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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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20 篇 期刊文献
17 篇 学位论文
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1 篇 东南大学
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作者

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38 篇 中文

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排序：

基于深度学习的肺部CT图像分割算法研究

基于深度学习的肺部CT图像分割算法研究

引用

作者：卢小燕贵州大学

学位级别：硕士

计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)常作为肺癌和新冠肺炎等肺部疾病首选的影像检查和术前诊断方法,给予了医生很大的帮助,且有效促进了医学影像研究的发展。然而在使用深度学习方法分割CT图像时,普遍存在边缘模糊不清、数据标注... 详细信息

计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)常作为肺癌和新冠肺炎等肺部疾病首选的影像检查和术前诊断方法,给予了医生很大的帮助,且有效促进了医学影像研究的发展。然而在使用深度学习方法分割CT图像时,普遍存在边缘模糊不清、数据标注困难、诊断严重依赖医生的主观经验和病变类型复杂等难题。因此,从肺部CT图像中自动分割病灶区域是一项极具挑战性的任务。实现肺部CT图像病灶区域的自动分割则能帮助放射科医生减轻诊断负担,有效提升临床诊断的效率和准确度。为了解决上述难题,本文以编码-解码结构作为基础架构,从提高无标签图像利用率和提升网络分割能力两方面开展肺部CT图像分割的深度学习模型研究,实现肺部病灶区域的高精度分割。完成的主要研究内容如下:(1)半监督双任务均衡融合网络模型(Dual-task Balanced Fusion Network,DBF-Net):肺部病灶区域边缘模糊不清,造成其与正常背景区域对比度低,难以获得标注数据,由此,本文提出一种半监督双任务均衡融合网络模型。为了更好地提取肺部病灶区域特征,该模型利用轻量级双卷积模块和纺锤形均衡融合金字塔模块执行下采样操作,同时结合半监督学习策略生成可靠的伪标签。此外,本文采用一种专门针对医学图像处理的图像增强方法,突显病灶位置,以促使模型提取更多视觉特征,获取更丰富的像素信息。一系列实验结果表明,所提出的模型在灵敏度、特异度和精确度三个评价指标上优于其他对比分割模型,具有较强的竞争力。(2)渐进式稠密融合网络模型(Progressive Dense Residual Fusion Network,PDRF-Net):快速、准确地从患者的肺部CT图像中分割病变部位,对于患者的早期诊断和监测具有重要意义。为此,本文提出一种渐进式稠密融合网络模型。该模型引入密集跳层连接来捕获多层次上下文信息,弥补网络传输中的特征损失问题。在编码-解码结构中设计高效的聚合残差模块,将视觉转换器(Vision Transformer)与残差块相结合,使模型能够从CT图像中提取更丰富、更细微的病灶特征。此外,本文引入双通道像素加权模块来逐步融合多个解码分支输出的特征图,获取分割图像的高质量预测结果。实验结果表明,提出的PDRF-Net模型分割性能优于其他主流算法,可以实现对肺部病灶区域的精准分割。(3)多尺度特征融合网络模型(Multiscale Feature-fusion Network,MFNet):在进行肺部CT图像病灶分割时,存在小目标区域欠分割和分布不均衡的问题。本文基于U-Net架构进行改良,提出一种多尺度特征融合网络模型。为了能够更好地关注肺部病灶特征,该模型设计有自注意力金字塔模块,展开不同层次特征的卷积处理,同时凭借自注意力机制计算像素关联性,强化特征显著性。此外,将原始U-Net的上采样替换为上采样残差模块,基于残差结构和通道特征激励降低浅层特征的信息损失,促使解码分支逐层恢复图像信息。在解码分支末端引入信息加权融合模块,根据自适应调节能力,达到特征加权融合效果并抑制图像背景像素的错误分类。具体实验结果表明,该模型的定量评价指标高于其他对比模型,并具有更好的肺部病灶分割性能。

