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面向复杂环境的改进YOLOv5安全帽检测算法 被引量：6
1
作者 宋春宁 李寅中 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期163-170,共8页
对施工工人的安全帽佩戴检测是保障人员安全的重要方法,但现有的安全帽检测大多为人工检测,不仅耗时费力且效率低下。且目前存在的算法在面对复杂的环境或者天气下,存在检测精度低等问题。针对这一现象,基于YOLOv5s算法提出一种改进的... 对施工工人的安全帽佩戴检测是保障人员安全的重要方法,但现有的安全帽检测大多为人工检测,不仅耗时费力且效率低下。且目前存在的算法在面对复杂的环境或者天气下,存在检测精度低等问题。针对这一现象,基于YOLOv5s算法提出一种改进的安全帽佩戴检测算法。首先,基于残差思想和大型可分离模块设计提出SLSKA-POOL模块,并在池化层使用,该模块可以使网络更加关注目标特征,进一步提高网络能力;其次,提出CAKConv卷积模块,该模块通过不规则的卷积操作高效的提取特征,以提高网络性能;最后,在主干添加EMA模块,聚合多尺度空间结构信息,建立长短依赖关系,以获得更好的性能。实验结果表明:改进的YOLOv5与原算法相比,检测精度提升2.2%,mAP@0.5提升了3.6%,mAP@0.5:0.95提升了6.4%,实现了更准确高效的安全帽佩戴检测。 展开更多
关键词 YOLOv5 安全帽检测 注意力机制 CAKConv data augmentation
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卫星通信自适应传输的信道估计技术研究 被引量：2
2
作者 魏瑞刚 肖娜 《计算机测量与控制》 2025年第5期280-287,共8页
对卫星通信自适应传输系统的雨衰补偿模型进行了研究,采用多组数据对地面站的上行链路和下行链路的降雨衰减关系进行拟合,推导出基于下行链路雨衰预测上行链路雨衰值的公式;针对卫星通信自适应传输系统反馈延时大,信道估计准确度不足的... 对卫星通信自适应传输系统的雨衰补偿模型进行了研究,采用多组数据对地面站的上行链路和下行链路的降雨衰减关系进行拟合,推导出基于下行链路雨衰预测上行链路雨衰值的公式;针对卫星通信自适应传输系统反馈延时大,信道估计准确度不足的问题,构建了基于独特码序列的信号传输模型,提出了基于最大似然估计的改进方法,实现对接收信号快速、准确的信噪比测量,通过仿真分析,改进的信噪比测量算法,不受信号相位误差和频率误差的影响,相比原方法,大幅提高了信噪比估计的准确度,对卫星通信系统的自适应传输具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 卫星通信 自适应传输 雨衰预测 信噪比测量
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基于大数据深度挖掘技术的电力负荷智能感知系统 被引量：1
3
作者 马国真 王云佳 +2 位作者 夏静 彭寒 邵华 《电子设计工程》 2025年第14期171-175,共5页
为提升电力系统对电力负荷需求的满足能力,设计了基于大数据深度挖掘技术的电力负荷智能感知系统。该系统通过数据连接模块将电力负荷数据汇总、暂存。利用数据挖掘模块对暂存数据进行分析,获取最优聚类。依据预测时间段的属性数据实现... 为提升电力系统对电力负荷需求的满足能力,设计了基于大数据深度挖掘技术的电力负荷智能感知系统。该系统通过数据连接模块将电力负荷数据汇总、暂存。利用数据挖掘模块对暂存数据进行分析,获取最优聚类。依据预测时间段的属性数据实现电力负荷预测。同时,结合特征权重算法去除电力负荷风险特征中的冗余项,构建最优风险特征子集,并采用支持向量机建立风险预警模型。将预测结果与最优风险特征子集输入预警模型,实现负荷预警。实验结果表明,该系统能准确预测电力负荷情况,且电力负荷风险预警结果的Ka值高达0.9以上,显著提升电力系统对电力负荷需求的满足能力。 展开更多
