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极化码编译码技术研究及在6G中的应用
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作者 吕静轩 卢宁宁 +2 位作者 张海鹏 郑翔 蔡敬艺 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第6期1369-1378,共10页
极化码是唯一一种理论上能达到任意对称二进制输入离散无记忆信道香农极限的编码方案,具有结构明确、编译码复杂度低等优点。面向下一代移动通信系统的严格要求,简要介绍了极化码的信道极化原理和编码过程,并模拟对比了不同码长情况下... 极化码是唯一一种理论上能达到任意对称二进制输入离散无记忆信道香农极限的编码方案,具有结构明确、编译码复杂度低等优点。面向下一代移动通信系统的严格要求,简要介绍了极化码的信道极化原理和编码过程,并模拟对比了不同码长情况下的信道极化现象;描述了常用的硬判决译码算法的基本原理,包括串行抵消(Successive Cancellation,SC)、串行抵消列表(Successive Cancellation List,SCL)、循环冗余校验辅助的串行抵消列表(Cyclic Redundancy Check Aided Successive Cancellation List,CA-SCL)以及快速简化串行抵消列表(Fast Simplified Successive Cancellation List,FSSCL)译码算法,并以误块率为指标,仿真分析了不同信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)情况下的译码性能;面向下一代移动通信系统,展望了极化码在6G中的应用前景。 展开更多
关键词 极化码 信道极化 编码 译码
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基于压缩图像与YOLOv5模型的架空输电线路缺陷检测技术 被引量:2
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作者 刘敏 姜亮 +2 位作者 田杨阳 张璐 陈岑 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期152-159,共8页
【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,... 【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,无论何种方式都需要处理大量可视化、红外或者紫外照片。但由于输电线路的特殊性,架设条件涉及多种环境,其巡检图像背景通常较为复杂,采用人工复核审查的方式精度较高,但对经验依赖较大且效率极低。如何快速、准确地识别架空线路巡检图片是架空输电线路缺陷识别的关键。传统输电线路巡检图片识别方法在复杂背景的干扰下,容易出现缺陷识别精确度不高的问题。【方法】为提高架空输电线路巡检图像复杂背景下的检测准确率,提出了一种兼顾识别效率和准确性的缺陷检测方法。基于压缩图像技术并结合YOLOv5模型,设计了一种基于稀疏卷积的非对称特征聚合压缩算法,将原始图像通过编码减少图像存储所需空间以便于存储和传输,经过信息通道传输到解密器后,再将压缩图像进行解码复原以提升局部集合特征的学习效率。同时,通过融入通道空间注意力模块从特征图中得到注意力通道权重矩阵和空间权重矩阵,并通过权重矩阵判断特征图区域的重要程度,完成对YOLOv5模型处理效率的提升。【结果】将压缩恢复后的图像输入改进YOLOv5模型中,利用通道注意力模块(CAM)和空间注意力模块(SAM)分别对图像进行通道与空间上的注意力数据处理,通过全局平均池化和最大池化处理增强目标区域的特征,并引入空间注意力模块增强通道注意力对特征位置信息的关注,以检测出存在缺陷的设备,并通过实验验证了方法的有效性。【结论】以某架空线路的巡检图像数据集为基础,对检测方法开展训练与测试,结果表明,巡检图像经所提技术压缩后,尺寸明显减小,恢复后的图像尺寸较原图约降低了3 MB且未出现失真;改进YOLOv5模型具有较高的检测精确度,其检测准确率和时间分别为0.91和0.87 s,算法在降低图像尺寸提升检测速度的同时保证了检测准确率。 展开更多
关键词 架空输电线路 缺陷检测 图像压缩 改进YOLOv5模型 非对称特征聚合编解码网络 通道空间注意力模块 逐通道稀疏残差卷积 检测准确率
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基于TLIAM-Net的图像修复模型
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作者 滕林 张乾 柏武贰 《湖北民族大学学报(自然科学版)》 2025年第4期504-510,共7页