关键词：肺部CT图像残差模块注意力机制编码-解码

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基于深度学习的遥感影像建筑物变化检测

基于深度学习的遥感影像建筑物变化检测

引用

作者：孙雯婷福建师范大学

学位级别：硕士

遥感影像变化检测是了解地物变化的重要方法。由于建筑物的重要地位,建筑物变化检测在城市的管理与规划、城市化进程的检测以及城市灾害的动态评估中都具有重要的作用,因此遥感影像建筑物变化检测是重要的任务。但是随着遥感影像分辨率... 详细信息

遥感影像变化检测是了解地物变化的重要方法。由于建筑物的重要地位,建筑物变化检测在城市的管理与规划、城市化进程的检测以及城市灾害的动态评估中都具有重要的作用,因此遥感影像建筑物变化检测是重要的任务。但是随着遥感影像分辨率日益提升,传统的变化检测方法已经不能满足需求,因此本研究利用深度学习的方法,对遥感影像建筑物变化检测展开研究。目前,在基于深度学习的变化检测任务中,最高效的深度结构是编码-解码的结构,本研究将在编码-解码的基础结构上,提出两种应用于建筑物变化检测任务的模型。主要内容如下。(1)利用经典的编码-解码网络UNet++模型的优势,对其结构进行改进,使得网络模型更适合遥感影像建筑物变化检测的任务。本研究提出的改进UNet++建筑物变化检测模型,将输入模块设计为适合双时相输入的孪生共享网络,并将残差模块代替卷积模块,不仅可以提高网络的收敛速度又可以增加建筑物深度特征的提取。将通道监督模块和残差网络融合,提高建筑物特征通道的权重,从而提高检测的精度。为了充分利用UNet++模型不同尺度的特征图,设计一个融合模块,将建筑物的浅层语义信息和深层的语义信息进行融合。所提出的方法在数据集LEVIR-CD上F1分数为88.45%,总体的精度达到98.74%。比UNet++的F1分数提高2.84%,精度提高2.36%。(2)提出双通路融合建筑物变化检测模型。双通路融合结构模拟的是人类视觉对影像处理的过程,该神经网络的设计是基于编码-解码的结构。该模型的双通路共用一个编码器,该编码使用孪生网络结构处理双时相影像,并且将多尺度卷积模块Inception v2代替全卷积模块,不仅增加网络宽度的同时还增加网络深度。双通路的变化检测解码器分别使用Concatenation和Difference的处理方法,不同的变化检测解码结构分别结合不同的监督模块,进一步提升了网络模型对特征提取的精度。最后,网络对双通路的两个输出特征图进行融合。双通路融合模型在数据集LEVIR-CD上的F1分数为88.36%,总体精度达到98.97%。其FI分数比FC-Siam-conc和FC-Siam-diff分别提高6.10%和4.15%,精度分别提高3.43%和3.55%。(3)对提出的两个模型进行泛化性能测试,将改进UNet++模型和双通路融合网络对未经过训练的WHU数据集进行建筑物变化检测任务,两个模型的检测精度都达到96%以上,损失率和召回率虽然有波动,但是两个模型的F1分数都能稳定在84%左右。本研究针对高分辨率遥感影像的特点,深入分析建筑物变化检测的研究现状,探索出科学的、高效的深度学习模型,提出了基于深度编码-解码结构的建筑物变化检测模型,两个模型都是具有实用性、鲁棒性和泛化性的可行性方案。

关键词：遥感影像变化检测建筑物编码-解码 UNet++ 双通路融合

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工业场景多零部件目标语义分割方法研究

工业场景多零部件目标语义分割方法研究

引用

作者：和超昆明理工大学

学位级别：硕士

在工业自动化程度不断提升的背景下,工业场景下多类零部件目标语义类别识别和分割定位,是工业视觉自动化检测领域的技术关键。本文针对工业场景下现有方法对多类零部件目标语义类别识别与分割定位的精度偏低、目标特征信息提取不足和目... 详细信息

