基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率算法 被引量：45

1

作者 潘宗序 禹晶 +1 位作者 胡少兴 孙卫东 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期594-603,共10页

多尺度结构自相似性是指同一幅图像中存在相同尺度或不同尺度的相似结构,这种多尺度图像结构自相似性广泛存在于遥感图像中.本文提出了一种基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率(Super resolution,SR)算法,该算法结合了压缩感知框... 多尺度结构自相似性是指同一幅图像中存在相同尺度或不同尺度的相似结构,这种多尺度图像结构自相似性广泛存在于遥感图像中.本文提出了一种基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率(Super resolution,SR)算法,该算法结合了压缩感知框架与图像结构自相似性,利用非局部方法和基于图像金字塔的K-SVD字典学习方法,将蕴含在相同尺度和不同尺度相似图像块中的附加信息在压缩感知的框架下加入到重构图像中.本文算法的优势在于,它仅借助于单幅低分辨率图像自身所蕴含的信息,实现了空间分辨率的提升.实验表明,与CSSS算法和ASDSAR算法相比,本文算法更有效地提升了遥感图像的空间分辨率. 展开更多

关键词 超分辨率 结构自相似性 多尺度 压缩感知 非局部方法

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基于内在生成机制的多尺度结构相似性图像质量评价 被引量：14

2

作者 孙彦景 杨玉芬 +1 位作者 刘东林 施文娟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期127-134,共8页

该文针对多尺度结构相似性(Multiple-scale Structural SIMilarity,MSSIM)图像质量评价算法对图像信息不确定部分度量能力的不足,结合人类视觉系统(HVS),提出基于内在生成机制(internal generative mechanism)的i MSSIM算法。首先采用... 该文针对多尺度结构相似性(Multiple-scale Structural SIMilarity,MSSIM)图像质量评价算法对图像信息不确定部分度量能力的不足,结合人类视觉系统(HVS),提出基于内在生成机制(internal generative mechanism)的i MSSIM算法。首先采用基于逐段式自回归(Piecewise Auto Regressive,PAR)模型的内在生成机制将失真图像和原始图像分解成采用MSSIM算法评分的图像内容预测部分和采用PSNR评分的图像信息不确定部分;然后采用均方误差(MSE)进行加权来联合这两部分评分获得最终结果。在基准数据库上完成的对比实验表明:该算法不仅在不同失真类型上性能最好,且在6个公开数据库上的性能优于现有算法。 展开更多

关键词 图像质量评价 多尺度结构相似性 内在生成机制 逐段式自回归模型

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一种基于多尺度结构自相似性的图像超分辨率重建算法 被引量：5

3

作者 张子龙 李庆武 +1 位作者 何敏 武福生 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第33期92-97,共6页

多尺度结构自相似性是指图像中存在大量相同尺度,以及不同尺度相似结构的性质。提出一种基于多尺度结构自相似性的超分辨率重建算法;该方法通过图像旋转和金字塔分解,将输入图像的先验信息附加到训练库中;并对样本图像块聚类,分别训练... 多尺度结构自相似性是指图像中存在大量相同尺度,以及不同尺度相似结构的性质。提出一种基于多尺度结构自相似性的超分辨率重建算法;该方法通过图像旋转和金字塔分解,将输入图像的先验信息附加到训练库中;并对样本图像块聚类,分别训练针对各类的多个字典。在图像重建阶段,自适应选择最优字典;并利用相似图像块间的关系建立非局部约束项重建图像。最后利用迭代反投影算法进行图像后处理,进一步提升图像的超分辨率重建效果。实验结果表明,与SCSR、SISR和ASDS算法相比,算法能够取得边缘更为清晰的超分辨率重建效果。 展开更多

关键词 超分辨率重建 多尺度 结构自相似性 稀疏表示

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基于多尺度结构自相似性的超分辨率算法 被引量：1

4

作者 卢紫微 吴成东 +1 位作者 陈东岳 于晓升 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第5期776-780,共5页

多尺度结构自相似性是指同一幅图像中存在相同尺度或不同尺度的相似结构,这种图像结构自相似性广泛存在于自然图像中。提出了一种基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率(Super Resolution,SR)算法,该算法不依赖于外界图像,仅在原始... 多尺度结构自相似性是指同一幅图像中存在相同尺度或不同尺度的相似结构,这种图像结构自相似性广泛存在于自然图像中。提出了一种基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率(Super Resolution,SR)算法,该算法不依赖于外界图像,仅在原始图像的多尺度图像中搜索低分辨率(Low Resolution,LR)图像块的最相似子块,并结合脊回归算法获得低分辨率图像块和相应高分辨率(High Resolution,HR)图像块的映射关系。此外,将原始图像进行旋转、翻转等操作,扩大内部图像块的样本空间。大量的对比实验表明,本文所提算法有效地提高了峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和图像可视效果。 展开更多

