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题名级联离散小波多频带分解注意力图像去噪方法
被引量：1
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作者
王力
李小霞
秦佳敏
朱贺
周颖玥
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机构
西南科技大学信息工程学院
四川省工业自主可控人工智能工程技术研究中心
四川绵阳四
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第1期288-295,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62071399)
四川省科技计划资助项目(2023YFG0262,2021YFG0383)。
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文摘
针对图像去噪网络中下采样导致高频信息损失和细节保留能力差的问题,设计了一种级联离散小波多频带分解注意力图像去噪网络。其中多尺度级联离散小波变换结构将原始图像分解为多个尺度下的高低频子带来代替传统下采样,能减少高频信息损失。多频带特征增强模块使用不同尺度的卷积核并行处理高低频特征,在子网络每一级下重复使用两次,可增强全局和局部的关键特征信息。多频带分解注意力模块通过注意力评估纹理细节成分的重要性并加权不同频带的细节特征,有助于多频带特征增强模块更好地区分噪声和边缘细节。多频带选择特征融合模块融合多尺度多频带特征增强选择性特征,提高模型对于不同尺度噪声的去除能力。在SIDD和DND数据集上,所提方法的PSNR/SSIM指标分别达到了39.35 dB/0.918、39.72 dB/0.955。实验结果表明,该方法的性能优于主流去噪方法,同时具有更清晰的纹理细节和边缘等视觉效果。
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关键词
图像去噪
高频信息
级联离散小波变换
多频带特征增强
多频带分解注意力
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Keywords
image denoising
high-frequency information
cascade discrete wavelet transform
multi-band feature enhancement
multi-band decomposition attention
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名光纤传感网络空间中攻击节点捕获方法研究
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作者
马伟
田静
高振怀
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机构
宁夏大学新华学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第7期189-193,共5页
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基金
宁夏教育厅项目(No.2018SFZY29)。
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文摘
为了更准确地捕获网络空间中的攻击节点,提出一种光纤传感网络空间中攻击节点捕获方法。首先利用传感电路以及信号采集模块实时采集扰动信号,采用级联离散小波变换方法对信号实施去噪处理。然后通过基站向网内节点发送测试数据包,要求将数据包转发至邻居节点,并监视处理转发过程。节点对比基站和邻居节点发送的数据包,对邻居节点的可疑性进行投票。基站根据节点投票结果判断攻击节点,完成对空间中攻击节点的捕获。测试结果表明:该方法能够更准确地捕获光纤传感网络空间中的攻击节点,且能量消耗较低。
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关键词
光纤传感网络
空间中攻击节点
捕获方法
级联离散小波变换方法
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Keywords
optical fiber sensor network
attack node in space
acquisition method
cascade discrete wavelet transform method
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分类号
TN929.11
[电子电信—通信与信息系统]
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