搜論文知識(shí)網(wǎng)并非《信號(hào)處理》期刊的官網(wǎng)或雜志社，為客戶提供期刊征稿、論文發(fā)表等中介服務(wù)，在客戶與期刊雜志社之間搭建了一座省時(shí)、省力的便捷橋梁。本站與《信號(hào)處理》等上百家同類正規(guī)期刊保持著多年的密切合作關(guān)系，切實(shí)提高客戶期刊發(fā)表的質(zhì)量與效率。通過(guò)本站發(fā)表論文，客戶將獲得更大的選擇空間、更高的通過(guò)率、更快的發(fā)表速度、更滿意的服務(wù)質(zhì)量。

　　《信號(hào)處理》期刊簡(jiǎn)介：

　　《信號(hào)處理》雜志是中國(guó)新聞出版署在1985年批準(zhǔn)創(chuàng)刊的，由中國(guó)科協(xié)主管，中國(guó)電子學(xué)會(huì)主辦，信號(hào)處理分會(huì)承辦的學(xué)術(shù)性刊物。是國(guó)內(nèi)唯一的有關(guān)信號(hào)處理專業(yè)的一級(jí)學(xué)術(shù)月刊，每月25日出版。本刊辦刊宗旨是反映信號(hào)處理領(lǐng)域內(nèi)的新理論、新思想、新技術(shù)，以及具有國(guó)內(nèi)外先進(jìn)水平的最新研究成果和技術(shù)進(jìn)展。達(dá)到學(xué)術(shù)交流的目的，促進(jìn)信息科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。

　　《信號(hào)處理》論文發(fā)表目錄：

　　最大似然準(zhǔn)則下的隨機(jī)信號(hào)非重構(gòu)壓縮檢測(cè)與分析………………李斌武 李永貴 朱勇剛

　　量子混合蛙跳算法在過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用……………………張強(qiáng) 許少華 劉麗杰

　　基于內(nèi)容感知的可分級(jí)視頻碼流排序方法………………………………周鶯 柳偉 張基宏

　　多視繪制中的空洞填充算法………………………………趙冰 安平 劉超 閆吉辰 張兆揚(yáng)

　　多視角距離像序列彈道目標(biāo)的進(jìn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)…………………………賀思三 趙會(huì)寧 馮存前

　　鳴網(wǎng)鄭重承諾：

　　1、搜論文知識(shí)網(wǎng)并非各類雜志的官方網(wǎng)站或雜志社，是快速高效發(fā)表論文的中介機(jī)構(gòu)，謝絕投遞雜志社的稿件。

　　2、本站提供服務(wù)全面，包括期刊推薦、論文發(fā)表、論文寫(xiě)作等指導(dǎo)服務(wù)，如有需要請(qǐng)點(diǎn)擊在線客服人員進(jìn)行具體咨詢。

　　3、本站只適當(dāng)收取維持網(wǎng)站正常運(yùn)轉(zhuǎn)的編審排錄費(fèi)、排版、制作、印刷、郵寄樣刊、發(fā)票等綜合費(fèi)用，無(wú)其他額外費(fèi)用。

　　4、本站所合作的期刊，均為國(guó)家新聞出版總署(www.gapp.gov.cn)認(rèn)證的正規(guī)、合法、雙刊號(hào)期刊。

　　5、本站憑借多年的論文發(fā)表經(jīng)驗(yàn)，審核、發(fā)表成功率高，文章審核通過(guò)確認(rèn)錄用支付費(fèi)用。

　　最后，感謝您一直以來(lái)對(duì)網(wǎng)站及合作期刊《信號(hào)處理》的關(guān)注與支持，我們會(huì)認(rèn)真對(duì)待您繁忙之余提出的寶貴意見(jiàn)和建議，我們會(huì)再接再厲，與您攜手共進(jìn)!