针对现有变换器(Transformer)图像修复模型对空间信息利用不足,且对大面积缺失区域的修复存在语义模糊的问题,提出基于Transformer-局部重要性注意力和Mish激活函数的编码器-解码器网络(Transformer-local importance-based attention a... 针对现有变换器(Transformer)图像修复模型对空间信息利用不足,且对大面积缺失区域的修复存在语义模糊的问题,提出基于Transformer-局部重要性注意力和Mish激活函数的编码器-解码器网络(Transformer-local importance-based attention and Mish activation function encoder-decoder network,TLIAM-Net)图像修复模型。首先,TLIAM-Net模型采用编码器-解码器架构,将Transformer块逐级连接,以充分利用图像的特征信息。其次,在每个Transformer块后引入局部重要性注意力(local importance-based attention,LIA)机制,提升模型对空间信息的利用能力。最后,在Transformer块中使用Mish激活函数,使模型平滑过渡并更好地捕捉细微特征。结果表明,当掩码比例为(0.5,0.6]时,TLIAM-Net模型在弗利克人脸高清数据集(Flickr-faces-high quality dataset,FFHQ)上的弗雷歇特起始距离(Fréchet inception distance,FID)值为12.0116,相较于多级交互式连体滤波(multi-level interactive siamese filtering,MISF)模型降低了51.17%。TLIAM-Net模型明显提升了图像修复任务的准确度和去模糊性能,能够被广泛应用到图像去模糊、去噪、缺损补全多种子任务,并降低人工修复成本。 展开更多
关键词 图像修复 空间注意力 激活函数 TRANSFORMER 编码器-解码器
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All-fiber orbital-angular-momentum mode encoding system based on helical fiber gratings
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作者 YU CHEN MING GAO +8 位作者 YUTAO WANG XINYUE HUANG HUI HAO XIAOQI NI HUALI LU HUA ZHAO PENG WANG XIN WANG HONGPU LI 《Photonics Research》 2025年第4期960-967,共8页
In this study,we propose and demonstrate an all-fiber orbital-angular-momentum(OAM)mode encoding system,where through helical fiber gratings(HFGs),binary symbols are encoded to or decoded from two OAM modes with topol... In this study,we propose and demonstrate an all-fiber orbital-angular-momentum(OAM)mode encoding system,where through helical fiber gratings(HFGs),binary symbols are encoded to or decoded from two OAM modes with topological charges(TCs)of-1 and+1,respectively.We experimentally validate that the OAM mode generated by a clockwise-helix HFG(cHFG)can be converted back into fundamental mode by using an HFG with a helix orientation opposite to that of the cHFG,i.e.,ccHFG.Benefited from utilization of the HFGs,the proposed OAM mode encoding system has a low cost,low insertion loss,high mode conversion efficiency,and polarization independence.To the best of our knowledge,this is the first demonstration of the HFGs-based all-fiber OAM mode encoding/decoding scheme,which may find potential applications in optical communication and quantum communication as well. 展开更多
