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统计数据 / lectrue notice
  • 排序 学院 发文量
    1 机械与运载工程学院 208
    2 物理与微电子科学学院 208
    3 岳麓书院 184
    4 化学化工学院 178
    5 材料科学与工程学院 90
    6 数学与计量经济学院 88
    7 土木工程学院 75
    8 信息科学与工程学院 68
    9 教务处 47
    10 建筑学院 40
  • 排序 学院 发文量
    11 生物学院 40
    12 经济与贸易学院 38
    13 电气与信息工程学院 36
    14 工商管理学院 28
    15 外国语学院 15
    16 法学院 15
    17 资讯传播与影视艺术学院 9
    18 研究生院 9
    19 经济与管理研究中心 6
    20 马克思主义学院 5
    21 中国语言文学学院 4
学术地点 信息科学与工程学院 542 报告厅 主讲人 朱贤益
讲座时间 2017年11月14日 周二 15:30

报告题目:  基于深度神经网络的逆半色调方法

报告时间:  2017年11月14日  周二 15:30

报告地点:  澳门新葡8455最新网站 信息科学与工程学院 542 报告厅

报告人概况:朱贤益,澳门新葡8455最新网站信息科学与工程学院2016级博士生,导师为肖懿教授。主要研究兴趣为三维建模,图像语义,深度学习。目前已有成果发表在国际期刊Multimedia Tools and Applications和国际会议International Conference on Virtual Reality and Visualization以及 International Workshop on Trust, Security and Privacy for Big Data。

报告主要内容:Inverse halftoning is a kind of technology which transforms binary images composed of black and white pixels to continuous-tone images. Many scholars have studied this problem so far, but the results are not satisfactory. In this paper, we propose an end-to-end deep convolutional neural network composed of two parts. The first part is the feature extraction part which consists of 4 convolution layers and 4 pooling layers to extract feature from the halftoning images. The second part is the reconstruction part which contains 4 deconvolution layers to reconstruct the continuous-tone images. A U-Net structure which concatenates the outputs from the feature extraction layers with deconvolution layers is used for better restoring the detail information of the original images. Experimental results show that our method outperforms the state-of-arts in terms of both visual quality and numerical evaluation.


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