　　信號(hào)處理最新期刊目錄

Pol-ISARSpaceTarget-1.0：極化ISAR空間目標(biāo)精細(xì)識(shí)別電磁仿真數(shù)據(jù)集————作者：陳思偉;李銘典;崔興超;

摘要：以衛(wèi)星為代表的空間目標(biāo)在遙感測(cè)繪、氣象監(jiān)測(cè)、無(wú)線通信、偵察監(jiān)視等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，同時(shí)也是空間態(tài)勢(shì)感知的重要對(duì)象。極化逆合成孔徑雷達(dá)（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）能夠獲取目標(biāo)的高分辨率圖像信息和敏感于目標(biāo)結(jié)構(gòu)的極化散射信息，在空間態(tài)勢(shì)感知中具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。然而，極化ISAR空間目標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)難以公開(kāi)。同時(shí)，部件級(jí)精細(xì)標(biāo)注難度大且研究少。因此，當(dāng)前缺少公...

大模型使能的語(yǔ)義通信研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)————作者：劉方彧;丁家潤(rùn);馮禹碩;姜培文;李瀟;金石;

摘要：隨著通信技術(shù)和新興場(chǎng)景的快速發(fā)展，未來(lái)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)將面臨更加復(fù)雜的需求，如全覆蓋、高速率、高可靠以及智能化的泛在連接。同時(shí)，數(shù)據(jù)流量和帶寬需求的激增也對(duì)新場(chǎng)景的通信網(wǎng)絡(luò)提出了更高的挑戰(zhàn)。語(yǔ)義通信作為一項(xiàng)前沿技術(shù)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取和傳輸數(shù)據(jù)的語(yǔ)義信息，顯著降低帶寬需求并提升傳輸質(zhì)量。近期興起的大模型憑借強(qiáng)大的特征提取和理解能力，在表達(dá)能力和預(yù)測(cè)性能上具有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠有效處理多模態(tài)信息和復(fù)雜數(shù)據(jù)，相...

一種面向相控陣?yán)走_(dá)的多維牛頓正交匹配追蹤算法————作者：張漢生;郭若海;王志剛;朱江;張寧;瞿逢重;

摘要：傳統(tǒng)的脈沖多普勒雷達(dá)采用線性信號(hào)處理方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)和狀態(tài)估計(jì)，具有復(fù)雜度低、處理效率高等優(yōu)點(diǎn)。然而，在臨近密集目標(biāo)等復(fù)雜場(chǎng)景情況下，傳統(tǒng)方法存在弱目標(biāo)被強(qiáng)目標(biāo)旁瓣遮蔽、分辨率受瑞利分辨率限制等問(wèn)題。壓縮感知方法能夠充分利用目標(biāo)在快時(shí)間、慢時(shí)間、方位、俯仰域四域的稀疏特性，對(duì)四域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，通過(guò)稀疏反演實(shí)現(xiàn)目標(biāo)重構(gòu)。然而，目標(biāo)的徑向距離、徑向速度、方位角和俯仰角都是連續(xù)取值的參數(shù)，上述網(wǎng)格劃分方...

高分辨雷達(dá)基于智能語(yǔ)義分割的黎曼流形復(fù)雜環(huán)境雜波抑制方法————作者：嚴(yán)雨佳;胡程;蔡炯;王廉鈞;楊翰東;王銳;

摘要：復(fù)雜雜波環(huán)境嚴(yán)重干擾對(duì)遷飛生物和無(wú)人機(jī)等低空目標(biāo)的雷達(dá)探測(cè)，導(dǎo)致目標(biāo)漏檢與檢測(cè)虛警的增多，因此，亟須研究有效的雜波抑制方法。本文提出一種基于智能語(yǔ)義分割的黎曼流形雜波抑制方法，在高分辨雷達(dá)低空氣象雜波與地雜波疊加、雜波類型與特性隨空間變化的復(fù)雜雜波環(huán)境中有效實(shí)現(xiàn)雜波抑制。該方法首先基于U-net網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)多類型雜波的智能語(yǔ)義分割，在距離-多普勒域辨識(shí)不同類型的雜波區(qū)域，引導(dǎo)后續(xù)雜波分治抑制。利用由...