关键词 polarization independence encoded decoded helical fiber gratings fundamental mode mode encoding oam mode helical fiber gratings hfgs binary symbols oam modes
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三值光计算机编码器与解码器原理的实验研究 被引量:21
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作者 孙浩 金翊 严军勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第16期82-83,136,共3页
用普通分离元件(偏振片、液晶、透镜、分光镜)完成了一位三值光信号的编码与解码实验。实验证实了三值光计算机编码器与解码器原理的正确性和可行性。该实验为实现三值光计算机其他核心部件的实验奠定了基础。
关键词 光计算机 线偏振光 编码器 解码器 三值计算机
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一种基于序列到序列时空注意力学习的交通流预测模型 被引量:41
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作者 杜圣东 李天瑞 +3 位作者 杨燕 王浩 谢鹏 洪西进 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1715-1728,共14页
城市交通流预测是研究交通时空序列数据的动态演化并预测未来交通情况的关键技术,对于智能交通预警及管理决策来讲至关重要.但是有效的交通流建模非常具有挑战性,因为它受到很多复杂因素的影响,例如交通网络的时空依赖性和序列突变性等... 城市交通流预测是研究交通时空序列数据的动态演化并预测未来交通情况的关键技术,对于智能交通预警及管理决策来讲至关重要.但是有效的交通流建模非常具有挑战性,因为它受到很多复杂因素的影响,例如交通网络的时空依赖性和序列突变性等问题.一些研究工作将卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)或循环神经网络(recurrent neural networks, RNN)用于交通流量预测建模.但是,直接使用经典的深度学习模型难以有效捕获与交通流相关的多通道多变量序列数据中的隐含时空依赖性特征.针对上述问题,提出了一种新的序列到序列时空注意力深度学习框架(spatial-temporal attention traffic forecasting, STATF)来处理城市交通流建模任务,它是一种基于卷积LSTM编码层和LSTM解码层,并辅助注意力机制的端到端深度学习模型,可以自适应地学习与城市交通流相关的多通道多变量时空序列数据中的时空依赖性和非线性相关性特征.基于3个真实的交通流数据集实验结果表明:不管是单步预测还是多步预测条件下,STATF模型都具有更优的预测性能. 展开更多
关键词 交通流预测 长短时记忆网络 序列到序列学习 时空注意力 编码器-解码器
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基于二维光栅和检偏器阵列的实时空间偏振解码技术 被引量:2
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作者 韩杰 曾爱军 +2 位作者 郭小娴 冯春霞 黄惠杰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期507-512,共6页
提出了一种基于二维光栅和检偏器阵列的空间偏振解码技术。编码光场中一部分光束经过孔径光阑、1/4波片后由二维光栅衍射分束,不同级次的衍射光被聚焦在空间滤波器上获得(±1,±1)级四个衍射光束,它们经检偏器阵列后被探测器阵... 提出了一种基于二维光栅和检偏器阵列的空间偏振解码技术。编码光场中一部分光束经过孔径光阑、1/4波片后由二维光栅衍射分束,不同级次的衍射光被聚焦在空间滤波器上获得(±1,±1)级四个衍射光束,它们经检偏器阵列后被探测器阵列所接收,利用探测到的四路光强信号可以实时解码得到空间位置信息。该技术可将空间偏振编码的相位延迟量范围扩大到-180°~180°,在相位延迟量-90°、90°附近仍可以精确解码。实验采用的空间编码光场的测量范围为-9.32~9.68 mm,三次实验结果的最大测量误差为0.15 mm,很好地验证了该技术的有效性。 展开更多
