弱纹理环境双目视觉稠密视差鲁棒估计方法 被引量：8

1

作者 杜英魁 刘成 +2 位作者 田丹 韩晓微 原忠虎 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1086-1094,共9页

精确稠密视差估计是立体视觉系统恢复观测场景三维信息的关键。从立体视觉在机器人环境感知的实际应用角度出发,提出了对于弱纹理、阴影和遮挡等关键影响因素,具有良好鲁棒性、精度和处理速度的稠密视差图估计算法。针对弱纹理、阴影和... 精确稠密视差估计是立体视觉系统恢复观测场景三维信息的关键。从立体视觉在机器人环境感知的实际应用角度出发,提出了对于弱纹理、阴影和遮挡等关键影响因素,具有良好鲁棒性、精度和处理速度的稠密视差图估计算法。针对弱纹理、阴影和深度不连续的问题,设计了基于灰度相似度概率的置信度传播算法,结合视差平滑约束,以期实现较高精度的视差初值快速估计。由视差级数定义的消息向量通过异向平行迭代进行传播,消息向量包含表征像素点灰度相似性和平滑性的能量信息,通过全局能量函数的迭代收敛,快速获得视差初始估计。根据独立连通区域通常具有相似纹理特征和视差一致性的先验知识,提出了基于Mean-Shift聚类分割算法和参数空间投票自适应视差近似面估计算法,进行稠密视差的精细优化估计。利用具有不同弱纹理特征的5组标准测试图像、4组室内环境实际图像、4组室外环境实际图像和4组月面模拟特殊光照环境的实际环境图像进行了测试实验,实验结果表明了本文算法的良好鲁棒性和有效性。 展开更多

关键词 弱纹理环境 双目视觉 视差估计 置信度传播 参数空间投票

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基于深度相机的空间增强现实动态投影标定 被引量：8

2

作者 徐维鹏 翁冬冬 +2 位作者 刘越 王涌天 谭梦文 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2097-2103,共7页

为实现面向动态场景的空间增强现实,提出了一种基于深度相机的连续实时投影标定方法。提出将深度相机安装在投影机上,组成投影机-深度相机系统,系统的处理流程包括离线的标定及初始注册阶段,以及在线的跟踪阶段,最终生成虚拟模型与真实... 为实现面向动态场景的空间增强现实,提出了一种基于深度相机的连续实时投影标定方法。提出将深度相机安装在投影机上,组成投影机-深度相机系统,系统的处理流程包括离线的标定及初始注册阶段,以及在线的跟踪阶段,最终生成虚拟模型与真实投影表面的投影映射,实现了虚实物体的对齐。为了验证所提出的方法,搭建了一套原型系统,实验结果证明,所提出的方法可以实时、精确地实现空间增强现实应用中的动态投影标定。 展开更多

关键词 空间增强现实 深度传感器 投影标定 位姿跟踪

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基于ZigBee和WiFi网络的抗同频干扰技术研究 被引量：8

3

作者 吴琼 袁建英 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2013年第12期102-104,108,共4页

WiFi网络和无线传感网共存时会产生同频干扰。分析了一种频率捷变的抗干扰技术的不足。提出一种基于频率捷变的分布式自适应抗干扰技术,给出了重度干扰时采取的干扰避免流程,采用分布式的干扰避免方法使得干扰区节点和非干扰区节点工作... WiFi网络和无线传感网共存时会产生同频干扰。分析了一种频率捷变的抗干扰技术的不足。提出一种基于频率捷变的分布式自适应抗干扰技术,给出了重度干扰时采取的干扰避免流程,采用分布式的干扰避免方法使得干扰区节点和非干扰区节点工作在不同的信道上。仿真结果表明该方法能有效的避免重度干扰,保证网络通信的可靠性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 ZIGBEE协议 可靠通信 同频干扰 频率捷变

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支持ULE/MPE的IP over DVB-S接收系统在Linux下的设计与实现 被引量：2

4

作者 白翔宇 叶新铭 +1 位作者 蒋海 李军 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期463-468,共6页

IP over DVB-S是基于卫星实现IP数据广播的关键技术,在远程教育等领域广泛应用.ULE封装协议相比传统MPE协议更加简练、高效,对IP网络支持更好.设计了IP over DVB-S接收系统,并对其在Linux中实现时的关键技术予以介绍.该系统具有兼容ULE/... IP over DVB-S是基于卫星实现IP数据广播的关键技术,在远程教育等领域广泛应用.ULE封装协议相比传统MPE协议更加简练、高效,对IP网络支持更好.设计了IP over DVB-S接收系统,并对其在Linux中实现时的关键技术予以介绍.该系统具有兼容ULE/MPE两种封装方式、支持IPv4/IPv6双协议的特点,在实际环境中进行了部署. 展开更多