基于序貫檢測(cè)的快速馬爾可夫決策：理論、方法及應(yīng)用————作者：陳祖旭;陳巍;李長(zhǎng)坤;韓宇星;

摘要：本文立足存在突變狀態(tài)與檢測(cè)噪聲復(fù)雜環(huán)境，針對(duì)控制后效性與動(dòng)作遲滯性問(wèn)題，探索提升決策與控制時(shí)效性的方法，提出了一種基于序貫檢測(cè)的快速馬爾可夫決策框架，并應(yīng)用于智能電網(wǎng)、疾控、水利等若干典型場(chǎng)景。具體的，本文發(fā)掘了統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理中的變化點(diǎn)最速檢測(cè)與隨機(jī)最優(yōu)控制中的馬爾可夫決策之間的關(guān)聯(lián)，建立了一種包含四維狀態(tài)的受約束馬爾可夫決策框架。該框架可選擇一種可行的聯(lián)合檢測(cè)-控制策略，最大化控制對(duì)象的期望回報(bào)，...

基于復(fù)數(shù)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ISAR包絡(luò)對(duì)齊方法研究————作者：王勇;夏浩然;劉明帆;

摘要：在逆合成孔徑雷達(dá)（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）成像領(lǐng)域，運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償是確保高質(zhì)量圖像生成的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。包絡(luò)對(duì)齊（Range Alignment, RA）作為運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)氖滓�步驟，對(duì)于校正由平動(dòng)分量引起的回波信號(hào)包絡(luò)偏移至關(guān)重要。本文提出了一種基于復(fù)數(shù)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Complex-Valued Convolutional Neural Network, C...

基于通道分組注意力機(jī)制的水聲目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)————作者：王橈;鄢社鋒;毛琳琳;于佳平;

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中特征局部通道信息未被充分利用的問(wèn)題，本文提出了一種特征通道分組注意力機(jī)制，與殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成有效的特征提取網(wǎng)絡(luò)。首先，對(duì)特征沿通道維度分割形成多個(gè)子特征，在子特征中關(guān)注通道的重要性并賦予權(quán)重，進(jìn)行通道重排得到信息的子特征分組并重復(fù)加權(quán)過(guò)程，在特征整體通道上進(jìn)行信息交流。隨后，取子特征的平均池化特征圖作為代表，進(jìn)行子特征之間的信息交流，實(shí)現(xiàn)特征整體與局部通道信息的增強(qiáng)與結(jié)合...

基于雙對(duì)齊和對(duì)比學(xué)習(xí)的多模態(tài)情感識(shí)別————作者：文宇華;李啟飛;周瑩瑩;高迎明;李雅;

摘要：情感識(shí)別在現(xiàn)代人機(jī)交互、情感感知和沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域具有重要價(jià)值，因其能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別和分類人類情感狀態(tài)。隨著多模態(tài)學(xué)習(xí)的發(fā)展，情感識(shí)別逐漸從傳統(tǒng)的單一模態(tài)情感識(shí)別轉(zhuǎn)向多模態(tài)情感識(shí)別。多模態(tài)情感識(shí)別涉及處理來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，例如文本、語(yǔ)音和視覺(jué)。這些模態(tài)數(shù)據(jù)可以通過(guò)捕捉不同的情感特征，幫助模型更準(zhǔn)確地理解人的情感狀態(tài)。然而，現(xiàn)有的多模態(tài)情感識(shí)別中存在時(shí)間錯(cuò)位和模態(tài)異質(zhì)性等一系列挑戰(zhàn)。為了...

基于譜特征分析的BPSK信號(hào)關(guān)鍵參數(shù)估計(jì)方法————作者：朱航;鄒曉鋆;譚銘;許旭光;韓立珣;宋偉;

摘要：針對(duì)非合作通信中所截獲的根升余弦脈沖成形二進(jìn)制相移鍵控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）信號(hào)，創(chuàng)新性地將其建模為周期調(diào)制信號(hào)，并對(duì)周期調(diào)制信號(hào)分段觀測(cè)矩陣的奇異值分解結(jié)果進(jìn)行了必要分析，明確了單分量及多分量情況下奇異值分解的結(jié)構(gòu)性特點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上結(jié)合信號(hào)自身特點(diǎn)提出了對(duì)符號(hào)速率、載頻、滾降系數(shù)、延遲量等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的新方法。首先通過(guò)對(duì)接收信號(hào)的功率譜及其直方圖進(jìn)...