关键词 空间编/解码 偏振 二维光栅 检偏器阵列 相位调制
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一种改进DeepLabV3+网络的高分辨率遥感影像道路提取方法 被引量:19
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作者 葛小三 曹伟 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2022年第1期40-46,共7页
道路网络提取是高分辨率遥感影像数据应用研究的难点之一。针对现有的道路提取方法普遍注重区域精度而边界质量缺失考虑的问题,提出一种基于DeepLabV3+语义分割神经网络的深度学习提取道路的方法。该网络模型采用编码器-解码器网络(enco... 道路网络提取是高分辨率遥感影像数据应用研究的难点之一。针对现有的道路提取方法普遍注重区域精度而边界质量缺失考虑的问题,提出一种基于DeepLabV3+语义分割神经网络的深度学习提取道路的方法。该网络模型采用编码器-解码器网络(encoder-decoder)和多孔空间金字塔池(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)相结合的方式,增强了对道路边界的划分效果。模型在Massachusetts roads数据集进行了道路网络提取实验。分析结果表明,基于该方法的道路提取精度优于U-Net等网络模型,F1分数达到87.27%,与其他方法相比较,该方法能够更有效、完整地从遥感图像中提取道路。 展开更多
关键词 编码器-解码器 多孔金字塔池化 道路提取 DeepLabV3+ 深度学习
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HDB_3编译码器的优化设计与实现 被引量:6
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作者 张巧文 朱仲杰 +1 位作者 梁丰 戴迎珺 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期25-28,76,共5页
针对现有HDB3(三阶高密度双极性)编码器中存在编码复杂、输出延时长等缺陷,提出了一种基于分组编码、统一极性判断和位置极性判断的HDB3编码器快速设计方法,并相应提出了基于极性判别的快速译码设计方法,避免了译码过程中的取代节检测.... 针对现有HDB3(三阶高密度双极性)编码器中存在编码复杂、输出延时长等缺陷,提出了一种基于分组编码、统一极性判断和位置极性判断的HDB3编码器快速设计方法,并相应提出了基于极性判别的快速译码设计方法,避免了译码过程中的取代节检测.在QuartusⅡ5.1下的仿真结果表明,提出的编译码方法具有消耗资源少、工作速度快的优点,与现有方法相比,编码和译码占用的逻辑单元数分别减少25%和40%,扇出数分别减少29.4%和50.9%.经实际测试,编译码器功能正确,可用于实际电路中. 展开更多
关键词 HDB3码 VHDL 编译码器 极性判别
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面向弱势道路使用者的多目标运动轨迹预测方法 被引量:6
10
作者 李克强 熊辉 刘金鑫 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期298-315,共18页
针对复杂行驶环境下弱势道路使用者(VRU)多目标轨迹预测方法存在的预测精度不足和预测性能不稳定的问题,提出一种基于历史序列信息的面向VRU的多目标轨迹预测方法(Vulnerable Road User Trajectory Predictor, VRU;P)。首先,为了解决预... 针对复杂行驶环境下弱势道路使用者(VRU)多目标轨迹预测方法存在的预测精度不足和预测性能不稳定的问题,提出一种基于历史序列信息的面向VRU的多目标轨迹预测方法(Vulnerable Road User Trajectory Predictor, VRU;P)。首先,为了解决预测精度不足的难题,该轨迹预测方法框架融合时空的多维运动状态特征和多维外观语义特征因子,同时基于外观特征综合考虑目标的运动意图,提取多线索的轨迹预测因子作为各个VRU目标历史轨迹的编码输入。