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 改進YCbCr和區域生長的多特征融合的火焰精準識別算法

張丹丹 章光 陳西江 班亞 趙瀟灑 徐樂先

[摘要]提出一種融合RGB、YCbCr和區域生長的火焰前景提取算法。首先,在YCbCr算法的基礎上,從反光和非反光區域考慮R通道和Y通道之間的關系,避免反光和非反光區域中過多噪聲對初始分割的干擾;然后,計算連通區域質心權重,自動確...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061022

 基于LED屏裸眼三維集成成像顯示技術的空間分辨率研究

李敏 樸燕 鄧莉巾

[摘要]基于LED屏裸眼三維顯示技術,提出了一種利用時分復用技術提高集成成像系統空間分辨率的方法,解決了由LED屏各個像素點光源發散、相鄰像素點間距過大導致的空間分辨率低的問題。通過研究LED顯示器發光原理,分析了重構圖...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061004

 基于NSST與自適應SPCNN的水下偏振圖像融合

于津強 段錦 陳偉民 莫蘇新 李英超 陳宇

[摘要]提出了一種基于非下采樣剪切波變換(NSST)和參數自適應簡化型脈沖耦合神經網絡(SPCNN)相結合的水下偏振圖像融合方法。對水下目標物進行圖像采集獲得目標物的線偏振度圖像和偏振光強圖像;對兩幅圖像進行NSST分解獲得其...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061006

 基于暗通道補償與大氣光值改進的圖像去霧方法

高強 胡遼林 陳鑫

[摘要]針對暗通道先驗去霧算法存在的光暈現象、大氣光值選取不準確等問題,提出了一種基于暗通道補償與大氣光值改進的圖像去霧方法。為減弱圖像景物邊緣處的光暈效應,提出了一種基于暗通道補償模型的解決辦法,利用加權通道差...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061011

 基于半監督學習的遙感飛機圖像檢測方法

杜澤星 殷進勇 楊建

[摘要]現有基于深度學習的遙感飛機圖像檢測方法在訓練時需要大量的帶標記數據集和較長的訓練時間,鑒于此,提出了一種基于生成式對抗網絡的半監督學習方法。采用兩種粒度的深度卷積生成式對抗網絡,分別提取待檢測目標的邊緣特...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061009

 基于導師-學生網絡的駕駛行為識別方法

褚晶輝 張姍 湯文豪 呂衛

[摘要]提出了一種基于導師-學生網絡的駕駛行為識別模型。考慮到駕駛動作是在局部區域發生的,將駕駛行為識別任務拆分成動作定位和動作分類兩個子任務。針對動作定位任務,設計了網絡層數較淺和接收高分辨率圖像輸入的導師網絡...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061019

 基于多尺度融合和對抗訓練的圖像去霧算法

劉宇航 吳帥

[摘要]針對傳統去霧算法結果中顏色和對比度失真等問題,提出了一種基于多尺度融合和對抗訓練的圖像去霧算法。采用多尺度特征提取模塊從多個不同尺度中提取霧霾相關特征,利用殘差密集連接模塊實現圖像特征的交互,避免了梯度消...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061015

 基于非局部方式特征融合的高光譜遙感圖像分類算法

劉洪超 董安國

[摘要]針對高光譜圖像數據維度高、特征非線性以及標簽數據獲取難度大的特點,結合堆棧稀疏自動編碼網絡,提出了一種基于非局部方式特征融合的二級分類算法。與傳統堆棧稀疏自動編碼網絡相比,光譜角匹配算法將找到的與被分類像...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061017

 基于改進最大期望聚類的遙感影像道路提取算法

張宗軍 楊風暴

[摘要]針對目前高分辨率遙感影像道路提取準確性不高的問題,提出一種基于改進最大期望(EM)聚類的遙感影像道路提取算法。首先通過形態學預處理來去除道路上的干擾信息,在此基礎上通過改進EM聚類自動確定分割區域數目,完成影像...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061005

 基于關鍵點提取與優化迭代最近點的點云配準

彭真 呂遠健 渠超 朱大虎

[摘要]對強噪聲且密度不均勻的點云進行高效、高精度配準是一個難題。針對此難題,提出一種基于關鍵點提取與優化迭代最近點(ICP)的點云配準算法。在粗配準中,將體素格濾波與法向距離關鍵點的提取相結合,計算關鍵點的快速點特...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061002

