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在视频降噪方面，从帧内与帧间两个角度对视频降噪方法进行了研究。研究 了现有的各种帧内视频降噪方法，主要包括邻域平均法、次序统计滤波器、维纳滤波器、频域滤波方法和小波域滤波方法，并对这些方法进行了实验。针对小波 域滤波实时性差的问题，利用提升框架计算简单，计算速度快，节省内存等特点， 加快了小波分解与重构的速度，从而提高了小波域滤波的实时性。由于帧间滤波 方法(也叫做时空滤波器)考虑了视频图像帧间相关性强的特点，因此具有更好的去噪效果，论文主要研究了时域平均滤波方法和自适应递归滤波方法。最后提 出了一种基于提升框架的实时视频降噪方法，该方法结合了帧内滤波方法与帧间 滤波方法，实验结果证明了该方法的有效性。 在视频对比度增强方面，针对某些视频图像，尤其是红外视频图像，对比度 低的特点，研究并实现了提高视频对比度的各类方法，包括直方图均衡、双向直 方图均衡以及基于小波变换的对比度增强方法。

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帕绍大学硕士论文 主题：域自适应 本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。 该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。 “基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。 有关代码的说明： models.py模块定义了源模型和目标模型。 Xception网络和顶层 config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。将来可能会添加其他配置 loss.py定义了其他损失方法。 preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。 train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。 evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。 utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和

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