关键词 大数据 深度挖掘 聚类算法 负荷预测 特征选择 风险预警
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基于共频带传输的卫星通信系统功率控制仿真分析
4
作者 张金贵 潘申富 +1 位作者 王静 韩明钥 《计算机测量与控制》 2025年第4期109-114,共6页
对基于共频带传输的卫星通信系统的功率控制进行了研究,比较了不同种类的卫星、转发器、通信频段的特点,搭载Ku频段或C频段同步卫星的透明卫星转发器可以进行共频带通信;仿真分析了降雨对系统上下行链路的影响,天线口径越大,受下行雨衰... 对基于共频带传输的卫星通信系统的功率控制进行了研究,比较了不同种类的卫星、转发器、通信频段的特点,搭载Ku频段或C频段同步卫星的透明卫星转发器可以进行共频带通信;仿真分析了降雨对系统上下行链路的影响,天线口径越大,受下行雨衰影响越小;分析了传统功率控制方法不适用于基于共频带传输卫星通信系统;通过链路计算及推导,设计了通过控制目标用户上行链路信噪比的方法,限制目标用户信号占用卫星的最大功率;系统链路建立后,利用闭环功率控制,补偿上下行链路雨衰;并对功率控制方法进行了仿真分析。 展开更多
关键词 共频带传输 功率控制 雨衰 直接序列扩频 卫星通信 目标用户
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基于FPGA的实时Bayer绿平衡算法与实现
5
作者 张弘 刘翰阳 +2 位作者 李旭亮 杨一帆 李亚伟 《应用光学》 北大核心 2025年第4期786-792,共7页
绿通道间不均衡缺陷是一种Bayer图像的典型缺陷,通过绿平衡算法进行校正可以抑制该问题,从而减轻解马赛克后的彩色图像出现的迷宫噪声,提高图像平滑区域的观感。随着图像设备向着高分辨率、大面阵发展,原有的绿平衡算法难以满足低延迟... 绿通道间不均衡缺陷是一种Bayer图像的典型缺陷,通过绿平衡算法进行校正可以抑制该问题,从而减轻解马赛克后的彩色图像出现的迷宫噪声,提高图像平滑区域的观感。随着图像设备向着高分辨率、大面阵发展,原有的绿平衡算法难以满足低延迟、高像素分辨率等需求,提出了一种基于FPGA(fieldprogrammablegatearray)的实时绿平衡算法。通过图像局部梯度对绿通道不均衡敏感的平滑区域进行提取,从而完成绿通道不均衡校正,在保证分辨率的同时去除了迷宫噪声,且整体延迟不大于2行数据传输的时间。算法针对FPGA硬件特点完成了从前端感光相机、缓存到图像处理、最终输出图像的系统设计,并能够兼容其他图像处理功能。实验结果表明:本文算法在实现微秒级延迟的同时保持了图像像素级纹理信息的分辨率,并对不同程度的绿通道不均衡缺陷和不同场景鲁棒性优异。 展开更多
关键词 Bayer阵列 绿通道校正 串扰校正 实时图像处理 FPGA
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三维激光影视特效图像视觉传达方法研究
6
作者 孙红娟 《激光杂志》 北大核心 2025年第8期146-151,共6页
针对现阶段影视特效图像视觉传达效果不佳等问题,提出三维激光影视特效图像视觉传达方法研究。首先,利用三维激光扫描设备,采集影视特效场景的三维激光点云数据;其次,通过引入邻域投影法,选择场景三维激光点云数据的特征点;最后,根据选... 针对现阶段影视特效图像视觉传达效果不佳等问题,提出三维激光影视特效图像视觉传达方法研究。首先,利用三维激光扫描设备,采集影视特效场景的三维激光点云数据;其次,通过引入邻域投影法,选择场景三维激光点云数据的特征点;最后,根据选择的点云数据特征点,通过特征匹配方法,成功地将三维激光点云数据转换为高质量的二维影视特效图像,实现三维激光影视特效图像视觉传达。实验结果表明,提出的三维激光影视特效图像视觉传达方法的精度更高、实际应用效果更好。 展开更多
