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题名STEP标准下的SDAI的模型与应用的研究
被引量：1
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作者
蔡千兵
林翊
胡远发
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机构
复旦大学计算机系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
1997年第S1期295-299,共5页
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文摘
产品漠型数据交换标准(STEP)规定了产品模型数据的表示、存取方法。该文着重讨论了STEP体系结构背景下的标准数据存取接口(SDAI)的模型定义,它的子模式:字典模式、对话模式、总体模式以及SDAI功能操作的确切含义和进一步实现的方法。提出了服务器端多个Server进程共同完成对数据和模式管理的实现方案。最后,给出一个应用实例供参考。
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关键词
产品模型数据交换标准
标准数据存取接口
字典模式
总体模式
对话模式
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Keywords
STEP
SDAI
Dictionary model
Environment model
Dialog model
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分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名图像质量感知的混合噪声快速盲降噪算法
被引量：3
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作者
徐少平
刘婷云
罗洁
张贵珍
唐祎玲
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机构
南昌大学信息工程学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期2458-2468,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(61662044,61163023,51765042)
江西省自然科学基金项目(20171BAB202017)~~
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文摘
现有的高斯脉冲混合噪声降噪算法多基于正则化技术采用迭代求解最优目标函数值的方式实现,执行效率普遍比较低,严重限制了其实际应用范围.为此,以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)为核心技术提出了一种基于图像质量感知的快速盲降噪算法(image quality-aware fast blind denoising algorithm,IQA-FBDA).在训练阶段,首先基于浅层CNN卷积神经网络设计图像质量评估模型来预测待降噪图像的图像质量值;然后,依据在大量噪声图像训练集合上获得的图像质量值统计分布规律构建混合噪声模式分类字典;最后,基于该分类字典将噪声图像集合划分为16个子集并训练与各个子集相匹配的深层CNN卷积神经网络专用降噪模型.在降噪阶段,首先利用图像质量评估模型估计给定待降噪图像的质量值,然后依据所预测的图像质量值查找噪声模式分类字典并调用与之相匹配预先训练好的深层CNN降噪模型即可快速地完成盲降噪任务.实验数据表明:IQA-FBDA算法在降噪效果方面的性能达到了与主流高斯脉冲混合噪声降噪算法相当的水平,而在执行效率方面则有极大提高,更具实用价值.
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关键词
图像降噪
高斯脉冲混合噪声
图像质量感知
噪声模式分类字典
卷积神经网络
执行效率
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Keywords
image denoising
Gaussian-impulse mixed noise
image quality-aware
noise pattern classification dictionary
convolutional neural network(CNN)
execution efficiency
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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