在工业自动化程度不断提升的背景下,工业场景下多类零部件目标语义类别识别和分割定位,是工业视觉自动化检测领域的技术关键。本文针对工业场景下现有方法对多类零部件目标语义类别识别与分割定位的精度偏低、目标特征信息提取不足和目标边缘分割欠精确等问题,研究多尺度特征提取和级联式的多类零部件目标语义分割方法。本文的主要研究内容如下:(1)分析了当前先进的目标分割算法,根据这类算法的优点建立结合空洞卷积的残差网络模型,将该模型定为本文的基准模型,并制作了工业场景下轴承、螺丝刀、齿轮、钳子、扳手、螺栓、螺帽、垫片、榔头和锉刀共十类零部件数据集。实验结果表明,在该基准模型下,对十类零部件的平均交并比精度为61.21%,平均像素精度为85.41%。发现由于工业场景中客观存在的复杂性和高动态范围,现有分割方法对多类零部件目标的语义分割精度存在很大的提升空间。(2)针对单尺度特征提取的编码-解码网络不能有效提取多目标分割任务中各个目标的类别信息及其对应类别在原图像上的位置信息的局限,在解码部分增加多尺度特征提取模块,将编码部分输出的特征图通过并联式的空洞卷积提取不同尺度的特征,丰富解码器输出的特征图中各个目标的类别信息和位置信息。实验结果显示,相比于基准网络模型,对十类零部件的平均交并比精度提升了2.57%,平均像素精度提升了4.84%。(3)针对编码-解码网络模型把背景错分割为目标,且目标的边缘分割不够精确的问题,提出了级联式零部件语义分割方法,通过将多目标分割任务转化为多个单目标分割任务,减少了分割背景的占比,降低了模型把背景错分割为目标的概率,还降低了特征提取的复杂度,使目标边缘分割更精确。实验结果表明,相比于基准网络模型,级联式的零部件语义分割方法对十类零部件的平均交并比精度提升了12.89%,平均像素精度提升了8.57%。本文提出了级联式的语义分割方法,提升了编码-解码模型对多类零部件目标特征的提取能力和目标的边缘分割精度,降低了模型错分割概率,为复杂工业场景下多零部件目标准确识别和定位提供了方法依据和借鉴价值。

关键词：语义分割空洞卷积残差网络编码-解码目标识别

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基于深度学习的皮肤病变图像分割算法研究

基于深度学习的皮肤病变图像分割算法研究

引用

作者：秦康丽安徽大学

学位级别：硕士

皮肤癌是由皮肤中色素积累或者减少导致的一种皮肤病变,其中黑色素瘤是一种致死率极高的恶性肿瘤,及时发现并制定相应治疗方案是黑色素瘤治愈的关键。近年来,随着深度学习的发展,利用计算机技术实现皮肤病变图像的自动分割引起研究者的... 详细信息

皮肤癌是由皮肤中色素积累或者减少导致的一种皮肤病变,其中黑色素瘤是一种致死率极高的恶性肿瘤,及时发现并制定相应治疗方案是黑色素瘤治愈的关键。近年来,随着深度学习的发展,利用计算机技术实现皮肤病变图像的自动分割引起研究者的广泛关注。皮肤病变图像的自动分割是一项重要且极具挑战性的任务。由于黑素瘤的边缘不均匀,颜色不断变化,有些可能还会存在图像伪影。针对这些问题,本文基于深度学习方法提出了两种不同的分割算法来实现皮肤病变图像的自动分割。(1)现有的分割方法大多基于编码-解码网络,不能有效地将低级简单特征与高级语义特征结合起来改善最终的分割结果。本文提出了一种新型的非对称编码-解码网络(AEDN),能够有效地融合低层和高层特征。准确地边界信息是皮肤病变分析的关键,该算法通过重新设计编码器与解码器之间的跳层连接,使编码器传输更深层次且更具代表性的特征到解码器,提出的新的密集空洞卷积块(NDAC)能够提取多尺度特征并生成更高层次的语义特征。通过两条解码路径恢复特征图分辨率,一条解码路径能够很好地融合低级和高级特征,另一条用来补充因连续卷积操作丢失的空间细节信息,最后将两条解码路径的分割结果拼接在一起,得到最终的分割结果。并在ISBI 2017数据集上对模型进行训练和验证,最终实验结果表明我们的模型优于其他先进的基于深度学习的算法。(2)提出了基于多路径编码-解码的密集网络结构(MEDD),该算法通过对DenseNet进行改进并将其作为编码器来提取特征,通过密集连接的方式实现特征重用,使浅层网络提取的简单特征能够直接传输到深层网络,不会因连续卷积操作丢失一些重要信息。解码器通过多条路径上采样来恢复特征图分辨率,能够融合不同层次的特征信息,并利用改进后的DenseNet对解码器的上采样过程进行信息补充。采用Res2Net作为上采样后的卷积操作来提取多尺度特征,进一步完善分割区域的边界信息。最后把各个解码路径提取到的不同层次的特征图进行有效地融合得到最终的分割结果。在ISBI 2017和ISIC 2018两个公开数据集上对模型进行训练和验证,最终实验结果证明MEDD算法在皮肤病变图像分割任务中能够得到更加精确的结果,同时在不同的数据集上也能保持泛化性。