关键词 三维激光点云数据 邻域投影法 特征点匹配 视觉传达 影视特效图像
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应用多变量时间序列演化分析运动激光捕捉数据关键帧自提取
7
作者 闫多多 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期212-216,共5页
在运动激光捕捉数据关键帧提取过程中,变量之间的动态变化规律容易被忽略,导致提取的关键帧无法完全反映目标的动态特性。针对这一情况,提出应用多变量时间序列演化分析运动激光数据关键帧自提取。通过对激光捕捉数据进行简单预处理和... 在运动激光捕捉数据关键帧提取过程中,变量之间的动态变化规律容易被忽略,导致提取的关键帧无法完全反映目标的动态特性。针对这一情况,提出应用多变量时间序列演化分析运动激光数据关键帧自提取。通过对激光捕捉数据进行简单预处理和特征解析,构建多维时间序列演化模型,设定合适的阈值和条件,确定多变量时间序列中的结构特征变化点。该变化点的位置与关键帧索引相对应,结合原始时间序列的首尾帧,实现对关键帧的自动提取。实验结果表明:面对不同复杂程度的运动激光捕捉数据,提出的运动激光捕捉数据关键帧自提取方法能够提取更准确的关键帧,帧间距离误差小,整体概括性更强。 展开更多
关键词 多变量时间序列 演化分析 激光捕捉数据 关键帧 自提取
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含噪激光图像多级滤波校正方法
8
作者 路晓亚 赵艳 李海芳 《激光杂志》 北大核心 2025年第9期105-110,共6页
现有的含噪激光图像校正方法多采用单一滤波进行数据预处理,单一滤波器可能无法有效去除所有类型的噪声,尤其是当噪声类型复杂时。对此,提出含噪激光图像多级滤波校正方法,首先,对图像噪声污染来源进行分析,并对噪声图像展开分解获取高... 现有的含噪激光图像校正方法多采用单一滤波进行数据预处理,单一滤波器可能无法有效去除所有类型的噪声,尤其是当噪声类型复杂时。对此,提出含噪激光图像多级滤波校正方法,首先,对图像噪声污染来源进行分析,并对噪声图像展开分解获取高、低频图像。其次,通过将双边滤波与中值滤波对高、低频图展开级联滤波处理。最后,运用自适应伽马校正对去噪后的激光图像展开图像矫正。经过实验验证,所提方法滤波后图像清晰度明显提高,PSNR值大于30 dB,结构相似性最低为0.94,表明该方法能够在不破坏图像的边缘信息的基础上,将图像中的噪声去除并提高图像质量。 展开更多
关键词 改进中值滤波 双边滤波 含噪激光图像 自适应伽马校正
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基于量化压缩感知的雷达视频回波信号联合检测方法
9
作者 魏秀岭 杜传祥 +1 位作者 巨永锋 邹德宁 《计算机测量与控制》 2025年第10期37-45,共9页
在公路交通环境中,雷达视频回波信号具有数据量大、噪声干扰多以及目标动态变化快等特点,若不及时进行稀疏表示与信号压缩,冗余信息会掩盖目标的关键特征,导致雷达视频回波信号联合检测性能下降;对此,研究基于量化压缩感知的雷达视频回... 在公路交通环境中,雷达视频回波信号具有数据量大、噪声干扰多以及目标动态变化快等特点,若不及时进行稀疏表示与信号压缩,冗余信息会掩盖目标的关键特征,导致雷达视频回波信号联合检测性能下降;对此,研究基于量化压缩感知的雷达视频回波信号联合检测方法;结合量化技术与压缩感知理论,通过稀疏表示和量化编码压缩雷达视频回波信号,有效分离交通目标(如车辆、行人)与背景噪声;针对压缩处理后的信号采用联合检测算法进行重构与提取,以实现雷达视频回波信号联合检测;实验结果表明,该方法信号波动幅度为-2~1.5 dB与实验指标一致,且在信号频率为-10~10 MHz时,信号波动幅度也与实验指标一致,说明使用该方法检测结果精准;在低信噪比为18 dB时,耗时最长仅为10 s,说明使用该方法具有高效实时处理能力;检测准确率达到96%,能够有效提升公路交通场景中目标检测的精度与效率。 展开更多
