典型文献
小波变换和深度学习的激光偏振图像重构研究
文献摘要：
传统的激光偏振图像重构方法受到环境噪声的影响,导致图像重构效果较差,为此设计小波变换和深度学习的激光偏振图像重构方法.采用卷积神经网络对图像去噪处理,采用小波变换方法对图像纹理特征提取,引入深度学习中的整体嵌套网络边缘检测方法对边缘检测,此外采用小波变换中的特征融合模块进行处理,加入多尺度扩展稠密块MDDB,实验激光偏振图像的重构.实验对比结果表明,本方法重合率可达97％,重构时间低于0.11 s,重构准确率高于92％以上,具有较好的视觉效果.
文献关键词：
小波变换;深度学习;激光偏振图像重构;特征尺度
中图分类号：
作者姓名：
张培培;王宁宁;谢国坤
作者机构：
西安交通工程学院,西安 710300
文献出处：
引用格式：
[1]张培培;王宁宁;谢国坤-.小波变换和深度学习的激光偏振图像重构研究)[J].激光杂志,2022(10):87-91
A类：
激光偏振图像重构,整体嵌套网络,MDDB
B类：
小波变换,重构研究,重构方法,环境噪声,构效,图像去噪,去噪处理,图像纹理特征,纹理特征提取,网络边缘,边缘检测,特征融合模块,稠密块,实验对比,视觉效果,特征尺度
AB值：
0.221963
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