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基于注意力机制的MWCNN网络的海洋自由表面多次波压制研究
1
作者
胡嘉晨
童思友
+5 位作者
尚新民
孙朋朋
王忠成
王士雨
魏皓
辛成庆
《中国海洋大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期89-102,共14页
本文提出了一种基于注意力机制的多级小波变换驱动的卷积神经网络(Multi-level wavelet CNN, MWCNN)来压制海洋地震资料中的自由表面多次波。该方法通过小波变换实现数据特征尺寸的压缩,从而避免传统下采样带来的信息缺失问题。此外,它...
本文提出了一种基于注意力机制的多级小波变换驱动的卷积神经网络(Multi-level wavelet CNN, MWCNN)来压制海洋地震资料中的自由表面多次波。该方法通过小波变换实现数据特征尺寸的压缩,从而避免传统下采样带来的信息缺失问题。此外,它还引入了注意力机制来扩大感受野,提高训练的保真效果。用本文算法与DnCNN网络、U-Net网络分别对不同观测系统下的模拟数据和实际数据进行对比测试,实验结果表明基于注意力机制的MWCNN网络能较好地分离一次波和自由表面多次波,对有效信号的保护比其它两种网络更优秀,具有较强的泛化能力和压制效率。
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关键词
海洋地震资料
自由表面多次
波
多级小
波
变换
驱动的
卷积
神经网络
(
mwcnn
)
注意力机制
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职称材料
基于生成式对抗网络和多级小波包卷积网络的水下图像增强算法
被引量：
5
2
作者
温佩芝
陈君谋
+2 位作者
肖雁南
温雅媛
黄文明
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期213-224,共12页
为了解决水下图像的雾模糊和偏色问题,针对水下图像成像模型提出基于生成式对抗网络(GAN)和改进卷积神经网络(CNN)的水下图像增强算法.利用生成式对抗网络合成水下图像,以对配对式水下图像数据集进行有效扩充.利用多级小波变换,以不丢...
为了解决水下图像的雾模糊和偏色问题,针对水下图像成像模型提出基于生成式对抗网络(GAN)和改进卷积神经网络(CNN)的水下图像增强算法.利用生成式对抗网络合成水下图像,以对配对式水下图像数据集进行有效扩充.利用多级小波变换,以不丢失特征分辨率的方式对水下图像进行多尺度分解,然后结合卷积神经网络利用紧凑式学习方式对多尺度图像进行特征提取,并利用跳跃连接以防止梯度弥散,克服水下图像的雾模糊效应.利用风格代价函数学习彩色图像各通道间的相关性,提高模型的色彩校正能力,克服水下图像色彩失真的问题.实验结果表明,相较对比算法,在主观视觉和客观指标上,本研究所提算法拥有更优秀的综合性能及鲁棒性.
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关键词
图像处理
水下图像增强
多级小
波
变换
卷积
神经网络
生成式对抗
网络
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职称材料
题名
基于注意力机制的MWCNN网络的海洋自由表面多次波压制研究
1
作者
胡嘉晨
童思友
尚新民
孙朋朋
王忠成
王士雨
魏皓
辛成庆
机构
中国海洋大学海洋地球科学学院
青岛海洋科技中心海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室
中国石化胜利油田分公司物探研究院
出处
《中国海洋大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期89-102,共14页
基金
国家自然科学基金项目(42074140)资助。
文摘
本文提出了一种基于注意力机制的多级小波变换驱动的卷积神经网络(Multi-level wavelet CNN, MWCNN)来压制海洋地震资料中的自由表面多次波。该方法通过小波变换实现数据特征尺寸的压缩,从而避免传统下采样带来的信息缺失问题。此外,它还引入了注意力机制来扩大感受野,提高训练的保真效果。用本文算法与DnCNN网络、U-Net网络分别对不同观测系统下的模拟数据和实际数据进行对比测试,实验结果表明基于注意力机制的MWCNN网络能较好地分离一次波和自由表面多次波,对有效信号的保护比其它两种网络更优秀,具有较强的泛化能力和压制效率。
关键词
海洋地震资料
自由表面多次
波
多级小
波
变换
驱动的
卷积
神经网络
(
mwcnn
)
注意力机制
Keywords
marine seismic data
free-surface multiple
multi-level wavelet CNN
attention mechanism
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于生成式对抗网络和多级小波包卷积网络的水下图像增强算法
被引量：
5
2
作者
温佩芝
陈君谋
肖雁南
温雅媛
黄文明
机构
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
广西师范大学电子工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期213-224,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(62027826)
广西图像图形与智能处理重点实验室培育基地开放基金资助项目(GIIP2011)。
文摘
为了解决水下图像的雾模糊和偏色问题,针对水下图像成像模型提出基于生成式对抗网络(GAN)和改进卷积神经网络(CNN)的水下图像增强算法.利用生成式对抗网络合成水下图像,以对配对式水下图像数据集进行有效扩充.利用多级小波变换,以不丢失特征分辨率的方式对水下图像进行多尺度分解,然后结合卷积神经网络利用紧凑式学习方式对多尺度图像进行特征提取,并利用跳跃连接以防止梯度弥散,克服水下图像的雾模糊效应.利用风格代价函数学习彩色图像各通道间的相关性,提高模型的色彩校正能力,克服水下图像色彩失真的问题.实验结果表明,相较对比算法,在主观视觉和客观指标上,本研究所提算法拥有更优秀的综合性能及鲁棒性.
关键词
图像处理
水下图像增强
多级小
波
变换
卷积
神经网络
生成式对抗
网络
Keywords
image processing
underwater image enhancement
multi-level wavelet transform
convolutional neural networks
generative adversarial networks
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制的MWCNN网络的海洋自由表面多次波压制研究
胡嘉晨
童思友
尚新民
孙朋朋
王忠成
王士雨
魏皓
辛成庆
《中国海洋大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
下载PDF
职称材料
2
基于生成式对抗网络和多级小波包卷积网络的水下图像增强算法
温佩芝
陈君谋
肖雁南
温雅媛
黄文明
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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