关键词 量化压缩感知 联合检测 稀疏 量化编码 信号重构
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基于YOLOv8-DUA的变电站通信机房隐患识别系统设计
10
作者 王旭阳 胡艳茹 《通信与信息技术》 2026年第1期18-24,共7页
为提升变电站通信机房隐患检测能力,本文提出基于YOLOv8-DUA的优化深度学习模型。针对隐患背景相似度高、目标尺度多变及样本不均衡等问题,模型从三方面进行改进:首先,引入DETR技术优化特征提取与检测头,增强小目标检测能力;其次,将主... 为提升变电站通信机房隐患检测能力,本文提出基于YOLOv8-DUA的优化深度学习模型。针对隐患背景相似度高、目标尺度多变及样本不均衡等问题,模型从三方面进行改进:首先,引入DETR技术优化特征提取与检测头,增强小目标检测能力;其次,将主干网络C2f模块升级为C2f-UniRepLKNetBlock,提升特征提取效果与泛化性能;最后,在颈部网络创新融合ASF-YOLO的Attentional Scale Sequence Fusion与DySample,提出DyS-ASF机制以强化多尺度特征融合。经实验验证,优化后模型在机房隐患检测任务中表现显著提升,mAP@0.5达96.4%(较原模型+5.6%),mAP@0.5~0.95提升4.6%,准确率与召回率分别提高4.1%和6.5%。同时开发了基于PyQt5的应用程序,支持图像、视频及摄像头实时检测,有效弥补人工检测疏漏,为变电站通信机房安全运行提供了高效技术保障。 展开更多
关键词 YOLOv8 目标检测 通信机房 隐患识别 安全稳定 PyQt5
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基于卫星的共频带传输链路性能仿真分析
11
作者 张金贵 王静 +1 位作者 王维猛 齐大鹏 《计算机测量与控制》 2025年第6期240-246,共7页
针对共频带传输卫星通信系统的链路性能问题进行了研究,分析了背景信号的链路计算方法及背景信号对共频带传输信号传输性能的影响;分析了共频带传输信号的链路计算方法及共频带传输信号对背景信号的影响;结合典型卫星参数、地球站站型,... 针对共频带传输卫星通信系统的链路性能问题进行了研究,分析了背景信号的链路计算方法及背景信号对共频带传输信号传输性能的影响;分析了共频带传输信号的链路计算方法及共频带传输信号对背景信号的影响;结合典型卫星参数、地球站站型,仿真分析了不同卫星模型、地球站模型、背景信号功率等因素对共频带传输系统传输性能的影响;在一些典型卫星模型条件下,系统的传输能力可以达到20 kbps;仿真结果表明系统接收性能并不是随地球站天线口径增大,线性增大;当背景信号功率大于30 dBW时,共频带传输信号接收性能随背景信号功率增大,急剧下降。 展开更多
关键词 共频带传输 链路计算 卫星通信 背景信号 卫星模型 地球站模型
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基于一维卷积神经网络的雷达个体识别算法 被引量：2
12
作者 杨孟璋 农丽萍 +1 位作者 李然 王俊义 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1281-1288,共8页
为解决利用长序列雷达信号对雷达辐射源个体进行分类识别的问题,提出一种融合注意力机制和残差的一维卷积深度神经网络(1CDNN)模型,利用一维卷积从原始长序列雷达信号中直接提取特征,减少模型的参数量。引入注意力机制帮助模型学习利用... 为解决利用长序列雷达信号对雷达辐射源个体进行分类识别的问题,提出一种融合注意力机制和残差的一维卷积深度神经网络(1CDNN)模型,利用一维卷积从原始长序列雷达信号中直接提取特征,减少模型的参数量。引入注意力机制帮助模型学习利用全局信息选择关键特征,提高模型的分类识别精度。引入残差使得模型在缓解梯度消失的同时更容易进行优化和训练。实验结果表明,所提模型在实际采集数据集上具有结构简单、训练难度低、分类识别精度高和收敛速度快的优点。 展开更多
