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卷积神经网络是目前相对普遍且去噪性能较好的图像处理方法。传统的深度卷积神经网络(DnCNN)中同一层中的特征通道间的重要程度是平等的,不利于特征的提取。将DnCNN与通道注意力,以及空洞卷积神经网络构成的稀疏块相结合,提出了一种通道注意力引导的卷积神经网络CDNet用于图像去噪。不仅更有效地提取图像复杂背景下的更有用的信息,还降低网络训练的复杂性。对比试验结果表明该网络在不同公开数据集上的PSNR值以及SSIM值都优于其余去噪网络,去噪效果相对较好。 相似文献
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一种基于颜色布局的压缩图像检索方法 总被引:1,自引:1,他引:0
图像检索技术是多媒体应用中的关键技术。现有的基于内容图像检索技术大都是基于非压缩域的。对于目前普遍存在的压缩格式图像,采用这种技术必须先解压再检索,不但计算量大,而且需占用较多的存储空间,严重影响了检索系统的实时性和灵活性。各种压缩标准的推出与普及促使人们寻求可以直接在压缩域操作的检索技术。本文针对JPEG压缩图像,结合国际标准MPEG-7中建议的颜色布局描述符,提出一种快速的基于DCT域的图像检索方法;实验结果说明,此方法具有检索效率高、检索效果好的特点。 相似文献
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基于最小类内方差的快速阈值分割算法 总被引:6,自引:0,他引:6
最小类内方差法分割图像时需要计算二次统计量,运算量大,效率不高。以减小运算量为目标,对最小类内方差的方法进行改进,提出一种基于最小类内方差的快速闪值分割算法。从图像的灰度直方图出发,推导出简单的迭代公式,然后利用基于最小类内方差的快速阈值分割算法求出阈值。该算法获取阈值速度快,实时性强,用所获取的阈值分割图像有较好的分割效果。理论分析和实验结果表明,该算法运算速度快,分割效果好,具有较高的实用价值。 相似文献
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