关键词 IP OVER DVB—S ULE MPE 接收系统Linux

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基于图像核心库的SAR图像处理平台的开发模式 被引量：2

5

作者 彭文敏 何楚 孙洪 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期260-263,共4页

设计了一个基于二维矩阵类的图像核心库,巧妙地将图像处理的各个流程进行了封装,实现界面与图像核心过程分离的面向对象的开发模式,然后在算法模式设计上引入动态插件式DLL的技术,通过设计统一形式的DLL算法模块和算法接口,借助独特的... 设计了一个基于二维矩阵类的图像核心库,巧妙地将图像处理的各个流程进行了封装,实现界面与图像核心过程分离的面向对象的开发模式,然后在算法模式设计上引入动态插件式DLL的技术,通过设计统一形式的DLL算法模块和算法接口,借助独特的文本解析机制使得仅仅更新一个.hii文本文件就可以动态地将算法加入平台,实现预期算法与平台分离的目标。 展开更多

关键词 核心矩阵类 图像核心库 插件式DLL 分离 分层设计 面向对象

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基于高斯混合模型的纹理图像的分割 被引量：9

6

作者 李艳玲 王加俊 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2004年第4期63-65,68,共4页

文章提出了使用高斯混合模型对纹理图像分割的方法。该模型考虑到图像纹理的特点,使用二状态的高斯混合分布来对图像各纹理类像素的分布进行拟和。首先对待分割的各类像素寻找与之匹配的最佳模型参数,然后再进行分割。最后,对分割结果... 文章提出了使用高斯混合模型对纹理图像分割的方法。该模型考虑到图像纹理的特点,使用二状态的高斯混合分布来对图像各纹理类像素的分布进行拟和。首先对待分割的各类像素寻找与之匹配的最佳模型参数,然后再进行分割。最后,对分割结果进行多尺度综合,得到了各尺度的分割结果。实验表明该算法不仅能够较精确地定位各纹理区域,而且还有运算速度快的优点。 展开更多

关键词 高斯混合模型 EM算法 最大似然估计

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多类变分优化的自然图像分割方法 被引量：1

7

作者 杨勇 郭玲 +1 位作者 叶阳东 周小佳 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期824-831,共8页

针对自然图像中内容的多样性、复杂性以及随机性,若采用区域内部恒定聚类中心假设的CV(Chan-Vese)模型以及多类水平集模型,则难以有效刻画具有非线性、连续性变化的自然图像内容。该文通过对区域内部自由度调控的多变量学生-t概率密度... 针对自然图像中内容的多样性、复杂性以及随机性,若采用区域内部恒定聚类中心假设的CV(Chan-Vese)模型以及多类水平集模型,则难以有效刻画具有非线性、连续性变化的自然图像内容。该文通过对区域内部自由度调控的多变量学生-t概率密度分布描述,提出了多类非线性变分活动轮廓模型,它打破了区域内部恒定密度的约束。由于多类非线性变分活动轮廓模型缺乏区域外力,容易分割出离散、零碎的噪声区域,通过引入测地线区域外力约束项,能有效分割出区域间的光滑边界。针对多类变分模型的最小化问题是NP难问题,提出对多类变分活动轮廓模型进行离散化表达,然后构建对应的多层图割模型,并利用最大流/最小割优化方式快速求得全局近似最优解。实验表明,该文提出的分割方法能够准确地分割出多类非同质目标区域,且区域之间的边界光滑,视觉效果好。 展开更多

关键词 活动轮廓 图割优化 变分模型 自然图像分割

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区域可信度融合的彩色纹理图像分割方法 被引量：1

8

作者 杨勇 郭玲 +1 位作者 代文征 叶阳东 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2304-2311,2320,共9页

提出一种将颜色信息与纹理信息有机结合的彩色纹理图像分割方法。通过对多尺度结构张量纹理信息进行奇异值分解与主成分分析降维,得到压缩多尺度纹理信息,同时与尺度信息、颜色信息相结合的方式来提高彩色纹理特征的描述能力。针对分割... 提出一种将颜色信息与纹理信息有机结合的彩色纹理图像分割方法。通过对多尺度结构张量纹理信息进行奇异值分解与主成分分析降维,得到压缩多尺度纹理信息,同时与尺度信息、颜色信息相结合的方式来提高彩色纹理特征的描述能力。针对分割区域容易出现过分割与错误分割现象,采用区域的邻接关系、区域的大小、区域的公共边、以及区域间的J-散度距离来共同计算相邻区域间的可信融合度,通过合理判别,删除与融合可信度较低的区域。并在合成彩色纹理图像与自然纹理图像上进行大量的实验对比与分析,验证提出方法具有较高的准确率,且最终分割区域具有较高的区域整体性与地面真实性。 展开更多