关键词：深度学习编码-解码皮肤病变语义分割

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基于自适应视觉注意机制的图像描述算法研究

基于自适应视觉注意机制的图像描述算法研究

引用

作者：龚雪湘潭大学

学位级别：硕士

图像描述是连接计算机视觉和自然语言处理两个领域的跨学科研究任务,已成为当下研究的热点问题。该任务旨在生成概括图像主要内容的描述语句,主要包含图像中存在的目标、属性、场景及它们之间的关系。鉴于编码-解码框架在机器翻译的研... 详细信息

图像描述是连接计算机视觉和自然语言处理两个领域的跨学科研究任务,已成为当下研究的热点问题。该任务旨在生成概括图像主要内容的描述语句,主要包含图像中存在的目标、属性、场景及它们之间的关系。鉴于编码-解码框架在机器翻译的研究工作中取得了良好的效果,研究人员将其应用到图像描述任务中,获得了显著的进展。在该框架下,如何有效地解释视觉表征和学习语言模型任务已成为图像描述算法的关键。在已有研究中,一方面常将这两个任务同时进行,另一方面它们也忽略了图像显著性的重要性。本文结合长短时记忆网络和视觉注意机制,研究高效的图像描述算法,主要贡献如下:(1)提出了基于自适应视觉注意机制的双长短时记忆网络图像描述算法。该算法在编码-解码框架中,利用两个长短时记忆网络代替单个长短时记忆网络构成解码器,其具有两个子模块:视觉注意模块和语言生成模块。视觉注意模块为第一个长短时记忆网络,用来处理视觉表征以获得更细粒的视觉信息和视觉哨兵;语言生成模块为第二个长短时记忆网络,其输入是视觉注意模块的输出,用于生成描述语句。通过与现有的经典图像描述算法对比,验证了该算法的有效性。(2)在本文已有工作的基础上,考虑图像显著性的作用,进一步提出了融合显著先验信息的图像描述算法。该算法将原始目标图像的显著图作为弱监督信息,用来自动生成描述语句。这一算法在不忽略非显著视觉信息前提下,通过融合原始目标图像及显著图,获取反映描述语句中主体所对应的视觉区域的显著先验图,以增强模型对显著目标区域的关注。

关键词：图像描述注意机制编码-解码长短时记忆网络显著图

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基于生成对抗网络的耳语音向正常语音转换研究

基于生成对抗网络的耳语音向正常语音转换研究

引用

作者：高腾安徽大学

学位级别：硕士

耳语是人类一种特殊的发音形式,其发声时声带不振动。耳语音广泛应用于公共场所的保密通信。此外,喉切除术后失语症患者以及发声能力较低的患者也将耳语作为他们进行口头交流的主要发音形式。耳语音能量极低,将耳语音转换为正常语音可... 详细信息

耳语是人类一种特殊的发音形式,其发声时声带不振动。耳语音广泛应用于公共场所的保密通信。此外,喉切除术后失语症患者以及发声能力较低的患者也将耳语作为他们进行口头交流的主要发音形式。耳语音能量极低,将耳语音转换为正常语音可提高耳语音交流质量。耳语音转研究具有重要的理论意义和应用价值。本文针对基于生成对抗网络的耳语音转换方法展开研究,主要工作如下:首先,提出一种基于生成对抗网络的耳语音转换方法。该方法在生成器中引入“编码-解码”结构,生成器的输入为耳语音特征,而生成器的输出为正常音,采用鉴别器和生成器的对抗学习,使得生成器能够基于耳语音生成出更加逼真的正常音。实验结果表明,相比传统的GMM和BLSTM模型,基于编解码结构生成对抗网络的耳语音转换方法转换后的语音更加接近于真实的正常音。其次,提出了一种基于注意力指引的生成对抗网络耳语音转换方法。该方法通过注意力机制刻画连续的语音帧声学特征之间存在的全局或者局部相关性。实验结果表明:相比于编解码结构生成对抗网络的耳语音转换方法,该方法转换后的耳语音质量更好,更接近真实正常语音。

