【摘 要】
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双目图像第二视点为图像超分辨率重建网络提供更多的细节信息，为更充分利用双目图像的互补信息，提出一种基于深度学习的回环结构与视差注意力模块（PAM）相结合的双目图像超分辨率重建网络。首先，该网络特征提取模块由MJR-ASPP+构成的回环结构与扩张残差块交替级联而成，回环结构中混合跳跃式残差（MJR）能聚合网络中不同深度的信息，改进空洞空间金字塔池化块（ASPP+）用于提取图像多尺度特征，扩张残差块融
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双目图像第二视点为图像超分辨率重建网络提供更多的细节信息，为更充分利用双目图像的互补信息，提出一种基于深度学习的回环结构与视差注意力模块（PAM）相结合的双目图像超分辨率重建网络。首先，该网络特征提取模块由MJR-ASPP+构成的回环结构与扩张残差块交替级联而成，回环结构中混合跳跃式残差（MJR）能聚合网络中不同深度的信息，改进空洞空间金字塔池化块（ASPP+）用于提取图像多尺度特征，扩张残差块融合多级特征的同时有效去噪；然后，引入视差注意力模块获取双目图像中的全局对应关系，集成图像对的有用信息；最
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古印章文本因图像退化与超多分类等特点导致识别难度大，部分字符的标注数据不足造成基于深度学习的模型识别准确率不高，泛化能力差。针对上述问题，提出基于深度残差网络（ResNet）和迁移学习的古印章文本识别方法。使用深度残差网络作为特征提取网络，利用人工合成字符样本作为源域进行预训练。将自建古印章文本识别数据集作为目标域，引入迁移学习并结合数据增强和标签平滑策略建立分类模型。最后，对比多种网络下的识别结
针对多源点云配准存在噪声、部分重叠、不同模型的配准参数难确定等问题，提出一种基于贡献因子的改进TrICP算法。首先， 使用改进体素降采样以及随机采样对点云进行降采样。然后利用改进算法的贡献因子来保留对配准贡献度更大的点对，使用奇异值分解法（SVD）对变换矩阵求解，同时计算距离曲线上的点经过原点的斜率来自动计算重叠度，实现点云的全自动配准。使用斯坦福大学的Bunny点云以及”茂县624”滑坡现场点云
针对现有神经网络图像修复方法在移动终端设备上部署存在效果差、响应时间长、高能耗的问题，提出了一种面向边-端协同的并行解码器图像修复方法及计算卸载策略。首先，结合移动边缘计算(MEC)技术边-端协同的特性，提出一种面向边-端协同的并行解码器门控卷积图像修复网络ETG-Net(Edge- Terminal Gated Convolution Network)。其次，通过边-端共享权值的方式，提升图像修
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