关键词 区域可信融合 彩色纹理 图像分割 多层图割模型

原文传递

基于改进YOLOv3模型的车辆前方路面坑洼检测 被引量：9

9

作者 胡均平 黄强 +2 位作者 张洪伟 向思平 宋菲菲 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第12期130-133,138,共5页

首先,对道路坑洼图片进行预处理以获得坑洼数据集Pothole-set;其次,将YOLOv3的激活函数修改为Mish激活函数,以提高模型准确性和泛化能力;接着,将YOLOv3的3个输出尺度进行融合以减小复杂度;然后,使用K-Means方法对坑洼数据集边界框尺寸... 首先,对道路坑洼图片进行预处理以获得坑洼数据集Pothole-set;其次,将YOLOv3的激活函数修改为Mish激活函数,以提高模型准确性和泛化能力;接着,将YOLOv3的3个输出尺度进行融合以减小复杂度;然后,使用K-Means方法对坑洼数据集边界框尺寸进行聚类,同时,对坑洼数据集进行网格划分,获得最终的输出特征图;最后,将余弦退火、Mixup、标签平滑技术应用于训练过程中以提高检测精度,获得最终的坑洼检测模型YOLOv3-Pt。实验结果表明:相比于YOLOv3,YOLOv3-Pt在复杂环境下对坑洼的检测精度提升了13.99%,能够满足坑洼检测精度的需要。 展开更多

关键词 坑洼检测 Mish激活函数 K-MEANS聚类 余弦退火 Mixup方法 YOLOv3-Pt模型

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结合GAC与图割模型的彩色纹理图像分割方法

10

作者 杨勇 郑良仁 +1 位作者 郭玲 叶阳东 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2159-2168,共10页

提出了一种测地线活动轮廓模型(GAC)与多层图割模型相结合的彩色纹理图像分割方法。将Chan-Vese模型扩展到多类测地线活动轮廓模型,通过对每个类别进行高斯概率密度描述,它打破了区域内部恒定密度的假设。且在边缘约束项中引入了测地线... 提出了一种测地线活动轮廓模型(GAC)与多层图割模型相结合的彩色纹理图像分割方法。将Chan-Vese模型扩展到多类测地线活动轮廓模型,通过对每个类别进行高斯概率密度描述,它打破了区域内部恒定密度的假设。且在边缘约束项中引入了测地线,因此,它能够捕获具有凹性的边缘。对于多类能量函数的最小化,通过构建多层图割模型,利用最大流/最小割的方法可快速求得全局近似最优解。最终通过实验验证了提出的方法能够捕获凹型边界、且量化准确率高。 展开更多

关键词 彩色纹理 测地线 活动轮廓 图像分割 多层图割模型

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去除阶梯效应的TV+H^1+H^0变分分解模型

11

作者 方壮 唐利明 +1 位作者 陈世强 向长城 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第18期1-6,23,共7页

针对基于全变分(Total Variation,TV)极小的变分分解中,结构分量中容易出现阶梯现象而降低图像视觉效果的缺点,提出了一个去除阶梯效应的TV+H1+H0变分分解模型。新模型分别采用TV刻画结构分量的分片常值,采用H1半范数刻画分片光滑,则图... 针对基于全变分(Total Variation,TV)极小的变分分解中,结构分量中容易出现阶梯现象而降低图像视觉效果的缺点,提出了一个去除阶梯效应的TV+H1+H0变分分解模型。新模型分别采用TV刻画结构分量的分片常值,采用H1半范数刻画分片光滑,则图像结构被看成是TV分量与H1分量之和。由于新的结构中包含了分片光滑的H1分量,所以可以一定程度去除阶梯现象。理论证明了模型的解的非平凡性,并且采用交替迭代算法对模型进行了数值求解。实验中以噪声人造图像和自然图像为实验对象,将分解模型应用到图像去噪,相对于经典的ROF模型和PVD模型,新模型取得了明显的优势。 展开更多

