改进遍历过程的PCNN在图像处理中的应用

图像通常包含多个颜色相同的连通区域,针对脉冲耦合神经网络无法对它们进行分离提取的问题,提出一种改进遍历过程的脉冲耦合神经网络模型。通过引入深度优先搜索遍历算法,将不连通的多个同色区域分层激活,从而实现分离。最后针对图像噪声对新模型的影响,对其作进一步改进。以每层激活区域的大小作为图像噪声杂点判定的依据,并引入均值滤波算法来消除。实验验证了改进后的模型对图像多个同色连通区域的分离效果及噪声杂点的去除能力     

融合多尺度残差注意力的图像修复算法

为解决在修复任意缺失形状的图像以及缺损面积较大的图像时存在修复模糊、修复的连接处存在差异等问题，提出一种融合多尺度残差注意力的图像修复模型。针对修复模糊问题，在修复模型编码器与解码器之间添加残差注意力模块，针对修复细节的差异问题，通过多尺度判别器结合全局和局部损失约束修复边界和周围视觉的一致性。实验结果表明，所提模型能有效提取缺失信息，修复结果具有自然过渡的边界和清晰的细节，提高了修复质量。     

木棉纤维絮片制标中关键指标的确立

针对天然木棉纤维壁薄中空、生态环保等特性，对木棉纤维絮片外观质量和内在质量的关键问题进行研究与分析，详述木棉纤维絮片标准制定中关键指标的设定依据、测试方法的选用，以及指标体系的确立，以助于规范和评判木棉纤维产品质量，推动木棉纤维产业的技术发展。