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提升框架的核心思想是通过有限步预测和更新来构造小波滤波器。由于小波的多相位矩阵可以分解为多个矩阵的乘积,因此这些矩阵可以被看作是预测算子和更新算子。本文根据M通道小波变换理论,给出了基于提升框架下的M通道小波变换所对应的滤波器库的构造方法。与传统的方法不同,利用提升框架构造的任何滤波器库都自动满足精确重构性,所设计的预测滤波器满足N阶对偶消失矩,所设计的更新滤波器满足N阶基本消失矩,并给出了具体例子。 相似文献
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对一种Elman神经网络进行高压开关柜温度预测的方法进行改进,融合小波包分析的方法对温度样本进行硬阈值平滑优化,与Elman神经网络松耦合组成松散型小波神经网络进行超短期温度预测。仿真结果表明,改进方法相比单一的Elman神经网络有效预测比率提高,均方根误差下降,其结果与实测温度值更加吻合,提高了预测的准确率和精确程度。 相似文献
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针对大面积破损区域图像修复中Criminisi算法存在修复质量差和时间复杂度高的缺点,提出一种改进的图像修复算法。改进算法将优先权的计算形式由相乘变为相加,并增加梯度数据项对优先权的计算方式。通过结构信息控制优先权,从而优先修复结构信息。设计根据待修补块中心点的梯度大小,使用全局搜索来寻找匹配块,以提高修复质量和速度。对置信度更新的方式进行修正,引入每次匹配的精度作为惩罚因子的参数,以减小误差向下一次迭代的传播。仿真实验显示,改进算法的修复效率比原算法提升了58%到70%,且修复质量的视觉效果有所提升。 相似文献
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针对彩色图像的版权认证问题,提出一种改进的多水印嵌入算法,采用量化索引调制(QIM)量化方法与提升小波变换结合,将水印分别嵌入到高频和低频系数矩阵,即将载体图像转换到YCbCr空间后,对三个分量分别进行提升小波变换,再用QIM量化方法在Cb和Cr分量的高频系数,以及Y分量的低频系数嵌入水印。实验结果表明,利用改进算法嵌入的水印具有较好的隐蔽和不可见性。抗攻击性测试结果显示,在高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩和1/4裁剪四种攻击方式下,改进算法比基于DCT的纹理特征嵌入算法的水印NC平均值分别提升6%、2%、46%、2%,具有更强的鲁棒性。 相似文献
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给出了一族由一个图形非常特别的混沌映射——网状映射以及Logistic映射与其它函数复合后生成的美术图案。所得结果对于舞台美术方面或其它与美术相关的领域有一定的实用价值。同时为分形的研究开辟了一个新的途径。为分形和混沌之间的联系找到了一个新的佐证。 相似文献
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对含噪图像小波阈值去噪方法中经典的阈值函数选取方式以及阈值选取方式的相关性能进行比较分析,在此基础上,构造出一种新的小波阈值去噪函数。新定义的阈值函数通过增加一个参变量来克服硬阈值函数不连续的缺点和软阈值函数高阶导数不连续的缺陷。理论分析和实验结果均表明,构造的小波阈值去噪函数具有更好的适应性和去噪效果。在图像含有强高斯噪声的情况下,新型阈值去噪方法相对软阈值法其峰值信噪比可以提高4dB到6dB。 相似文献
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Transformer的解码器(Transformer_decoder)模型已被广泛应用于图像描述任务中,其中自注意力机制(Self Attention)通过捕获细粒度的特征来实现更深层次的图像理解。本文对Self Attention机制进行2方面改进,包括视觉增强注意力机制(Vision-Boosted Attention, VBA)和相对位置注意力机制(Relative-Position Attention, RPA)。视觉增强注意力机制为Transformer_decoder添加VBA层,将视觉特征作为辅助信息引入Self Attention模型中,指导解码器模型生成与图像内容更匹配的描述语义。相对位置注意力机制在Self Attention的基础上,引入可训练的相对位置参数,为输入序列添加词与词之间的相对位置关系。基于COCO2014进行实验,结果表明VBA和RPA这2种注意力机制对图像描述任务都有一定改进,且2种注意力机制相结合的解码器模型有更好的语义表述效果。 相似文献