其次,为了克服现有方法预测性能不稳定的难题,在序列到序列的编解码器方法(Seq2Seq Encoder-decoder)的基础上,从网络结构设计和网络优化策略等方面提出适用于VRU轨迹预测的门循环神经网络(GRU)。该网络融合设计的plelu6激活函数,能基于历史的序列信息映射学习未来的轨迹信息,用来提高编解码器对未来轨迹的解码能力。最后,为了验证时空多元轨迹线索和门循环神经网络优化方法的有效性和实用性,在已公开的MOT16数据库和提出的VRU-Track数据库上,采用在图像空间上通用的归一化平均位置偏移(NADE)、平均重叠率分值(AOS)评价指标以及平均成功率(ASR)和成功率曲线(Success Plot)评价指标,并进行试验验证。研究结果表明:在MOT16划分的验证集中,相比于基准方法,NADE下降了19.4%,ASR提高了22.6%;在VRU-Track数据库测试集中,NADE下降了23.0%,AOS提高了17.1%,ASR提高了16.5%;提出的VRU;P方法减少了预测值与真值之间的位置偏移,增加了预测值与真值的重叠率,提升了各类VRU目标轨迹预测的性能,而验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 汽车工程 运动轨迹预测 时空多元线索 弱势道路使用者 智能汽车 循环神经网络 编解码器
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用于目标跟踪的多光路成像技术 被引量:1
11
作者 李少毅 董敏周 +1 位作者 张凯 闫杰 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期2035-2039,共5页
用于目标跟踪的传统成像系统瞬时视场小、且为实现大范围覆盖需要对目标空域进行扫描,为了能解决宽视场覆盖和高分辨率的问题,提出一种新的基于空间多路成像技术的可直接判定宽视场中目标位置的目标跟踪方案。该方案利用多镜头阵列组合... 用于目标跟踪的传统成像系统瞬时视场小、且为实现大范围覆盖需要对目标空域进行扫描,为了能解决宽视场覆盖和高分辨率的问题,提出一种新的基于空间多路成像技术的可直接判定宽视场中目标位置的目标跟踪方案。该方案利用多镜头阵列组合设计一种多光路、共焦平面、宽视场凝视成像系统结构,这种结构要求分割的各子视场之间有特定的重叠编码关系,以便同时成像之后解算目标位置。针对一维镜头阵列组合的情况,研究分析了镜头阵列的空间位置关系、各子视场编解码原理以及在目标跟踪技术中的应用,并在此情况下对简单目标跟踪算法做了研究和仿真。结果表明该方法能很好地实现在大视场中对目标的跟踪。 展开更多
关键词 空间多路成像 目标跟踪 视场编解码
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基于空间多路重叠成像的多目标跟踪方法研究 被引量:1
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作者 李少毅 董敏周 +2 位作者 陈康 张凯 闫杰 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期227-234,共8页
针对传统成像系统大视场连续跟踪的问题,提出一种新的基于空间多路重叠成像技术的可直接判定宽视场中目标位置的目标跟踪方法,以实现大范围持久监视及多目标跟踪。首先,分析了多路成像探测、跟踪机理,提出利用球面透镜阵列设计一种空间... 针对传统成像系统大视场连续跟踪的问题,提出一种新的基于空间多路重叠成像技术的可直接判定宽视场中目标位置的目标跟踪方法,以实现大范围持久监视及多目标跟踪。首先,分析了多路成像探测、跟踪机理,提出利用球面透镜阵列设计一种空间多路、共焦平面、宽视场凝视成像系统结构,各透镜单元对应的视场之间有特定的空间重叠编码关系,以便同时成像之后解算目标位置。其次,重点研究了运动多目标解码跟踪原理,在提取所有重叠空间目标像点后,按照位置和速度判断准则对重叠空间目标像点进行分类,然后在这个分类集合上解码目标所在位置。最后,对目标解码算法做了仿真,结果表明,此方法能很好地实现在宽视场中对目标的解码跟踪。 展开更多
关键词 空间多路 重叠成像 目标跟踪 重叠编码
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一种空间偏振目标制导方法研究 被引量:1
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作者 张立媛 臧景峰 +2 位作者 刘鹏 李志刚 仵宗钦 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2015年第1期65-69,共5页