关键词 雷达辐射源识别 长序列雷达信号 深度学习 端到端 一维卷积神经网络 注意力机制 残差学习
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基于改进YOLOv5的人体跌倒检测算法 被引量：3
13
作者 冯梓文 冯云霞 《电子设计工程》 2025年第1期1-6,共6页
受到跌倒时动作变化快、姿态多和复杂环境的影响,跌倒检测算法会出现误检、漏检和检测速度慢的问题。为解决上述问题,提出一种基于改进的YOLOv5算法,进行居家环境下的实时跌倒检测。使用RepVGG对YOLOv5的Backbone进行优化,增强骨干网络... 受到跌倒时动作变化快、姿态多和复杂环境的影响,跌倒检测算法会出现误检、漏检和检测速度慢的问题。为解决上述问题,提出一种基于改进的YOLOv5算法,进行居家环境下的实时跌倒检测。使用RepVGG对YOLOv5的Backbone进行优化,增强骨干网络特征提取能力;在网络中添加卷积注意力机制,强化模型对重要特征的关注;在特征融合部分引入加权双向特征金字塔网络并简化,充分融合不同尺度特征。实验结果表明,与未改进前相比,该方法在精度、召回率和平均精度上分别提高3.43%、1.41%和3.1%,优化了检测效果,更好地满足实际使用要求。 展开更多
关键词 跌倒检测 YOLO RepVGG 注意力机制 Bifpn
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梯度特征深度学习下激光图像光斑中心定位 被引量：1
14
作者 吴文波 萧秋兰 李俊梅 《激光杂志》 北大核心 2025年第4期134-139,共6页
激光在传播过程中受到介质散射而形成散斑现象会使光斑的形状和强度分布变得复杂,难以准确识别光斑中心,导致激光束照射到非目标区域,从而增加人员受伤或设备损坏的风险。为了提高激光图像光斑中心定位的准确性,提出梯度特征深度学习下... 激光在传播过程中受到介质散射而形成散斑现象会使光斑的形状和强度分布变得复杂,难以准确识别光斑中心,导致激光束照射到非目标区域,从而增加人员受伤或设备损坏的风险。为了提高激光图像光斑中心定位的准确性,提出梯度特征深度学习下激光图像光斑中心定位技术。通过SAE模型自动学习并提取激光图像中的层次化特征,捕获激光图像的复杂变化模式,并以各个特征像元的空间近邻信息为依据,完成激光图像的梯度特征提取。在此基础上,对组建的激光光斑强度分布函数展开激光图像光斑的分割,采用形态滤波筛选出激光图像在空间分布上的独特特征。通过网格划分,对网格可信度和中心坐标计算,同时展开网络中心坐标组合处理,由此完成激光图像光斑中心定位。实验结果表明,所提方法的定位结果与真实值之间的欧氏距离均在1.5像素以内,且定位结果的可信赖程度一直处于98%左右,说明所提方法能够较为精确地定位激光图像中的光斑中心,具有良好的激光图像光斑中心定位功能。 展开更多
关键词 梯度特征 深度学习 激光图像 光斑中心定位 SAE模型
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基于改进UNet的结直肠癌腺体细胞分割算法 被引量：2
15
作者 张兴志 彭柯鑫 +1 位作者 彭子洋 刘承道 《电子设计工程》 2025年第2期42-46,共5页
医学图像的分割在计算机辅助诊断中起着至关重要的作用。UNet是图像分割的主要方法,但采用UNet网络的编码器存在对结直肠癌腺体细胞特征组织提取不充分、语义融合不全面的问题,使得UNet网络的分割效果不够理想。针对此问题,提出了一种名... 医学图像的分割在计算机辅助诊断中起着至关重要的作用。UNet是图像分割的主要方法,但采用UNet网络的编码器存在对结直肠癌腺体细胞特征组织提取不充分、语义融合不全面的问题,使得UNet网络的分割效果不够理想。针对此问题,提出了一种名为RCG-UNet的算法,该算法通过残差结构、Ghost卷积和通道注意力机制改进UNet编码器,并且将ReLU激活函数替换为Mish激活函数,使得图像的特征信息能够更好地提取融合,提高结直肠癌腺体细胞分割精度。使用该网络在GlaS和CRAG数据集上进行了验证,相对于传统UNet网络的相似系数(Dice)分别提升了1.4%和1.5%,平均交并比(mIoU)提升了1.2%和1.5%。 展开更多