 基于激光點云全局特征匹配處理的目標跟蹤算法

錢其姝 胡以華 趙楠翔 李敏樂 邵福才

[摘要]實際場景中各物體的尺寸差異導致激光三維數據中各物體對應的三維積分區域(SVR)存在差異。在初始幀中,借助于SVR篩選與全局特征匹配完成目標識別,實現對待跟蹤目標的自動選取,并且比較四種全局特征描述子的識別能力及運...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061012

 基于深度神經網絡的扶梯異常行為檢測

吉訓生 滕彬

[摘要]針對Tiny YOLOv3算法在扶梯異常行為檢測時存在高漏檢率和低準確率的問題,提出一種改進的Tiny YOLOv3網絡結構用于扶梯異常行為檢測。利用K-means++算法對數據集中的目標邊框進行聚類,根據聚類結果優化網絡的先驗框參數...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061010

 基于深度學習的行人屬性識別

袁配配 張良

[摘要]針對監控場景的背景雜亂及行人被遮擋等問題,提出一種基于背景抑制的行人屬性識別方法,該方法可以減小背景對行人屬性識別的影響。首先,改進卷積神經網絡以生成三個分支,將分支分別用于行人圖像、人體區域、背景區域的...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061001

 基于線激光鎖相熱成像的芯片裂紋成像檢測

許穎 王青原 羅聰聰 HoonSohn

[摘要]提出一種用于半導體芯片表面裂紋瞬時成像檢測的線激光鎖相熱成像新技術。該技術系統由線掃描激光源、高速紅外照相機及控制計算機組成,由線激光束掃描目標芯片表面并利用紅外相機測量熱波傳播。提出新型無基線裂紋可視...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061018

 基于信號突變點校正的太陽能電池片缺陷檢測方法

范程華 王群京 曹欣遠 陳兵兵 齊琦

[摘要]針對太陽能電池片微弱缺陷難以檢測的特點,提出一種基于小波域信號突變點捕捉的缺陷檢測法。該方法基于一維離散信號,在小波域逐列對圖像進行突變點檢測,實現了對信號突變點的捕捉,并采用能量重心法對其進行校正,獲得了...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061101

 融合擴張卷積網絡與SLAM的無監督單目深度估計

戴仁月 方志軍 高永彬

[摘要]針對由一般卷積神經網絡預測的粗糙特征生成的深度圖質量低、監督學習處理任務限制數據量等問題,提出一種新穎的融合擴張卷積神經網絡和同時定位與建圖(SLAM)的無監督單目深度估計方法。該方法采用視圖重構的思想估計深...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061007

 水下光學圖像中目標探測關鍵技術研究綜述

林森 趙潁

[摘要]對水下圖像預處理和目標檢測識別、跟蹤關鍵技術進行了詳細的歸納總結。根據是否需要構建模型,將水下圖像預處理分為圖像增強和圖像復原,論述了增強和復原方法的基本思想及方法特點。對水下光學圖像的目標檢測識別與跟...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):060002

 一種車載攝錄圖像的雙模式霧氣消散系統

王振東 羅杰 梅康 管雯璐 安晏陽 靖旭 張巳龍 秦來安 陳修濤 王浩 侯再紅

[摘要]提出了一種消除霧氣對車載攝錄設備光學成像影響的系統,改善了車載設備獲取圖像的視覺效果,優化了后續對圖像中信息的提取與應用。設計的雙模式霧氣消散系統包括硬件和軟件兩部分,硬件為基于物理熱消散效應的機械去霧結...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061014

 一種面向移動端的圖像風格遷移模型壓縮算法

裴斐 劉進鋒 李崤河

[摘要]基于Johoson等的圖像風格轉換網絡模型,在保證網絡性能的前提下,在原有的網絡結構上,通過運用更高效的網絡計算方法對原有殘差網絡進行優化。實驗結果表明,改進后的方法在幾乎不降低圖像質量的前提下,一定程度上克服了...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061021

 一種雙注意力模型引導的目標檢測算法

冀中 孔乾坤 王建

[摘要]為了解決對小目標物體識別精度較差的問題,提出了一種雙注意力模型引導的目標檢測算法。該方法基于單階段檢測算法的實現原理,通過引入兩種注意力模型來提升檢測性能,尤其是對小目標物體。首先在卷積神經網絡中引入一個...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061008