关键词 超分辨率 结构自相似性 多尺度 脊回归

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系列尺度岩石结构面相似表面模型制作的逆向控制技术研究 被引量：8

5

作者 黄曼 罗战友 +1 位作者 杜时贵 张晓莺 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1211-1216,共6页

制作与原岩结构面相似表面形态的模型试样是开展结构面力学模型试验的关键。基于不同尺度岩石结构面模型试样的制作特点,研制上、下盘完全吻合的系列尺度试样模具,并设计上、下盘吻合结构面试样的制作工艺,使得原岩结构面可以多次重复利... 制作与原岩结构面相似表面形态的模型试样是开展结构面力学模型试验的关键。基于不同尺度岩石结构面模型试样的制作特点,研制上、下盘完全吻合的系列尺度试样模具,并设计上、下盘吻合结构面试样的制作工艺,使得原岩结构面可以多次重复利用,提高原岩结构面的使用效率,降低取样成本和试验周期,实现在同一块结构面上不同尺度结构面模型的制作。利用表面形态相似性评价技术,验证制作工艺的可行性,结果表明,按照该逆向控制技术设计制作的模型试样,能复制出和原岩结构面表面形态一样、上、下盘结构面吻合度高的模型试样,符合制作不同尺度模型结构面的要求,可克服原岩结构面上下盘吻合度差、不能多种尺度取样的缺点,为开展具有真实表面形态的结构面抗剪强度尺寸效应试验研究提供了条件。 展开更多

关键词 岩石结构面 逆向控制 模型试样 系列尺度 表面形态 相似性评价

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结合混合卷积和多尺度注意力的视频异常检测算法 被引量：1

6

作者 杨大为 刘志权 王红霞 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1128-1137,共10页

基于U-net风格的无监督视频异常检测模型有着较好的检测效果,但由于普通卷积运算使用固有的局部特性,使U-Net风格的编码器无法有效地提取全局上下文信息,并且使用简单的跳跃连接无法获得有效的特征信息,使用的L2损失函数是仅考虑了像素... 基于U-net风格的无监督视频异常检测模型有着较好的检测效果,但由于普通卷积运算使用固有的局部特性,使U-Net风格的编码器无法有效地提取全局上下文信息,并且使用简单的跳跃连接无法获得有效的特征信息,使用的L2损失函数是仅考虑了像素级别的差异而无法捕捉图像的结构特征。对此提出了结合混合卷积和多尺度注意力的视频异常检测算法,并加入结构相似性损失函数(SSIM)优化模型。具体来说,在编码器最后一层添加混合卷积模块,混合空间和位置的特征来提取全局上下文信息。在编码器和解码器之间的跳跃连接中添加多尺度注意力模块,使模型能提取更有价值的特征,实现有效的跳跃连接。使用参数约束结构相似性损失函数与L2损失函数的权重,从而更准确地优化模型。实验结果表明,所提算法在UCSD-Ped2和CUHK Avenue公开数据集上的AUC指标达到96.7%和86.1%,与改进前的模型相比提高了1.6%和1.4%,证明了所提模型的有效性。 展开更多

关键词 上下文信息 跳跃连接 混合卷积 多尺度注意力 结构相似性

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基于多尺度非局部约束的单幅图像超分辨率算法 被引量：7

7

作者 潘宗序 禹晶 +1 位作者 肖创柏 孙卫东 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2233-2244,共12页

多尺度结构自相似性是指图像中的大量物体具有相同尺度以及不同尺度相似结构的性质.本文提出了一种基于多尺度非局部约束的单幅图像超分辨率算法,结合多尺度非局部方法和多尺度字典学习方法将蕴含在图像多尺度自相似结构中的附加信息加... 多尺度结构自相似性是指图像中的大量物体具有相同尺度以及不同尺度相似结构的性质.本文提出了一种基于多尺度非局部约束的单幅图像超分辨率算法,结合多尺度非局部方法和多尺度字典学习方法将蕴含在图像多尺度自相似结构中的附加信息加入到重建图像中.多尺度非局部方法在图像金字塔的不同层中搜索相似图像块,并利用多尺度相似图像块间的关系建立非局部约束项,通过正则化约束获取多尺度自相似结构中的附加信息;多尺度字典学习方法将图像金字塔作为字典学习的样本,通过字典学习使样本中的多尺度相似图像块在字典下具有稀疏表示形式,从而获取多尺度自相似结构中的附加信息.实验表明,与ScSR、SISR、NLIBP、CSSS、ASDSAR和mSSIM等算法相比,本文的算法取得了更好的超分辨率重建效果. 展开更多