面向多用戶大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的信道估計(jì)研究————作者：楊延;安澄全;楊茜;李俊江;

摘要：獲取大規(guī)模多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）系統(tǒng)的信道狀態(tài)信息十分關(guān)鍵。頻分雙工（Frequency Division Duplexing, FDD）模式下，傳統(tǒng)的多用戶信道估計(jì)問(wèn)題是將多用戶MIMO系統(tǒng)分解成多個(gè)單用戶MIMO系統(tǒng)，利用單用戶的信道特性進(jìn)行估計(jì)重構(gòu)，但隨著基站端天線數(shù)量和用戶數(shù)的增加，不僅導(dǎo)頻開(kāi)銷和重構(gòu)算法的誤差逐漸增大，計(jì)算...

大規(guī)模多輸入多輸出雷達(dá)擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)————作者：葉沙兵;何茜;

摘要：大規(guī)模多輸入多輸出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷達(dá)系統(tǒng)的大量天線為其在檢測(cè)和估計(jì)任務(wù)上帶來(lái)了性能增益。本文考慮一個(gè)大規(guī)模天線MIMO雷達(dá)系統(tǒng)中的擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題。假設(shè)存在一個(gè)包含大量散射體的擴(kuò)展目標(biāo)，本文建立了針對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)的大規(guī)模MIMO雷達(dá)接收信號(hào)模型。分析了目標(biāo)物體反射系數(shù)的空間相關(guān)性，目標(biāo)物體反射系數(shù)相關(guān)的任意兩個(gè)天線被視為落入同一個(gè)目標(biāo)波束中...

基于注意力機(jī)制的多用戶全景視頻視口預(yù)測(cè)————作者：張漢琦;黃聰宇;王晶;李知禹;楊立東;

摘要：近年來(lái)，隨著虛擬現(xiàn)實(shí)等沉浸式技術(shù)的發(fā)展，全景視頻技術(shù)的應(yīng)用前景也在逐步擴(kuò)展。全景視頻提供了逼真的沉浸式體驗(yàn)，但同時(shí)也給網(wǎng)絡(luò)帶寬帶來(lái)了極大的傳輸壓力。因此，如何降低其傳輸帶寬成為了研究的焦點(diǎn)，視口預(yù)測(cè)則是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，主流的視口預(yù)測(cè)方案多是利用觀看者的視點(diǎn)軌跡和畫(huà)面內(nèi)容，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果，并進(jìn)行評(píng)估。現(xiàn)有的方法大多不能在長(zhǎng)時(shí)間預(yù)測(cè)取得較好的效果，且沒(méi)有充分利用多用戶場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)。為此，...

面向深度模型的對(duì)抗攻擊與對(duì)抗防御技術(shù)綜述————作者：王文萱;汪成磊;齊慧慧;葉夢(mèng)昊;張艷寧;

摘要：深度學(xué)習(xí)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心任務(wù)，并取得了矚目的進(jìn)展。然而，深度學(xué)習(xí)模型因其高度的復(fù)雜性與內(nèi)在的不確定性，極易成為對(duì)抗樣本攻擊的靶標(biāo)。攻擊者巧妙地利用數(shù)據(jù)中細(xì)微的、精心設(shè)計(jì)的擾動(dòng)，誘導(dǎo)模型以極高的置信度輸出錯(cuò)誤結(jié)果，此類對(duì)抗樣本對(duì)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中模型的可靠性及安全性構(gòu)成了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)與潛在威脅。例如，攻擊者可利用對(duì)抗眼鏡誤導(dǎo)人臉識(shí)別系統(tǒng)，導(dǎo)致身份誤判，進(jìn)而實(shí)施非法入侵、身...

