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针对视频快照压缩成像掩模板编码模式对实际拍摄压缩图像解码恢复效果的影响机理研究较为欠缺以及真实图像恢复效果很难量化评估的现状,文章基于遥感卫星视频序列得到的仿真数据和视频快照压缩成像系统采集到的真实场景数据,使用两种深度学习算法——集成学习先验深度展开算法和基于3D卷积的快照压缩成像(SCI)算法,结合峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)以及重构时间等量化指标进行重构效果评估,对掩模板的随机方式、掩模板的重复精度、掩模板的移动速度、景物的运动速度、背景的复杂程度等因素进行仿真试验分析。主要试验结论有:1)高斯随机编码具有较好的重构效果,但伯努利随机中当成功概率p取0.59或0.58时(随机变量取1),重构PSNR值较高斯随机平均提升超过0.5dB,SSIM值提升0.004;2)当步长较小时,移动编码方式重构效果不如随机编码方式,当步长较大时(超过9像素),效果和随机编码相当;3)掩模板的重复精度方面,当探测器像元和数字微镜器件(DMD)仅沿着一个方向发生偏移时(相对偏移量小于0.3像素),对重构效果影响较小,当同时沿两个方向发生偏移时,影响较大(两个方向均为0.1像素,PSN... 相似文献
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以Dick与Carey的系统教学设计模式与相关文献为主要理论基础,在"互联网+"环境上建构一门以系统观点探讨"飞行英语听说"的自我导向式课程,并在实际教学过程中,由学习者中辍率、参与程度、对教学方案的满意以及与对学习的帮助程度等指标,分析设计成果的成效及呈现的问题.结果显示学习者中辍率仅12%,多数学习者每周登录4-9... 相似文献
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本研究使用Stackelberg博弈模型来研究未来5G异构蜂窝网络中宏蜂窝和小蜂窝之间的干扰协调问题.考虑到异构组网的限制,考虑了资源分配和功率控制进行分布式决策的干扰协调场景,将资源分配和功率控制问题转化为2步博弈:首先,由小蜂窝决策的跟随者博弈中,根据成本参数计算出小蜂窝链路的发射功率;其次,在宏蜂窝决策的领导者博... 相似文献
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丘陵地区耕地地块具有结构复杂、种植类型多样且破碎度高等特点,针对传统分类方法对耕地信息难以快速准确提取的问题,文章基于“高分一号”卫星影像和Unet++网络模型,采用余弦退火学习率实现了复杂丘陵地区耕地信息的准确深度分割和分类。首先利用多尺度分割方法完成了深度迁移学习模型中典型区域耕地样本标签的制作及其结果验证;其次,采用规则格网裁切方法构建影像和标签训练数据集,在PyTorch环境完成了模型的训练;最后,将改进后模型与Unet和SVM方法进行了分类精度和泛化性能的对比分析。结果表明:改进的Unet++网络模型在复杂丘陵地区耕地提取结果的总体精度为92.75%,比SVM和Unet的提取精度分别提高了9.06%和2.50%。因此,基于Unet++的深度学习模型不仅能够有效抑制复杂的背景噪声,还能从遥感影像中学习到更强的语义特征,从而获得更加准确的耕地信息。该方法可为农作物面积监测和产量估算等实际应用提供基础数据支持。 相似文献