关键词：耳语音转换生成对抗网络编码-解码注意力机制

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性别的偏向：《人民日报》法人微博两性新闻报道倾向对受众解码立场的影响研究

性别的偏向：《人民日报》法人微博两性新闻报道倾向对受众解码立...

引用

作者：徐婷南昌大学

学位级别：硕士

近几年,性别对立成为网络与社会热门话题,甚至引发骂战,演化为舆情事件。作为高级主流党媒在微博平台上的延续,《人民日报》法人微博一方面报道相关新闻,一方面又承担着相关舆论引导的责任。其对不同性别的报道存在何种差异,报道倾向是... 详细信息

近几年,性别对立成为网络与社会热门话题,甚至引发骂战,演化为舆情事件。作为高级主流党媒在微博平台上的延续,《人民日报》法人微博一方面报道相关新闻,一方面又承担着相关舆论引导的责任。其对不同性别的报道存在何种差异,报道倾向是否影响受众对两性新闻的解读?这是本文研究的主要问题。为此,本文采用定量与定性相结合的方法,抽取2019年1月1日至2021年12月31日期间,《人民日报》法人微博发布的920条两性新闻和4513条受众评论进行内容分析,并对15位受众进行深度访谈。研究发现,《人民日报》法人微博对男性的关注度超过女性,两性新闻在报道数量、报道内容上均存在显著差异,呈现出性别的偏向。此外,受众在解读两性新闻时,最常采用霸权式解码立场,其次是协商式解码立场、对抗式解码立场。为进一步验证影响是否存在,本文通过访谈了解受众性别观对其解码立场的影响。综合以上情况,研究发现,《人民日报》法人微博的报道倾向在一定程度上的确影响受众对两性新闻的解码立场。针对研究结果,笔者提出了自己的思考和建议。

关键词：两性新闻编码-解码《人民日报》法人微博

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基于多尺度特征融合的语义分割方法研究

基于多尺度特征融合的语义分割方法研究

引用

作者：赵銮南昌航空大学

学位级别：硕士

图像语义分割是计算机视觉领域的基础任务之一,其应用场景十分广泛,医疗成像、自动驾驶、场景解析等相关任务都要用到语义分割的相关技术,构建精准、高效的语义分割模型对我们的生活而言显得尤为重要。目前基于深度学习的语义分割方法... 详细信息

