【摘 要】
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传统的模糊图像重建系统重建图像清晰度较低、图像重建耗时较长,为此基于深度卷积神经网络设计了一种新的模糊图像重建系统,系统设计分为硬件设计与软件设计两部分。根据系统的基础状况划分硬件系统处理区域,并不断调整区域内部信息,优化获取的图像信息,过滤错误代码数据,调节数据参数,加大数据整合的力度,实现对数据硬件的结构性处理,以硬件设计的元件数据为基础作为软件数据的操作前提实现软件系统设计,综合数据算法合理
【机 构】
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邯郸学院信息工程学院,邯郸学院电子信息工程实验与实训中心
【基金项目】
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邯郸市教育科学研究“十三五”规划项目:基于虚拟现实技术构建虚拟双导师的实践教学研究(1926029),邯郸学院校级项目:基于日志大数据邯郸学院校园网智慧运维的研究与实现(XZ2019205),邯郸学院校级项目:基于大数据的邯郸学院教学质量保障体系研究(J201903),邯郸学院校级项目:基于云计算的中小型门户网站群构建的研究(14205)。
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传统的模糊图像重建系统重建图像清晰度较低、图像重建耗时较长,为此基于深度卷积神经网络设计了一种新的模糊图像重建系统,系统设计分为硬件设计与软件设计两部分。根据系统的基础状况划分硬件系统处理区域,并不断调整区域内部信息,优化获取的图像信息,过滤错误代码数据,调节数据参数,加大数据整合的力度,实现对数据硬件的结构性处理,以硬件设计的元件数据为基础作为软件数据的操作前提实现软件系统设计,综合数据算法合理分析图像在传输的同时可能产生的传输信息缺失问题,并查找缺失原因,在提升传输速率的同时提高图像传输的完整度
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