界特征与多尺度特征融合改进YOLOv8的车辆目标检... 车辆目标检测技术在智能驾驶、智能交通和公共安全领域中具有重要意义。然而,真实环境中存在背景干扰、小目标检测难度大以及车辆密集时出现相互遮挡的问题。针对以上问题,提出一种基于边界特征与多尺度特征融合改进YOLOv8的车辆目标检测方法EM-YOLO。首先,设计了一种边界引导的多尺度特征块,以结合边界特征与多尺度特征,用于改进原始的骨干网络,增强抑制背景干扰的能力。其次,特征在网络流动的过程中会出现细节信息的损失,而小目标车辆能够提取到的有效特征较少,加重了细节信息的损失。为此提出细节特征增强块,通过充分结合不同层级的特征,缓解细节信息的损失,进而改善小目标问题。随后,分析了车辆相互遮挡导致检测性能下降的原因,并针对此问题提出了一种检测头。最后,结合PIoU、Focaler-IoU和WIoU,构造了WPF-IoU,以优化训练过程,进而提升检测性能。经实验验证,改进后模型的精度和召回率相比原始模型分别提升了1.9%和4.1%,mAP50和mAP50∶95分别提升了4.4%和3.3%。与其他方法相比,本文提出的方法在各项性能指标上表现更优,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 车辆目标检测 小目标 多尺度特征 细节信息 损失函数
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基于倾斜摄影技术的精细化单体三维模型构建方法研究
18
作者 陈昊 闫治刚 李文东 《测绘与空间地理信息》 2025年第S1期175-177,共3页
为了解决在城市三维模型(LOD1.3级)快速构建中,对于城市内特殊形状、多结构、多细节的地标性建筑物和构筑物无法精确表达的问题,采用无人机搭载的倾斜摄影系统,通过多角度、多方向、多视角对地标性建筑物或构筑物进行拍摄,以获取大量的... 为了解决在城市三维模型(LOD1.3级)快速构建中,对于城市内特殊形状、多结构、多细节的地标性建筑物和构筑物无法精确表达的问题,采用无人机搭载的倾斜摄影系统,通过多角度、多方向、多视角对地标性建筑物或构筑物进行拍摄,以获取大量的目标区域内详细的影像数据,这些影像数据经过处理后,可以生成高质量的MESH模型(OSGB格式)。然后结合单体化软件进行单体化精细化的建模(OBJ格式),把单体化三维模型成果纳入到三维模型(LOD1.3级)成果中。经对比,标志性建筑物单体化后的三维模型显示得更加逼真、贴近实际,且表面纹理采用真实纹理,更加详细,为城市的规划、设计、数据的查询和浏览提供了更加高精度时空基础的参考数据。 展开更多
关键词 LOD1.3级 多结构 多细节 单体三维模型
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基于双路特征图差分的无参考视频质量评价
19
作者 李千喜 董立红 叶鸥 《现代电子技术》 北大核心 2025年第23期9-16,共8页
针对现有无参考视频质量评价方法在特征提取阶段强调静态内容信息,容易丢失局部细节和忽视语义运动信息等问题,文中提出一种基于双路特征图差分的无参考视频质量评价方法,该方法分为特征提取阶段和时域质量聚合阶段。首先设计双路级联结... 针对现有无参考视频质量评价方法在特征提取阶段强调静态内容信息,容易丢失局部细节和忽视语义运动信息等问题,文中提出一种基于双路特征图差分的无参考视频质量评价方法,该方法分为特征提取阶段和时域质量聚合阶段。首先设计双路级联结构,提取全局与局部信息,其中语义路径利用ResNet50网络获取视频全局内容感知信息,细节路径采用多尺度卷积注意力网络同时获取不同尺度局部细节信息,缓解特征局部信息不足问题:其次构建时空特征图差分模块,捕获时域维度的语义运动信息,并利用时空融合模块进行特征增强:最后通过Transformer与视觉记忆的双重时间池化进行视频时域质量聚合。实验结果表明:该方法在LIVE-Oualcomm和LIVE-VOC数据集中相较于最优基线方法,PLCC分别提升1.4%和1.6%;在CVD2014数据集中PLCC提升2%,SROCC提升2.4%;在KoNViD-1k数据集中整体表现次优,与主观评价之间有更高的一致性和准确性。 展开更多
关键词 无参考视频质量评价 双路级联结构 特征图差分 运动信息 多尺度卷积注意力 局部细节 TRANSFORMER
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换个视角去观察 带着感情讲故事——《悬崖上的种树人》采写体会
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作者 秦骥 《新闻知识》 2025年第4期49-51,94,共4页
关于植树造林的报道很多,关于延安市宜川县悬崖造林的报道也很多,《悬崖上的种树人》之所以能从众多的报道中脱颖而出,获得中国新闻奖,主要在于记者从更宽的视野、更高的站位入手,选择新的视角,最大程度挖掘新闻价值,在一个个细节的再... 关于植树造林的报道很多,关于延安市宜川县悬崖造林的报道也很多,《悬崖上的种树人》之所以能从众多的报道中脱颖而出,获得中国新闻奖,主要在于记者从更宽的视野、更高的站位入手,选择新的视角,最大程度挖掘新闻价值,在一个个细节的再现中讲述感人故事,并通过细致采访确保新闻真实。 展开更多
关键词 视野 细节 真实 多渠道传播
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