关键词 超分辨率 多尺度结构自相似性 稀疏表示 非局部方法

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视觉传达约束下模糊人脸图像多尺度特征重建模型 被引量：3

8

作者 慈睿佳 李仁伟 《现代电子技术》 2023年第2期164-168,共5页

模糊人脸图像细节不清,导致相关领域人脸识别过程中出现错误识别或无法识别的问题。为提高人脸识别的准确性,文中在视觉传达约束下构建模糊人脸图像多尺度特征重建模型。首先,对模糊人脸图像进行灰度处理和去噪处理,并利用高斯金字塔将... 模糊人脸图像细节不清,导致相关领域人脸识别过程中出现错误识别或无法识别的问题。为提高人脸识别的准确性,文中在视觉传达约束下构建模糊人脸图像多尺度特征重建模型。首先,对模糊人脸图像进行灰度处理和去噪处理,并利用高斯金字塔将人脸图像分解为三个尺度;然后分别提取三个尺度图像的人脸特征,利用自编码超分网络建立模糊图像和高分辨率图像之间的对应关系,构建重建模型;最后,将多尺度特征作为模型的输入,通过求解模型实现模糊人脸图像多尺度特征重建。结果表明,重建模型的平均峰值信噪比和平均结构相似性达到相对极大值,分别为9和0.87,说明所构建模型重建的人脸图像质量较高。 展开更多

关键词 模糊人脸图像 多尺度特征 图像预处理 图像重建 自编码超分网络 视觉传达 峰值信噪比 结构相似性

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有监督深度学习的地震资料提高分辨率处理方法 被引量：2

9

作者 李斐 牛文利 +2 位作者 刘达伟 王永刚 黄研 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期702-713,共12页

地震资料分辨率直接影响后续处理和解释成果精度,因此备受关注。深度学习方法具备自动提取深层特征和出色的非线性逼近能力,在反问题求解中广泛应用。在地震勘探领域,深度卷积网络中的卷积算子与地震数据的褶积模型相吻合,因而有望通过... 地震资料分辨率直接影响后续处理和解释成果精度,因此备受关注。深度学习方法具备自动提取深层特征和出色的非线性逼近能力,在反问题求解中广泛应用。在地震勘探领域,深度卷积网络中的卷积算子与地震数据的褶积模型相吻合,因而有望通过智能化手段显著提升地震资料的分辨率。目前,针对卷积神经网络提高地震资料分辨率方面的研究发展迅速,但问题的核心在于设计适合、有效的网络结构和损失函数。为此,提出一种基于强监督学习的地震资料高分辨率处理方法。该方法充分利用地下结构的空间连续性,借鉴图像超分辨率重建的思想,设计了一种生成对抗网络结构,用以提高地震资料的纵向分辨率;同时,采用L1损失和多尺度结构相似性(MS-SSIM)损失相结合的损失函数提高感知质量,以提高网络的高分辨率处理效果。合成数据和实际地震数据的应用结果显示,相较于常规损失函数,文中采用的损失函数可以显著提升智能算法的处理效果,明显改善地震数据同相轴的连续性,且高频细节信息更丰富,验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 有监督深度学习 多尺度结构相似性损失 L1损失 生成对抗网络 图像超分辨率重建

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基于空间约束SIFT的光学与SAR图像配准 被引量：5

10

作者 罗宇 陈勃 +1 位作者 李山山 冯钟葵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期182-187,共6页

针对光学与合成孔径雷达（SAR）图像难以配准的问题,提出一种基于空间约束的尺度不变牲变换（SIFT）算法。该算法对光学图像和SAR图像分别进行预处理,包括利用增强Frost滤波抑制SAR图像的相干斑噪声,及运用自适应直方图均衡法增强光学和... 针对光学与合成孔径雷达（SAR）图像难以配准的问题,提出一种基于空间约束的尺度不变牲变换（SIFT）算法。该算法对光学图像和SAR图像分别进行预处理,包括利用增强Frost滤波抑制SAR图像的相干斑噪声,及运用自适应直方图均衡法增强光学和SAR图像之间的共性轮廓特征。人工选取3个~4个同名控制点对进行粗配准。通过改进的SIFT方法提取特征点,以结构相似性指数作为特征点之间的相似性测度,并采用kd-tree搜索策略得到初始匹配点对。使用空间约束条件和随机抽样一致性算法筛选匹配点对,利用最终的精匹配点对完成配准。实验结果表明,该算法对光学和SAR图像的配准可以取得较高的精度,配准精度优于2个像素。 展开更多