关键词 医学图像分割 UNet 特征融合 结直肠癌
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基于物理光学法的高速飞行器RCS仿真与特性分析
16
作者 吴玲 张旭琰 +1 位作者 戴秋洋 刘健 《海军工程大学学报》 北大核心 2025年第3期58-62,共5页
目标的雷达散射截面积(radar cross section,RCS)特性分析对目标种类识别、自身隐身设计等方面具有重要意义。为此,以高速飞行器作为研究对象,对其RCS进行仿真计算与分析。首先,建立高速飞行器的简化模型;然后,将构建的简化高速飞行器... 目标的雷达散射截面积(radar cross section,RCS)特性分析对目标种类识别、自身隐身设计等方面具有重要意义。为此,以高速飞行器作为研究对象,对其RCS进行仿真计算与分析。首先,建立高速飞行器的简化模型;然后,将构建的简化高速飞行器模型导入FEKO软件并设置仿真条件,利用物理光学法对其进行RCS计算;最后,得到不同方位角和俯仰角观测条件下的高速飞行器RCS结果。仿真结果表明:高速飞行器RCS主要来源于其弹体和尾翼部分,根据得到的RCS值(S_(RC))可以获取高速飞行器相对于雷达站心的角度信息,结合其他信息可以进一步估计其来袭方向。 展开更多
关键词 RCS 高速飞行器 物理光学法
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“云计算+大中台”数据安全防护方法研究 被引量：1
17
作者 程广振 《陇东学院学报》 2025年第5期37-42,共6页
针对传统数据安全防护方法不足,提出基于国密算法的“云计算+大中台”防护方案。该方案融合智能体决策模型认证身份,确保合法访问。数据采用分组加密与复合变换强化加密效果。引入中央授权机构生成密钥与策略,结合密钥管理,实现双重防... 针对传统数据安全防护方法不足,提出基于国密算法的“云计算+大中台”防护方案。该方案融合智能体决策模型认证身份,确保合法访问。数据采用分组加密与复合变换强化加密效果。引入中央授权机构生成密钥与策略,结合密钥管理,实现双重防护。实验验证,该方法在抵御恶意攻击上表现卓越,远超常规方法。尤其在恶意节点密集环境下,通过多次迭代防护,数据传输的全局信任值显著提升,从0.58跃升至0.83,彰显了其高效、稳定的防护能力,为云计算及大中台数据安全提供了坚实保障。 展开更多
关键词 国密算法 云计算平台 数据安全防护 密钥管理
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基于视觉传达技术的可见光与红外图像融合方法 被引量：3
18
作者 付启银 《激光杂志》 北大核心 2025年第4期128-133,共6页
可见光图像与红外图像成像机制的差异导致两种图像在频率域上的特征分布不同,常规融合方法难以根据可见光与红外图像的不同特性进行精准的频域分解,这导致融合图像中无法有效地保留原始图像的特征信息,出现边缘失真,影响图像质量。为此... 可见光图像与红外图像成像机制的差异导致两种图像在频率域上的特征分布不同,常规融合方法难以根据可见光与红外图像的不同特性进行精准的频域分解,这导致融合图像中无法有效地保留原始图像的特征信息,出现边缘失真,影响图像质量。为此,提出一种基于视觉传达技术的可见光与红外图像融合方法。考虑到可见光与红外图像的特点,利用视觉传达技术提供的关键视觉信息作为权重系数,指导加权最小二乘滤波算法对这两种不同源的图像进行频率分配和分解。