在激光驾束制导技术中,激光偏振编码、解码技术是实现驾束制导的关键技术之一。首先概述激光驾束制导中空间激光偏振编解码技术,其次利用铌酸锂晶体的电光效应对偏振光进行分析,在此基础上采用琼斯矩阵对偏振光进行描述,将经过解码后的... 在激光驾束制导技术中,激光偏振编码、解码技术是实现驾束制导的关键技术之一。首先概述激光驾束制导中空间激光偏振编解码技术,其次利用铌酸锂晶体的电光效应对偏振光进行分析,在此基础上采用琼斯矩阵对偏振光进行描述,将经过解码后的光信号进行分析处理,以达到最终制导的目的。 展开更多
关键词 激光制导 空间偏振编码 解码 琼斯矩阵
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极化码原理及应用 被引量:16
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作者 李斌 王学东 王继伟 《通信技术》 2012年第10期21-23,共3页
基于信道的组合和分离,当组合信道的数量趋于无穷大的时候,一部分信道趋向于完美的信道,而一部分信道则趋向于纯噪声信道,即信道极化现象。基于此信道极化现象可以构造一种极化码,选择性使用组合信道中比较好的,因此极化码理论上可以达... 基于信道的组合和分离,当组合信道的数量趋于无穷大的时候,一部分信道趋向于完美的信道,而一部分信道则趋向于纯噪声信道,即信道极化现象。基于此信道极化现象可以构造一种极化码,选择性使用组合信道中比较好的,因此极化码理论上可以达到香农限。极化码的原理包括极化码基础、极化码结构、极化码编码、SC译码。最后给出了在源编码的领域里应用极化码的一种方法,较小的牺牲码率而带来性能上较大的提高。 展开更多
关键词 极化码 极化现象 极化码编码 SC译码 源编码
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MFFNet:多级特征融合图像语义分割网络 被引量:5
15
作者 王燕 南佩奇 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第3期707-717,共11页
在图像语义分割任务中,大多数方法未将不同尺度、不同层次的特征充分利用就直接进行上采样,会造成一些有效信息被当成冗余信息而被摒弃,从而降低对某些细小类别和相似类别分割的准确性和敏感性。为此,提出一个多级特征融合网络(MFFNet)... 在图像语义分割任务中,大多数方法未将不同尺度、不同层次的特征充分利用就直接进行上采样,会造成一些有效信息被当成冗余信息而被摒弃,从而降低对某些细小类别和相似类别分割的准确性和敏感性。为此,提出一个多级特征融合网络(MFFNet)。MFFNet采用编码器-解码器结构,在编码阶段,通过上下文信息提取路径和空间信息提取路径分别获取上下文信息与空间细节信息,增强像素间关联性与边界准确性;解码阶段设计一条多级特征融合路径,利用混合双边融合模块融合上下文信息;利用高低特征融合模块融合深层信息与空间信息;利用全局通道融合模块获取不同通道之间的联系,实现不同尺度信息的全局融合。MFFNet网络在PASCAL VOC 2012和Cityscapes验证集上的平均交互比(MIoU)分别为80.70%和76.33%,取得了较好的分割结果。 展开更多
关键词 编码器-解码器 上下文信息 空间信息 特征融合
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混合扩张卷积和注意力机制的路面裂缝检测 被引量:7
16
作者 瞿中 李明 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第8期2425-2431,共7页
针对复杂背景下路面裂缝检测困难的问题,提出一种基于混合扩张卷积和空间-通道注意力机制的路面裂缝检测算法。基于改进的U-Net网络,在编码阶段,使用空间-通道注意力机制增强裂缝特征,抑制非裂缝特征;在网络中间部分,使用混合扩张卷积... 针对复杂背景下路面裂缝检测困难的问题,提出一种基于混合扩张卷积和空间-通道注意力机制的路面裂缝检测算法。基于改进的U-Net网络,在编码阶段,使用空间-通道注意力机制增强裂缝特征,抑制非裂缝特征;在网络中间部分,使用混合扩张卷积实现在不增加额外模块的前提下增大网络的感受野;在解码阶段,融合多层次和多尺度特征使最终预测结果更接近路面真实情况。实验结果表明,所提算法能够快速准确地对路面裂缝进行检测,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 裂缝检测 深度学习 卷积神经网络 编码-解码结构 混合扩张卷积 空间-通道注意力机制 多尺度特征融合
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基于卷积调制与空间协作的水下图像增强 被引量:2
17
作者 郭伟 王欣哲 +1 位作者 王江达 王春艳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期310-318,共9页