 用于圖匹配的子圖學習算法

陳闖 王亞 賈文武

[摘要]提出一種基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅(MCMC)框架的子圖學習方法,該方法通過構建馬爾科夫鏈實現子圖在狀態空間中的迭代,最終得到用于匹配的最優子圖,以有效提高圖匹配的精度,減少離散值的影響。在此過程中,所提方法可以在一...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(06):061003

 C-3D可變形卷積神經網絡模型的肺結節檢測

阮宏洋 陳志瀾 程英升 楊凱

[摘要]在C-3D卷積神經網絡模型基礎上,提出了一種三維可變形卷積神經網絡以實現肺結節的檢測。在模型的主體結構上,采用了三維可變形卷積和三維可變形池化的操作,解決了傳統的方塊卷積與池化在應對不規則的肺結節時,無法高效...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(04):041013

 改進型自適應雙邊濾波算法

白曉東 舒勤 杜小燕 黃燕琴

[摘要]對傳統雙邊濾波器模型中的灰度標準差和濾波窗口進行改進。首先,用固定大小的正方形窗口通過概率分布函數和最大似然函數計算圖中每個像素點的噪聲標準差,將全圖噪聲標準差的中值作為閾值,若某像素點的噪聲標準差大于該...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(04):041003

 基于多核學習-密度峰值聚類的基礎矩陣估計

王劍峰 王宏偉 閆學勤

[摘要]現有基礎矩陣魯棒估計方法存在精度不高、準確性較低等不足,基于此,提出一種利用多核學習改進密度峰值聚類的基礎矩陣估計方法。首先,針對密度峰值算法需要選取參數和無法自動聚類等不足,引入多核學習和γ分布圖進行改...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(04):041017

 基于多級通道注意力的遙感圖像分割方法

余帥 汪西莉

[摘要]針對深度卷積網絡在遙感圖像上存在小目標漏分、被遮擋目標無法提取、細節缺失等問題,在深度卷積編碼-解碼網絡的基礎上提出一種基于多級通道注意力的遙感圖像分割方法(SISM-MLCA)。首先在網絡編碼階段加入通道注意力機...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(04):041012

 基于二維經驗模態分解的合成孔徑雷達目標識別方法

柳小文 雷軍程 伍雁鵬

[摘要]提出一種基于二維經驗模態分解(BEMD)的合成孔徑雷達(SAR)目標識別方法。BEMD可以從原始SAR圖像提取多層次的二維固態模函數(BIMF),它們可以更好地描述目標的細節信息,因此聯合原始SAR圖像及其多層次BIMF,可以為后續的...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(04):041004

 基于灰色關聯分析的卷積神經網絡模型裁剪方法

黃世青 白瑞林 覃高鄂

[摘要]針對卷積神經網絡巨大的計算量和存儲量導致其難以應用于嵌入式終端設備的難題,提出了一種基于灰色關聯分析的模型裁剪方法。利用基于灰色關聯分析的裁剪方法處理經過數據訓練后的權重模型文件,獲得每個卷積核重要性的...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(04):041011

 基于遷移學習的卷積神經網絡森林火災檢測方法

富雅捷 張宏立

[摘要]傳統的卷積神經網絡目標檢測算法需要使用大量的數據來對網絡參數進行訓練,會花費大量的時間,并且森林火災數據屬于小樣本數據。基于此,提出一種基于遷移學習的卷積神經網絡森林火災檢測算法,該算法采用遷移學習的方法...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(04):041010

 基于深度學習的點云語義分割綜述

張佳穎 趙曉麗 陳正

[摘要]近年來,深度傳感器和三維掃描儀的普及,使三維點云得到了快速發展。點云語義分割作為三維場景理解和分析的關鍵步驟,受到了研究者的廣泛關注。深度學習具有優良的高層語義理解能力,基于深度學習的點云語義分割已成為當...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(04):040002

 基于深度學習的光學遙感圖像飛機檢測算法

董永峰 仉長濤 汪鵬 馮哲

[摘要]光學遙感圖像目標檢測一直都是遙感領域研究的熱點之一,但現有的檢測方法對背景復雜且尺寸較小的目標檢測準確率不高。針對以上問題,提出了一種以Mask-RCNN為基礎框架的目標檢測方法。該算法以ResNet50為特征提取網絡并...

 PDF全文激光與光電子學進展 | 2020, 57(04):041007

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