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针对黑暗场景下拍摄的光照图像中所产生的光照不均匀,恢复细节不够清晰等问题,提出了基于深度学习的一种低光照图像增强方法,称为ADLIE(Attention-directed Low-light Image Enhancement)算法.首先,利用双通道注意力机制来引导注意网络,依据输入图像的明暗程度进行区域性的分级划分,同时双通道注意力机制还可以提取更多良好的局部特征信息.然后,将注意图和输入图像一同输入到增强网络中.对不同区域利用不同级别的光照强度来提升图像对比度,达到整体图像的均匀曝光的效果.最后,加入增强模块,利用增强模块中的多层卷积连接恢复图像细节,来获得更自然清晰的高质量图像.此外,采用在真实场景下采集的公开LOL数据集和LSRW数据集进行的实验验证,对比了Retinex、R2RNet等经典的方法,在PSNR(峰值信噪比)、SSIM(结构相似性)、CTRS(对比度)和Information Entropy(信息熵)等常见的评价指标上的实验结果有了显著的提升.该网络在提高低光照图像整体亮度的同时恢复了图像的细节,减少了颜色失真,避免了全局过度曝光,得到更加清晰自然的图像. 相似文献
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采用共沉淀法合成Fe3O4纳米粒子, 将含有硅氧烷基的离子型改性剂二甲基十八烷基氯化铵与Fe3O4纳米粒子进行接枝反应, 再用脂肪醇聚氧乙烯醚磺酸盐的长链阴离子交换Cl-, 在Fe3O4纳米粒子表面生成具有阴、 阳离子双电层结构的表面处理层, 得到无溶剂Fe3O4纳米流体. 研究结果表明, 在Fe3O4纳米粒子表面成功接枝了有机物长链, 改性的Fe3O4纳米粒子呈单分散分布, 其损耗剪切模量G″明显大于储能剪切模量G', 具有明显的流体行为, 在室温下即可流动. 相似文献
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传统的格子玻尔兹曼方法 (LBM),特别是基于均匀正方形网格的经典单松弛计算模型(SLBM),其算法鲁棒性和数值稳定性较差,限制了LBM的发展和应用.而网格细化策略可以有效缓解这一窘境,但是传统LBM中网格细化必然会导致计算效率骤降,计算设备要求攀高.为了解决这一问题,文章基于非均匀矩形网格结构,结合插值LBM算法的思路,在保证物面处和流动变化剧烈区域的局部网格细化以及计算精度的前提下,提出了25点拉格朗日插值LBM算法.以经典顶盖驱动方腔内流为算例,开展了包括不同网格分辨率和插值格式的对比分析研究.验证算例既包括了定常流动的数值模拟,也涉及了非定常周期性流动的求解.计算结果表明,相较于其他插值格式,拉格朗日插值格式表现优异;文章局部网格细化工作可以确保物面处及流动变化剧烈区域流动细节的捕捉;数值模拟算法可以为数值仿真提供可信的计算结果;同时大幅降低了总网格数量.因此很大程度上提升了计算效率;数值模拟方法鲁棒性较好,适用于包括定常和非定常流动的数值模拟. 相似文献