针对光线在水中的散射和吸收效应造成水下图像纹理和结构不清晰的问题,提出一种基于卷积调制(CM)与空间协作(SC)的水下图像增强算法。以编码器-解码器作为基础网络,使用RepVGG的浅层和深层网络分别提取水下图像的纹理和结构特征。首先,... 针对光线在水中的散射和吸收效应造成水下图像纹理和结构不清晰的问题,提出一种基于卷积调制(CM)与空间协作(SC)的水下图像增强算法。以编码器-解码器作为基础网络,使用RepVGG的浅层和深层网络分别提取水下图像的纹理和结构特征。首先,特征主导网络将RepVGG中提取到的水下图像特征转化成具有不同尺度的纹理和结构特征,使其与解码器中的特征图进行拼接融合。其次,在编码器中使用卷积调制模块,采用深度可分离卷积(DSConv)模拟自注意力机制的方式减少图像细节信息的丢失,提高编码器特征提取的能力。最后,在解码器中使用空间协作卷积(SCConv),在空间维度上处理水下特征保留更多的位置信息,以提高解码器对融合后特征的增强能力。实验结果表明,该算法在视觉感知与性能指标上优于对比算法,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标最高达到23.4465 dB和0.8946,水下彩色图像质量评价(UCIQE)和水下图像质量测量(UIQM)指标最高达到0.5826和3.0689,进一步证明了该算法能够有效增强水下图像的纹理和结构特征,具有较好的视觉感知效果。 展开更多
关键词 图像处理 水下图像增强 卷积调制 空间协作 编解码结构
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矢量光束空间偏振编码的研究
18
作者 辛璟焘 孟晓辰 +2 位作者 闫光 娄小平 祝连庆 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期193-198,共6页
矢量光束独特的空间偏振结构使之应用于空间偏振编码成为可能。提出了一种用一阶矢量光束的偏振分布进行极角空间编码的方法。通过矢量光束生成、光束偏振分布再调制实现了空间编码光束的生成,并采用斯托克斯参数法对空间编码光束进行... 矢量光束独特的空间偏振结构使之应用于空间偏振编码成为可能。提出了一种用一阶矢量光束的偏振分布进行极角空间编码的方法。通过矢量光束生成、光束偏振分布再调制实现了空间编码光束的生成,并采用斯托克斯参数法对空间编码光束进行检测。实验结果证实了一阶矢量光束应用于极角空间偏振编码的可行性,为基于空间偏振编码的激光驾束制导提供了新方法。 展开更多
关键词 矢量光束 空间偏振编码 激光驾束制导
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一种新的二维OCDMA编解码方案 被引量:1
19
作者 王西安 王金婵 赵永安 《光纤与电缆及其应用技术》 2003年第4期19-20,28,共3页
 介绍了一种在哈达玛(Hadamard)矩阵基础上构造二维空间相位码的方法,分析它的各种性能,找到了在空频域内仅对信息相位编解码时所需要的二维光正交码,给出二维空频域光码分多址编解码的方案。
关键词 二维OCDMA编解码 哈达玛矩阵 二维空间相位码 二维光正交码 光码分多址 光通信
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基于空洞卷积神经网络的毒株胚蛋裂纹分割
20
作者 耿磊 张静 +1 位作者 肖志涛 童军 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期69-75,共7页
针对工厂机械设备的噪声和振动、胚蛋蛋壳表面的污斑和裂纹大小、光源打光方式会对裂纹检测产生严重影响,提出一种基于密集空洞卷积模块(DACM)与空洞空间金字塔池化结构(ASPP)的卷积神经网络(CNN)分割方法分割胚蛋裂纹。采用编码器-解... 针对工厂机械设备的噪声和振动、胚蛋蛋壳表面的污斑和裂纹大小、光源打光方式会对裂纹检测产生严重影响,提出一种基于密集空洞卷积模块(DACM)与空洞空间金字塔池化结构(ASPP)的卷积神经网络(CNN)分割方法分割胚蛋裂纹。采用编码器-解码器网络结构与密集连接的空洞卷积结合,增强空间信息表示并重建不同尺度目标信息;同时,在网络浅层引入ASPP,获取多尺度特征,增强细节信息,提高网络分割性能。结果表明:在自制毒株胚蛋顶部裂纹与侧面裂纹数据集上,该方法的平均交并比(MIoU)分别达到了74.2%与81.3%,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 毒株胚蛋裂纹分割 卷积神经网络 编码器-解码器 空洞卷积 空洞空间金字塔池化
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