多階段重建內(nèi)容協(xié)同優(yōu)化的圖像修復(fù)算法————作者：秦佳;白慧慧;王夢(mèng)麗;翟雙姣;晉贊霞;秦品樂(lè);曾建潮;

摘要：隨著數(shù)字圖像技術(shù)的快速發(fā)展，圖像已經(jīng)成為日常生活學(xué)習(xí)中信息傳遞的重要載體之一。然而，由于錯(cuò)誤傳輸、不當(dāng)存儲(chǔ)或者關(guān)鍵信息被遮擋等情況造成的圖像信息丟失，往往影響人們對(duì)圖像信息的理解和分析。近幾年，大量漸進(jìn)式圖像修復(fù)算法被提出，通過(guò)由粗到精的修復(fù)方式逐步生成受損圖像的缺失信息，使修復(fù)后的圖像在視覺(jué)和內(nèi)容上接近原始圖像。然而，在這種漸進(jìn)式圖像修復(fù)的結(jié)構(gòu)中，低漸進(jìn)層的錯(cuò)誤往往容易傳遞到高漸進(jìn)層中，造成修復(fù)...

自監(jiān)督的兩階段廣義小樣本目標(biāo)檢測(cè)算法————作者：段立娟;張子晨;張廣勇;

摘要：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域取得了巨大進(jìn)展，但其優(yōu)異的性能建立在大量精確標(biāo)注的數(shù)據(jù)集之上。在樣本稀缺的特定領(lǐng)域，如國(guó)防海上安全和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，獲取具有標(biāo)注的數(shù)據(jù)尤為困難。因此，小樣本目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域因其能夠應(yīng)對(duì)樣本稀疏性所帶來(lái)的挑戰(zhàn)而得到學(xué)術(shù)界的廣泛研究。該領(lǐng)域的研究目標(biāo)是得到能夠從極其有限的樣本中提取知識(shí)并實(shí)現(xiàn)高效目標(biāo)檢測(cè)的算法框架。然而，由于新類樣本的稀缺性，其與基類之間存在著顯著的分布差異，導(dǎo)致了小...

基于RAW數(shù)據(jù)的圖像處理及應(yīng)用————作者：鄒云昊;李和松;聶婧;姜雨彤;付瑩;

摘要：在長(zhǎng)期的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)發(fā)展過(guò)程中，研究者們主要處理的對(duì)象是通過(guò)圖像信號(hào)處理器（Image Signal Processor,ISP）處理后的標(biāo)準(zhǔn)RGB圖像。這類圖像體積小，方便使用和網(wǎng)絡(luò)傳播，因而在許多傳統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景中得到廣泛應(yīng)用。然而，在低光照或極端成像條件下，這類經(jīng)過(guò)壓縮和處理的圖像往往因模糊、量化等不可逆操作，導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失，限制了其性能表現(xiàn)。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，越來(lái)越多的研究開(kāi)始關(guān)注直接處理相機(jī)傳...

基于公平感知的缺失多視圖聚類————作者：江夢(mèng)平;劉美玲;王前前;高全學(xué);張向東;

摘要：缺失多視圖聚類是一種處理多源數(shù)據(jù)的方法，它能夠在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一致和互補(bǔ)的信息，并將數(shù)據(jù)分成不同的簇。這種方法可以有效解決復(fù)雜環(huán)境下的無(wú)監(jiān)督多源數(shù)據(jù)分析問(wèn)題，因此受到了廣泛關(guān)注。然而，現(xiàn)有的缺失多視圖聚類算法存在一些問(wèn)題。它們往往忽視了數(shù)據(jù)中的一些差異，這些差異源于特殊群體的敏感屬性。這會(huì)導(dǎo)致算法對(duì)這些特殊群體產(chǎn)生偏見(jiàn)，從而引發(fā)聚類的不公平問(wèn)題。此外，經(jīng)過(guò)修復(fù)之后的缺失樣本，缺乏樣本的獨(dú)特性。針對(duì)以上...

結(jié)合狀態(tài)空間模型和Transformer的時(shí)空增強(qiáng)視頻字幕生成————作者：孫昊英;李樹(shù)一;習(xí)澤宇;毋立芳;

摘要：視頻字幕生成（Video Captioning）旨在用自然語(yǔ)言描述視頻中的內(nèi)容，在人機(jī)交互、輔助視障人士、體育視頻解說(shuō)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。然而視頻中復(fù)雜的時(shí)空內(nèi)容變化增加了視頻字幕生成的難度，之前的方法通過(guò)提取時(shí)空特征、先驗(yàn)信息等方式提高生成字幕的質(zhì)量，但在時(shí)空聯(lián)合建模方面仍存在不足，可能導(dǎo)致視覺(jué)信息提取不充分，影響字幕生成結(jié)果。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出一種新穎的時(shí)空增強(qiáng)的狀態(tài)空間模型和T...

