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稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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基于寬激活循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的近無損壓縮圖像軟解碼方法

1071 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 08:58:03

本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理技術領域，涉及一種圖像軟解碼方法，具體涉及一種基于寬激活循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的近無損壓縮圖像軟解碼方法，該方法包括如下步驟：S1，樣本的獲取及預處理；S2，寬激活循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的構建；S3，寬激活循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練；S4，寬激活循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的測試。解決了現(xiàn)有方法重建壓縮圖像質(zhì)量不夠清晰，且像素邊界約束不夠嚴格的問題。本發(fā)明通過構建一種基于寬激活神經(jīng)網(wǎng)絡的近無損壓縮圖像循環(huán)重建模型，并且以合理且高效的方式重新定義了像素邊界約束，有效的提升了壓縮圖像重建質(zhì)量，保證了嚴格的像素邊界約束，提升了人的視覺感官體驗，可用于完成近無損壓縮圖像的軟解碼。

聲明：

“基于寬激活循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的近無損壓縮圖像軟解碼方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)