经过这一分解过程,能够确保低频和高频部分均能有效地保留原始图像的特征信息。对于低频部分,利用VSM自适应加权算法,根据图像内容自适应地调整权重,使融合后的低频成分既包含可见光图像的结构信息,又保留红外图像的热特征。对于高频部分,采用经过训练的VGG-19网络模型进行融合。该模型能够精准地提取和融合图像中的高频细节。最后,通过深度残差网络模型对融合后的图像进行二次重建,减少融合过程中可能出现的边缘失真,确保最终的融合结果既清晰又逼真。实验结果显示,应用所提方法获得的融合图像的信息熵最大值达到34 bit,边缘保留度最大值达到96%,这充分证明了所提方法在图像融合效果上的优越性。 展开更多
关键词 视觉传达技术 可见光图像 红外图像 图像融合 频率分配
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基于深度学习的数字图像处理实验平台开发
19
作者 刘康 刘才学 +4 位作者 周成宁 黄磊 刘文骏 李振颖 刘宝弟 《计算机测量与控制》 2025年第6期223-231,共9页
数字图像处理实验平台在工业、医学、农业等领域具有重要意义,可以为图像处理任务提供高效、准确的解决方案;为解决数字图像处理中存在的信息缺失、噪声干扰、低分辨率等问题,通过结合卷积神经网络和生成对抗网络等先进技术,采用模块化... 数字图像处理实验平台在工业、医学、农业等领域具有重要意义,可以为图像处理任务提供高效、准确的解决方案;为解决数字图像处理中存在的信息缺失、噪声干扰、低分辨率等问题,通过结合卷积神经网络和生成对抗网络等先进技术,采用模块化设计及数据增强、迁移等方法,设计了一种多功能的数字图像处理平台,包括图像超分辨率重建、风格转换、去噪、去雾、修复、抠图等功能;用户可以根据需求选择不同的处理模块构建自己的处理系统,展现了平台的灵活性和可定制性;通过案例验证,证实了该图像处理实验平台的有效性和便捷性。 展开更多
关键词 深度学习 数字图像处理 卷积神经网络 生成对抗网络
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基于改进Retinex与双CNNs的钢轨表面缺陷图像增强算法研究
20
作者 罗晖 章硕生 +1 位作者 曾伟 张金华 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期189-198,共10页
在钢轨表面缺陷检测过程中,受光照不均、镜头抖动等外界因素的影响,采集的图像存在对比度低、背景不均匀和缺陷细节模糊等问题。为此,提出一种基于改进Retinex与双CNNs的钢轨表面缺陷图像增强算法。首先,将钢轨表面缺陷RGB图像转换为HS... 在钢轨表面缺陷检测过程中,受光照不均、镜头抖动等外界因素的影响,采集的图像存在对比度低、背景不均匀和缺陷细节模糊等问题。为此,提出一种基于改进Retinex与双CNNs的钢轨表面缺陷图像增强算法。首先,将钢轨表面缺陷RGB图像转换为HSV空间后,采用引入均值和均方差,加入控制图像动态参数的Retinex算法,实现V分量对比度的调整,再通过自适应伽马变换校正图像曝光;其次,对S分量根据亮度进行自适应非线性增强,解决光照变化带来的背景不均匀问题;然后,为了进一步解决镜头抖动产生的缺陷图像细节模糊问题,设计了基于U-Net结构的去模糊子网络和超分辨细节恢复子网络组成的双CNNs网络,学习原始图像和增强后图像的语义特征,并提取其纹理特征,以获取高质量图像的纹理和细节信息。最后,采用RSDDs数据集和自制钢轨表面缺陷模糊图像数据集对模型进行训练和测试。实验结果表明,与现有的主流算法相比,峰值信噪比和结构相似性分别提高了2.61 dB和0.026,在视觉上较另外10种方法获得的钢轨表面缺陷图像具有较高的对比度、清晰的缺陷细节和丰富的纹理信息。 展开更多
关键词 钢轨表面缺陷 HSV 改进Retinex 图像增强 双CNNs 去模糊
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