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穆勒矩阵极化测量中的等距变换用于图像增强
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种物理一致的模拟框架，解决了传统数据增强方法无法保持穆勒矩阵图像极化特性的问题，从而显著提升了模型在语义分割任务中的泛化能力和性能，强调了物理知情数据增强的重要性。
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关键要点
- 该研究提出了一种物理一致的模拟框架。
- 解决了传统数据增强方法无法保持穆勒矩阵图像极化特性的问题。
- 显著提升了模型在语义分割任务中的泛化能力和性能。
- 强调了物理知情数据增强的重要性。
- 促进了极化成像技术的更广泛应用。
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