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基于多残差注意力深度收缩网络的超微光图像增强方法

刘宁 蔡闻超 陈颜皓 刘尧振 许吉 章文欣 宋仁轩 祝福

南京邮电大学学报（自然科学版）2024，Vol.44Issue(2)：P.69-82,14.
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南京邮电大学学报（自然科学版）2024，Vol.44Issue(2)：P.69-82,14.DOI:10.14132/j.cnki.1673-5439.2024.02.009

基于多残差注意力深度收缩网络的超微光图像增强方法

刘宁 1蔡闻超 1陈颜皓 2刘尧振 1许吉 1章文欣 1宋仁轩 1祝福1

作者信息

  • 1. 南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院,江苏南京210023
  • 2. 南安普顿大学电子与计算机科学学院,SO171BJ,Southampton,U.K.
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摘要

关键词

深度学习神经网络/超微光成像/内外注意力/多残差注意力/软阈值收缩

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘宁,蔡闻超,陈颜皓,刘尧振,许吉,章文欣,宋仁轩,祝福..基于多残差注意力深度收缩网络的超微光图像增强方法[J].南京邮电大学学报（自然科学版）,2024,44(2):P.69-82,14.

基金项目

江苏省重点前瞻与关键技术项目(BE2021029)资助项目。 （BE2021029）

南京邮电大学学报（自然科学版）

OA北大核心CSTPCD

1673-5439

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