关键词 全变分(TV) ROF模型 非平凡性 变分分解 图像去噪

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一种基于加权稀疏优化的双目视觉运动估计方法

12

作者 杜英魁 陈艳 +2 位作者 何丽霞 韩晓微 原忠虎 《光学与光电技术》 2018年第5期66-73,共8页

自主运动估计是机器人视觉感知系统的重要组成部分,包括环境特征识别和载体运动估计两大共性技术问题。环境特征识别由于受图像分辨率、景深和配准算子等多种因素的影响,导致特征定位精度和配准的准确率存在一定的不确定性。这种输入的... 自主运动估计是机器人视觉感知系统的重要组成部分,包括环境特征识别和载体运动估计两大共性技术问题。环境特征识别由于受图像分辨率、景深和配准算子等多种因素的影响,导致特征定位精度和配准的准确率存在一定的不确定性。这种输入的不确定度会严重影响载体运动估计输出的精度和稳定性。针对这一问题,利用协方差矩阵对特征点三维重建过程的不确定度进行概率意义描述,将不确定度引入运动参数优化估计的权值计算中,通过加权优化,弱化特征点定位精度差异性的影响,以期获得接近于无偏估计的优化估计值。提出了一种利用不确定度和加权最小二乘法估计运动初值,并在初值估计中引入RANSAC方法来滤除配准错误特征点集合的影响。构建了基于稀疏Levenberg-Marquardt法的运动精确估计加权优化算法,通过划分平移运动和旋转运动的参数集合,对载体的运动估计初值进行快速的非线性优化,获得更高的运动估计精度。 展开更多

关键词 双目视觉 运动估计 不确定度 加权优化 最小二乘法

原文传递

论泛型编程思想

13

作者 陈悦 祝强 +1 位作者 刘晓清 吴英培 《科技广场》 2005年第5期110-113,共4页

泛型程序设计(GenericProgram)是继面向对象程序设计(ObjectOrientedProgram)之后对程序设计思想的又一次洗礼。它可让你重复运用既有的算法,而不必在环境类似的情况下再重新撰写相同代码,使得处理的问题更加抽象化,是一种优美而又不失... 泛型程序设计(GenericProgram)是继面向对象程序设计(ObjectOrientedProgram)之后对程序设计思想的又一次洗礼。它可让你重复运用既有的算法,而不必在环境类似的情况下再重新撰写相同代码,使得处理的问题更加抽象化,是一种优美而又不失效率的通用型程序设计方法。 展开更多

关键词 泛型程序设计 迭代器 容器 细化

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融合声纹信息的能量谱图在鸟类识别中的研究 被引量：6

14

作者 杨春勇 祁宏达 +4 位作者 彭焱秋 尹滨 侯金 舒振宇 陈少平 《应用声学》 CSCD 北大核心 2020年第3期453-463,共11页

常用的梅尔倒谱系数结合高斯混合模型(MFCC+GMM)方法的鸟鸣声识别技术难适应噪声环境,模型难以收敛,且计算复杂度高。该文提出一种融合声纹信息的能量谱图的鸟类识别方法(VPS-BR),该方法利用鸟类鸣声在能量谱图上所表现的多维差异性,定... 常用的梅尔倒谱系数结合高斯混合模型(MFCC+GMM)方法的鸟鸣声识别技术难适应噪声环境,模型难以收敛,且计算复杂度高。该文提出一种融合声纹信息的能量谱图的鸟类识别方法(VPS-BR),该方法利用鸟类鸣声在能量谱图上所表现的多维差异性,定量识别鸣声声纹特征。通过对分贝能量进行颜色映射得到能量谱图,提取其视觉特征所表达的声学特征,分析归纳得到鸟类特有鸣声模式。在特征提取步骤中,选用识别速度快的局部二值模式、识别鲁棒性高的方向梯度直方图两个参数表征鸟鸣声谱图的边缘声纹;在识别步骤中,用局部二值模式和方向梯度直方图两种特征分别与支持向量机、K最近邻和随机森林3种分类器算法进行两两组合构建识别模型测试。对15种原始带噪鸟类鸣声数据集进行交叉验证,VPS-BR模型的平均识别率比MFCC+GMM组合模型高出11.3%,方向梯度直方图特征与K最近邻分类器的组合模型识别率达90.5%,表现出较好的抗噪性能和识别性能。最后针对样本数据集缺乏问题,使用生成对抗网络进行图像增强,进一步将识别率提升1.48%。 展开更多

关键词 鸟类识别 能量谱图 局部二值模式 方向梯度直方图 生成对抗网络

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基于卷积特征建模的目标检测方法 被引量：2

15

作者 潘秋羽 王伟 +1 位作者 王明明 王道顺 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第3期928-931,共4页