图像语义分割是计算机视觉领域的基础任务之一,其应用场景十分广泛,医疗成像、自动驾驶、场景解析等相关任务都要用到语义分割的相关技术,构建精准、高效的语义分割模型对我们的生活而言显得尤为重要。目前基于深度学习的语义分割方法大都通过增加网络层数、扩展网络宽度、提取上下文信息、捕获全局先验信息等方式来获取性能上的提升。虽然以上方法可以提升最后的语义分割效果,但都忽略了多尺度特征信息对于全局像素语义的重要性。因此,本文对多尺度特征融合方法进行了深入研究,基于此提出了性能更优的图像语义分割网络。本文提出了基于编码-解码结构的多尺度特征融合的语义分割网络。针对语义分割任务,在网络的编码部分设计了三个不同的特征提取模块（Feature Extraction Module,FEM）,分别为FEM-A、FEM-B、FEM-C,三个模块分别应用于不同的网络层。对于浅层网络而言,特征提取模块可以提取更丰富的特征信息,对于深层网络而言,该模块可以帮助网络实现多尺度特征信息的提取,进而得到更具代表性和判别性的特征信息。在网络的解码部分,为了充分利用多尺度特征信息实现细节信息的恢复,设计了多级特征融合模块（Multi-level Feature Fusion Module,MFFM）,该模块首先采用级联方式对编码部分的特征进行多尺度特征融合,然后将融合的特征输入解码部分得到精准的特征信息表达。该网络在多个数据集上进行了测试验证,从实验结果可知该网络的性能较其它语义分割网络有了显著提升。本文提出了基于膨胀卷积的多尺度特征融合的语义分割网络。为了突破传统卷积的限制,本文在注意力机制的基础上,提出了非局部注意力模块（Non-Local Attention Module,NLAM）并将其嵌入网络中,该模块可为整个网络获取非局部的特征信息。为了从多尺度特征信息中抽取更具表示性的特征,设计了基于膨胀卷积的多尺度特征重组模块（Multi-scale Feature Recombination Module,MFRM）,分别为MFRM-A、MFRM-B。这两个模块能分别对不同尺度下的特征信息进行处理和融合,实现多尺度特征信息下的相互选择,进而获取更精确的信息表达。针对上采样操作,为了实现更好的上采样效果,设计了特有的密集上采样模块（Dense Upsampling Module,DUM）,该模块可在原有特征图上恢复更多的细节信息。本文通过构建系统性的消融实验探究各模块对网络性能的影响,从实验结果可知各模块均有助于网络性能的提升,整个网络和其它语义分割网络相比,性能显著提升。

关键词：图像语义分割多尺度特征融合编码-解码膨胀卷积

来源：评论

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基于卷积神经网络的图像拼接算法研究

基于卷积神经网络的图像拼接算法研究

引用

作者：贺新国华南理工大学

学位级别：硕士

近年来,基于图像的分析任务在多种领域内均取得了较为重大的发展,在这些任务中,图像质量的好坏对于最终性能存在决定性的影响。其中一项较为重要的标准则为图像视野,当一幅图像能够包含足够大的场景时,则能同一时间对所有场景进行分析,... 详细信息

近年来,基于图像的分析任务在多种领域内均取得了较为重大的发展,在这些任务中,图像质量的好坏对于最终性能存在决定性的影响。其中一项较为重要的标准则为图像视野,当一幅图像能够包含足够大的场景时,则能同一时间对所有场景进行分析,既能保证充分的信息,又能节省观测时间。图像拼接能够将多幅窄视角低分辨率图片融合生成广视角高分辨率图片,对于上述任务具有重要的现实意义,因此目前图像拼接逐渐成为计算机视觉中的热门研究课题。本文基于大量参考文献,对图像拼接任务进行分析,结合目前计算机视觉任务中主流的应用方法卷积神经网络,提出了用于两幅图像和多幅图像拼接的网络结构。主要研究内容和创新如下:本文设计了基于卷积神经网络的任意尺寸两图拼接算法。通过模仿传统基于特征的图像拼接算法,将其中的特征提取、特征匹配、图像配准和图像融合等步骤转换为网络结构,其中特征提取模块采用VGG16预训练模型,特征匹配模块采用矩阵相乘的方式计算特征图之间的相似性,获取相似度最高的匹配特征,随后利用特征匹配模块所得的相关图计算图像之间的配准参数,为实现任意输入大小的图像拼接,该模块中设计了三维卷积自适应注意力机制,保证不同尺寸的输入图像均具有相同维度的特征图,最后利用图像融合模块结合配准参数拼接生成最终的全景图。本文设计了基于卷积神经网络的任意数量图像拼接算法。该网络采用编码-解码结构,其中编码器分为两条支路,分别为特征提取支路和匹配关系支路,特征提取支路采用卷积残差结构获取所有输入图像的特征图。由于输入图像无固定顺序,匹配关系支路采用卷积长短时模型记忆长时信息,获取不相邻图像之间的配准参数。随后将两条支路获取的信息送入加权融合模块,采用注意力机制融合上述两支路特征,生成包含全部图像信息与匹配信息的特征图。最后利用解码模块将特征图恢复生成全景图像,为充分利用特征图中底层信息和高层抽象信息,采用跳跃连接构造网络结构。由于目前无公开的大型可用于拼接的图像数据集,本文分别提出了用于两幅图像拼接任务和多幅图像拼接任务的数据集构造方式,并利用构造生成的数据集训练对比多种图像拼接方法,实验结果表明,本文提出的方法具有较好的拼接性能。