关键词 尺度不变特征转换 空间约束 结构相似性指数 合成孔径雷达 图像配准

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基于改进CycleGAN的光学图像迁移生成水下小目标合成孔径声纳图像算法研究 被引量：8

11

作者 李宝奇 黄海宁 +1 位作者 刘纪元 李宇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1746-1753,共8页

针对循环生成对抗网络CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Networks)在光学图像迁移生成水下小目标合成孔径声纳图像过程中存在质量差和速度慢的问题,本文提出一种新的特征提取单元SDK(Selective Dilated Kernel),并利用SDK设计了... 针对循环生成对抗网络CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Networks)在光学图像迁移生成水下小目标合成孔径声纳图像过程中存在质量差和速度慢的问题,本文提出一种新的特征提取单元SDK(Selective Dilated Kernel),并利用SDK设计了一个新的生成器网络SDKNet.与此同时,提出了一种新的循环一致损失函数MS-CCLF(Multiscale Cyclic Consistent Loss Function),MS-CCLF增加了图像多尺度结构相似性约束.在自建的图像迁移数据集OPT-SAS上,本文SM-CycleGAN(Selective and Multiscale Cycle Generative Adversarial Networks)比原始CycleGAN的图像迁移质量提升4.64%,生成器网络参数降低4.13MB,运算时间减少0.143s.实验结果表明,SM-CycleGAN更适合水下小目标光学图像到合成孔径声纳图像的迁移任务. 展开更多

关键词 光学图像迁移生成合成孔径声纳图像 生成对抗网络 循环生成对抗网络 可选择空洞核网络 多尺度结构相似性

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基于改进CycleGAN的浑浊水体图像增强算法研究 被引量：3

12

作者 李宝奇 黄海宁 +2 位作者 刘纪元 刘正君 韦琳哲 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期2504-2511,共8页

针对循环生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Networks,CycleGAN)在浑浊水体图像增强中存在质量差和速度慢的问题,该文提出一种可扩展、可选择和轻量化的特征提取单元BSDK(Bottleneck Selective Dilated Kernel),并利用BSDK设... 针对循环生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Networks,CycleGAN)在浑浊水体图像增强中存在质量差和速度慢的问题,该文提出一种可扩展、可选择和轻量化的特征提取单元BSDK(Bottleneck Selective Dilated Kernel),并利用BSDK设计了一个新的生成器网络BSDKNet。与此同时,提出一种多尺度损失函数MLF(Multi-scale Loss Function)。在自建的浑浊水体图像增强数据集TC(Turbid and Clear)上,该文BM-CycleGAN比原始CycleGAN的精度提升3.27%,生成器网络参数降低4.15MB,运算时间减少0.107s。实验结果表明BMCycleGAN适合浑浊水体图像增强任务。 展开更多

关键词 图像增强 生成对抗网络 循环生成对抗网络 深度可分离空洞卷积 多尺度结构相似性

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基于增强生成器条件生成对抗网络的单幅图像去雾 被引量：7

13

作者 赵扬 李波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3686-3691,共6页

大气中烟雾等粒子的存在会导致肉眼捕获场景的能见度降低。大多数传统的去雾方法都是预期估计雾霾场景的透射率、大气光,并利用大气散射模型恢复无雾图像。这些方法尽管取得了显著进展,但由于过分依赖苛刻的先验条件,在缺乏相应先验条... 大气中烟雾等粒子的存在会导致肉眼捕获场景的能见度降低。大多数传统的去雾方法都是预期估计雾霾场景的透射率、大气光,并利用大气散射模型恢复无雾图像。这些方法尽管取得了显著进展,但由于过分依赖苛刻的先验条件,在缺乏相应先验条件下的去雾效果并不理想。因此,提出一种端到端的一体化除雾网络,使用增强生成器的条件生成对抗网络(CGAN)直接恢复无雾图像。生成器端以U-Net作为基础架构,通过“整合-加强-减去”的促进策略,用一个简单有效的增强解码器,增强解码器中特征的恢复。另外,加入了多尺度结构相似性(MS-SSIM)损失函数,增强图像的边缘细节恢复。在合成数据集和真实数据集上的实验中,该模型的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)明显优于传统的暗通道先验(DCP)、一体化除雾网络(AOD-Net)、渐进式特征融合网络(PFFNet)、条件Wasserstein生成对抗网络(CWGAN)去雾模型。实验结果表明,相较于对比算法,所提网络能够恢复出更接近于地面真相的无雾图像,除雾效果更优。 展开更多

