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基于多级深度网络的高清晰度红外电子变倍算法 被引量:2
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作者 杨明 王璇 高宏伟 《弹箭与制导学报》 北大核心 2020年第4期14-19,共6页
为了让卷积神经网络更好的胜任红外导引头或光电跟踪系统的电子变倍任务,适应现代战争对精确打击与远程攻击能力的要求,文中重新设计卷积神经网络的结构,通过将低层次特征和高层次特征聚合连接形成新的特征,并采用双参数损失函数来优化... 为了让卷积神经网络更好的胜任红外导引头或光电跟踪系统的电子变倍任务,适应现代战争对精确打击与远程攻击能力的要求,文中重新设计卷积神经网络的结构,通过将低层次特征和高层次特征聚合连接形成新的特征,并采用双参数损失函数来优化训练深度网络,提高模型的泛化能力。实验仿真与外场挂飞结果表明,所提出的电子变倍方法能够生成具有丰富细节而清晰的高分辨红外图像,增强了目标锁定的精度。 展开更多
关键词 电子变倍 红外图像 卷积网络 多层耦合 损失函数 恒等映射
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基于轻量级金字塔密集残差网络的红外图像超分辨增强 被引量:5
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作者 左岑 杨秀杰 +1 位作者 张捷 王璇 《红外技术》 CSCD 北大核心 2021年第3期251-257,共7页
现有的红外制导武器严重依赖操作手对目标的捕获,其捕获的精度与目标的纹理细节正相关。为了提升弱小区域的显示质量,满足现有导引头小型化、模块化、低成本的设计要求,本文设计了一种基于轻量级金字塔密集残差网络的图像增强模型,该模... 现有的红外制导武器严重依赖操作手对目标的捕获,其捕获的精度与目标的纹理细节正相关。为了提升弱小区域的显示质量,满足现有导引头小型化、模块化、低成本的设计要求,本文设计了一种基于轻量级金字塔密集残差网络的图像增强模型,该模型在密集残差网络基础上通过密集连接层和残差网络来学习不同尺度图像之间的非线性映射,充分利用多尺度特征进行高频残差预测。同时,采用深度监督模块指导网络训练,有利于实现较大上采样因子的超分辨增强,提高其泛化能力。大量仿真实验结果表明本文所提出的超分辨模型能够获得高倍率的超分辨增强效果,其重建质量也优于对比算法。 展开更多
关键词 超分辨增强 轻量级 红外图像 深度学习 特征级联 损失函数 恒等映射
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无限循环群上的亚同态
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作者 季春燕 朱林生 《常熟高专学报》 2004年第2期4-8,共5页
给出了无限循环群上的全体亚同态映射。
关键词 无限循环群 亚同态 相关子群 映射 恒等映射
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B—space and Br—spaces Versus Transformed Points
4
作者 高印珠 朱同林 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 1993年第1期96-101,共6页
In this paper,we study B-spaces and Br-spaces by the transformed points of continuous,nearly open mappings.Two main results of J.D.Weston's [1] and T.Byczkowkis and R.Pol's[2] are generalized to ωμ-additive ... In this paper,we study B-spaces and Br-spaces by the transformed points of continuous,nearly open mappings.Two main results of J.D.Weston's [1] and T.Byczkowkis and R.Pol's[2] are generalized to ωμ-additive spaces and ωμ-metrizable spaces. 展开更多
关键词 拓扑空间 B空间 Br空间 变换点 映射 T2空间 邻域 恒等映射 ωμ可度量空间
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