基于事件及考慮像素級(jí)模糊程度的圖像去模糊————作者：葛城軒;朱尊杰;陸鳴;張文豪;路榮豐;王國(guó)相;鄭博侖;

摘要：在圖像去模糊任務(wù)中，現(xiàn)有的端到端深度學(xué)習(xí)方法通常使用共享的卷積核來(lái)處理圖像的整體空間位置，即使用的卷積核在整個(gè)圖像的所有位置上都是相同的，不會(huì)根據(jù)具體位置的不同而改變。這意味著這些方法在處理圖像時(shí)，無(wú)論圖像中某個(gè)區(qū)域的模糊程度如何，都使用相同的卷積核進(jìn)行處理。然而，在某些復(fù)雜的模糊場(chǎng)景中，使用共享卷積核可能無(wú)法很好地處理圖像的非均勻模糊情況。為此，本文提出了一種創(chuàng)新方法，利用像素級(jí)模糊程度來(lái)增強(qiáng)端...

基于MGGD變換的三維模型有示例顏色傳遞方法————作者：楊佳音;周家倫;王澤宇;王寧;

摘要：三維模型顏色傳遞技術(shù)在影視編輯、游戲制作以及醫(yī)學(xué)圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域具有關(guān)鍵應(yīng)用價(jià)值。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)將示例模型的顏色特征準(zhǔn)確傳遞到輸入模型中，不僅可以實(shí)現(xiàn)三維模型的藝術(shù)風(fēng)格遷移與融合，還可以有效提升三維模型的視覺(jué)效果。然而，當(dāng)前基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的顏色傳遞方法在處理過(guò)程中通常僅考慮色彩風(fēng)格的均值、方差等簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)特征，而忽視了色彩風(fēng)格與幾何結(jié)構(gòu)之間的深層次聯(lián)系，繼而導(dǎo)致顏色傳遞過(guò)程中無(wú)法保持模型的整體顏色一致性...

　　相關(guān)電子信息期刊推薦

• 國(guó)家級(jí)《中國(guó)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)》
• 省級(jí)《決策與信息》
• 省級(jí)《自動(dòng)化與信息工程》
• 省級(jí)《廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào)》
• 北大核心《現(xiàn)代雷達(dá)》
• 省級(jí)通訊世界
• 省級(jí)《機(jī)電元件》
• 國(guó)家級(jí)智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用
• 省級(jí)電子產(chǎn)品維修與制作
• 省級(jí)家庭電子愛(ài)好者
• 北大核心《天文學(xué)報(bào)》
• 國(guó)家級(jí)《傳感器世界》
• 省級(jí)《西安郵電學(xué)院學(xué)報(bào)》
• 北大核心《電視研究》
• 北大核心電子設(shè)計(jì)工程
• 省級(jí)南方電視學(xué)刊
• 省級(jí)《通信管理與技術(shù)》
• 北大核心《電子與信息學(xué)報(bào)》
• 北大核心《計(jì)算機(jī)科學(xué)》
• 省級(jí)中國(guó)計(jì)算機(jī)用戶
• 北大核心《氣象學(xué)報(bào)》
• 省級(jí)《溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)》
• 省級(jí)微機(jī)發(fā)展
• 國(guó)家級(jí)通信對(duì)抗
• 省級(jí)《深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)》
• 國(guó)家級(jí)《通訊世界》
• 省級(jí)《新疆廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào)》
• 國(guó)家級(jí)《產(chǎn)業(yè)與環(huán)境》
• 北大核心《中文信息學(xué)報(bào)》
• 國(guó)家級(jí)《遙感技術(shù)與應(yīng)用》

　　核心期刊推薦

量子電子學(xué)報(bào)

光電子·激光

激光與光電子學(xué)進(jìn)展

電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)