关键词 深度学习 图像去雾 生成对抗网络 增强解码器 多尺度结构相似性损失函数

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基于DCGANs的半片光伏组件电致发光图像增强技术 被引量：3

14

作者 何翔 《应用光学》 CAS 北大核心 2023年第2期314-322,共9页

针对半片光伏组件电致发光(electroluminescence,EL)缺陷自动识别过程中训练用样本不足导致模型过拟合的问题,采用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGANs)生成可控制属性的半片光伏组件EL图... 针对半片光伏组件电致发光(electroluminescence,EL)缺陷自动识别过程中训练用样本不足导致模型过拟合的问题,采用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGANs)生成可控制属性的半片光伏组件EL图像,再采用多尺度结构相似性(multiscale structural similarity,MS-SSIM)指标对生成的EL图像与拍摄的EL图像之间的相似程度进行了评估。评估结果得到,使用DCGANs生成的所有类型半片光伏组件的EL图像与拍摄的EL图像的MS-SSIM指标都大于0.55,大部分的MS-SSIM值在0.7附近。在分类模型的训练过程中,测试集准确率随着训练集中生成图像数量的增加而升高,当生成图像数量达到6 000张时,测试集准确率达到97.92%。实验结果表明,采用DCGANs能够生成高质量且可控制属性的半片光伏组件EL图像,较好地解决因缺少训练样本而导致的模型过拟合问题。 展开更多

关键词 深度卷积生成对抗网络(DCGANs) 电致发光(EL) 多尺度结构相似性(ms-ssim) 神经网络

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基于金字塔知识的自蒸馏HRNet目标分割方法 被引量：7

15

作者 郑云飞 王晓兵 +2 位作者 张雄伟 曹铁勇 孙蒙 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期746-756,共11页

知识蒸馏能有效地将教师网络的表征能力迁移到学生网络,无须改变网络结构即可提升网络的性能.因此,在性能优异的目标分割主干网HRNet(High-Resolution Net)中构建自蒸馏学习模型具有重要意义.针对HRNet并行结构中深层与浅层信息充分融... 知识蒸馏能有效地将教师网络的表征能力迁移到学生网络,无须改变网络结构即可提升网络的性能.因此,在性能优异的目标分割主干网HRNet(High-Resolution Net)中构建自蒸馏学习模型具有重要意义.针对HRNet并行结构中深层与浅层信息充分融合导致直接蒸馏难以实现的挑战,本文提出一种基于多尺度池化金字塔的结构化自蒸馏学习模型:在HRNet分支结构中引入多尺度池化金字塔表示模块,提升网络的知识表示和学习能力;构造“自上而下”和“一致性”两种蒸馏模式;融合交叉熵损失、KL(Kullback-Leibler)散度损失和结构化相似性损失进行自蒸馏学习.在四个包含显著性目标和伪装目标的分割数据集上的实验表明:本文模型在不增加资源开销的前提下,有效提升了网络的目标分割性能. 展开更多

关键词 自蒸馏学习 并行结构网络 多尺度池化金字塔 结构化相似性 目标分割

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全参考图像质量指标评价分析 被引量：8

16

作者 王成 刘坤 杜砾 《现代电子技术》 2023年第21期39-43,共5页

图像是人类从外界获取信息的重要来源,通过客观的图像质量评价,能帮助人们在浏览图像时关注高质量的图像,提升感观体验。因此,如何对大量的图像质量进行客观而有效的评价,已成为图像信息处理领域的研究热点之一。根据对参考图像(即无失... 图像是人类从外界获取信息的重要来源,通过客观的图像质量评价,能帮助人们在浏览图像时关注高质量的图像,提升感观体验。因此,如何对大量的图像质量进行客观而有效的评价,已成为图像信息处理领域的研究热点之一。根据对参考图像(即无失真的原始图像)的依赖程度,客观图像评价方法可分为全参考图像质量评价、部分参考图像质量评价和无参考图像质量评价。针对全参考图像质量评价方法进行分析,比较了常见的4种全参考图像质量评价指标,验证了这些评价指标分数与主观视觉评估相一致。 展开更多

关键词 图像质量评价 全参考 平均主观分数 人类视觉系统 结构相似性 多尺度结构相似性

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