关键词：图像拼接卷积神经网络注意力机制编码-解码

来源：评论

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拟态环境视角下的城市旅游形象传播研究

拟态环境视角下的城市旅游形象传播研究

引用

作者：杨忆东南大学

学位级别：硕士

随着中国城市的发展,以旅游业为代表的第三产业正在为城市发展创造经济效益,乃至文化效益和社会效益。城市旅游形象是城市文化品牌的缩影,在城市对外推广旅游的过程中发挥着“代言人”的作用,已然成为各地打造旅游竞争力的着力点。大众... 详细信息

随着中国城市的发展,以旅游业为代表的第三产业正在为城市发展创造经济效益,乃至文化效益和社会效益。城市旅游形象是城市文化品牌的缩影,在城市对外推广旅游的过程中发挥着“代言人”的作用,已然成为各地打造旅游竞争力的着力点。大众旅游与大众传播紧密相联,旅游业自诞生伊始便离不开各种传播媒介,特别是随着新媒体的发展崛起,其新型传播特质使现代旅游传播活动出现了新的发展趋势,它丰富了传统传播媒介的传播形式和传播主体,使旅游传播活动呈现出新的发展特点。结合成熟的传播学理论对这一过程进行审视也就更显必要。从柏拉图的“洞穴理论”到李普曼的“拟态环境”,这个脱胎于现实世界但存在于媒介世界中的虚拟媒介环境,启发传播学界展开不断深入的探索。可以说,“拟态环境”是伴随着大众传播时代的到来而诞生的,有关它的研究也可不必局限于新闻传播学领域。在大众传播的新媒体环境中,开展城市旅游形象传播时,拟态环境的出现是不可避免的,且离不开旅游传播主体、传播媒介和传播受众的共同参与。在城市旅游传播中,旅游传播主体以及旅游传播受众借由旅游传播媒介所进行的旅游传播活动,都促成了“拟态环境”的诞生,在这个环境中,城市旅游形象得以从现实世界中抽象出来,即拟态环境下城市旅游形象传播的符号化过程。借助“编码-解码”理论可以更直观地理解这一抽象过程,即：编码一—城市旅游形象的生成,解码——城市旅游形象的解读,反馈——城市旅游形象的再生成。历史文化名城南京有着丰富的城市形象要素,但城市的形象定位工作起步和展开较晚,城市形象传播一直广受社会各界关注。在拟态环境视角下,对南京城市旅游形象传播进行实证分析。南京城市旅游形象传播中的拟态环境主要由传播主体、传播媒介、传播受众构建而成。在此基础上围绕南京旅游形象传播的符号化过程进行了研究,首先对旅游传播主体主导下的城市旅游形象传播符号特征进行了文本内容分析,发现不同类型的旅游传播主体在传播过程中,对城市旅游形象的编码有所区别,主要体现在编码动机、内容和类型上。通过分析实地调查数据,可以对旅游传播受众在旅游传播过程中的身份特征进行总结,主要体现在与传播媒介的互动中,以及对旅游传播信息的解读中,最后反映在对旅游城市形象感知的反馈和传播中。基于以上调查分析,对南京城市旅游形象传播特征进行了评价,并指出所存在的问题,为提出策略建议提供思路。拟态环境下城市旅游形象传播策略涉及优化路径和长期支撑系统。如果将拟态环境形容为一个“生态系统”,其构建离不开传播主体、传播媒介和传播受众,为实现三者的“生态循环”,需要在操作路径上对这三者进行优化,以提高城市旅游传播的质量和效果；另外,为实现拟态环境的“生态平衡”,则需要构建一个维持生态平衡的支撑系统,构建包含硬件和软件两方面的支撑系统：其中硬件支持主要包含媒介建设等方面,软件支持则包含政策建设、媒介素养、拟态环境意识等方面的内容,主要包括：加大投入,建立全方位旅游传播体系；强化意识,重视营造良好拟态环境。

关键词：旅游传播城市旅游形象符号学编码-解码拟态环境

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