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题名基于频带增强和像素能量的纸病检测
被引量：2
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作者
史中生
戚德慧
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机构
新乡职业技术学院智能制造学院
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出处
《中国造纸》
CAS
北大核心
2022年第4期95-101,共7页
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基金
河南省高等学校重点科研项目(20B510011)。
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文摘
采用频带增强和像素能量算法以提高纸病检测的效果。首先非下采样Contourlet变换把彩色纸划分为不同频带,采用不同方法增强低频子带、高频子带;然后建立彩色纸纹理检测窗口与纹理在经度、纬度方向上的自相关函数关系,低频子带需要大的检测窗口以获得图像的轮廓,高频子带需要小的检测窗口以获得图像的细节信息;然后通过纹理像素在水平分量、垂直分量、对角线分量的能量异常获得纸病,纸病的分割阈值为各个方向分量最大值的均方值;最后给出了算法流程。结果表明,该算法对彩色纸表面的纸病检测清晰,混合纸病检测准确率评价指标高于其他算法。
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关键词
频带增强
像素
方向
能量
纸病
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Keywords
band enhancement
pixel
direction
energy
paper defect
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分类号
TS736.2
[轻工技术与工程—制浆造纸工程]
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题名级联离散小波多频带分解注意力图像去噪方法
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作者
王力
李小霞
秦佳敏
朱贺
周颖玥
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机构
西南科技大学信息工程学院
四川省工业自主可控人工智能工程技术研究中心
四川绵阳四
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第1期288-295,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62071399)
四川省科技计划资助项目(2023YFG0262,2021YFG0383)。
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文摘
针对图像去噪网络中下采样导致高频信息损失和细节保留能力差的问题,设计了一种级联离散小波多频带分解注意力图像去噪网络。其中多尺度级联离散小波变换结构将原始图像分解为多个尺度下的高低频子带来代替传统下采样,能减少高频信息损失。多频带特征增强模块使用不同尺度的卷积核并行处理高低频特征,在子网络每一级下重复使用两次,可增强全局和局部的关键特征信息。多频带分解注意力模块通过注意力评估纹理细节成分的重要性并加权不同频带的细节特征,有助于多频带特征增强模块更好地区分噪声和边缘细节。多频带选择特征融合模块融合多尺度多频带特征增强选择性特征,提高模型对于不同尺度噪声的去除能力。在SIDD和DND数据集上,所提方法的PSNR/SSIM指标分别达到了39.35 dB/0.918、39.72 dB/0.955。实验结果表明,该方法的性能优于主流去噪方法,同时具有更清晰的纹理细节和边缘等视觉效果。
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关键词
图像去噪
高频信息
级联离散小波变换
多频带特征增强
多频带分解注意力
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Keywords
image denoising
high-frequency information
cascade discrete wavelet transform
multi-band feature enhancement
multi-band decomposition attention
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种轻量级全频带语音增强网络模型
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作者
胡沁雯
侯仲舒
乐笑怀
卢晶
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机构
南京大学声学研究所
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023年第2期274-282,共9页
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基金
国家自然科学基金(12274221)。
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文摘
基于深度神经网络的全频带语音增强系统面临着计算资源需求高以及语音在各频段分布不平衡的困难。本文提出了一种轻量级全频带网络模型。该模型在双路径卷积循环网络模型的基础上,利用可学习的频谱压缩映射对高频段频谱信息进行有效压缩,同时利用多头注意力机制对频域的全局信息进行建模。实验结果表明本文模型只需0.89×106的参数即可实现有效的全频带语音增强,验证了本文模型的有效性。
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关键词
全频带语音增强
深度学习
多头注意力机制
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Keywords
full-band speech enhancement
deep learning
multi-head attention mechanism
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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