现有依赖CNN的目标检测算法常采用特征融合的建模方式来丰富特征表达,虽然该方法一定程度上能有效改善多尺度目标检测,但是在针对复杂场景进行检测时却没有显著的提升。这主要受限于三个问题的影响:长路径特征融合造成的特征间相关性损... 现有依赖CNN的目标检测算法常采用特征融合的建模方式来丰富特征表达,虽然该方法一定程度上能有效改善多尺度目标检测,但是在针对复杂场景进行检测时却没有显著的提升。这主要受限于三个问题的影响:长路径特征融合造成的特征间相关性损失;仅设计了单方向的融合连接,忽略了反方向的语义信息弥补;忽略了有效感受野(effective receptive field,ERF)在多尺度检测中的重要性。针对这三点分别设计了二次融合结构(double fusion structure,DFS)、多分支融合模块(multi branch fusion module,MBFM)和感受野增强模块(receptive field enhance module,RFEM)。该方法利用DFS缩短特征层级间的相对路径,然后通过MBFM来同时弥补上层和下层的语义信息缺失,并使用RFEM建模特征通道,增大ERF区域。最终模型在PASCAL VOC 2007测试数据集上达到了85.4%的平均精度均值(mean average precision,mAP),与依赖传统建模方式的检测算法相比,提出的方法提高了2.6%。 展开更多

关键词 目标检测 特征相关性 多分支融合 有效感受野 卷积神经网络

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改进注意力机制的型钢表面微小缺陷检测方法 被引量：9

16

作者 于海涛 李福龙 +5 位作者 刘亚姣 王江 于利峰 张春晖 刘宝顺 马永福 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期250-259,共10页

针对型钢表面缺陷种类多样、微小缺陷占比较大导致的检测效率低、检测精度差的问题,提出了一种基于双重多尺度注意力机制的表面缺陷检测方法DMSA-YOLOv3,实现型钢表面多尺度缺陷快速精确检测。构建了基于通道和空间的双重多尺度注意力模... 针对型钢表面缺陷种类多样、微小缺陷占比较大导致的检测效率低、检测精度差的问题,提出了一种基于双重多尺度注意力机制的表面缺陷检测方法DMSA-YOLOv3,实现型钢表面多尺度缺陷快速精确检测。构建了基于通道和空间的双重多尺度注意力模型DMSA,对不同尺度特征进行筛选融合,强化小尺度缺陷的特征权重;改进了YOLOv3模型,使用深度可分离卷积对DarkNet53特征提取主干网络实现轻量化处理,提高检测速度,并构建多尺度长距离上下文特征提取层,使用4种不同扩张率的并行空洞卷积替代全局池化,提高模型对小尺寸缺陷的特征提取能力;构建了融合DMSA模型和改进YOLOv3模型的DMSA-YOLOv3缺陷检测模型,并应用于型钢表面多尺度缺陷检测。实验结果表明:DMSA-YOLOv3模型具有97.6%的多类别平均检测精度和55.3 frame/s的检测速度,与YOLOv3模型相比分别提升了4.7个百分点和24.5 frame/s;最小可检出20×20像素(约10×10 mm^(2))缺陷,与YOLOv3模型相比提高了6.25倍,有效提升了型钢表面缺陷的检测精度与检测速度。 展开更多

关键词 型钢 缺陷检测 注意力机制 YOLOv3模型

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目标检测尺度不平衡问题综述 被引量：1

17

作者 张伟 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2020年第6期95-100,共6页

不平衡问题一直是目标检测任务中一个研究热点。为了全面地对基于卷积神经网络的目标检测尺度不平衡问题进行分析,将引起目标检测尺度不平衡问题的原因大致分为两个方面:一方面是目标对象及包围框存在尺度不平衡;另一方面是卷积神经网... 不平衡问题一直是目标检测任务中一个研究热点。为了全面地对基于卷积神经网络的目标检测尺度不平衡问题进行分析,将引起目标检测尺度不平衡问题的原因大致分为两个方面:一方面是目标对象及包围框存在尺度不平衡;另一方面是卷积神经网络中特征层对检测模型的贡献程度存在不平衡。针对上述两方面内容的研究进展进行整理和归纳,总结出一些有参考价值的解决方法。 展开更多

关键词 目标检测 深度学习 尺度不平衡 特征融合 NAS

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基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别的研究 被引量：2

18

作者 刘羿漩 齐振岭 +2 位作者 董苗苗 梁允泉 葛广英 《计算机测量与控制》 2023年第1期194-201,共8页

针对中华传统刺绣工艺传承保护问题中的分类任务,传统的刺绣分类方法存在耗时长、精度低以及需要大量掌握专业知识的人力资源等问题;设计了一种基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法;构建刺绣图像分类识别数据集;采用局部二值模式LBP... 针对中华传统刺绣工艺传承保护问题中的分类任务,传统的刺绣分类方法存在耗时长、精度低以及需要大量掌握专业知识的人力资源等问题;设计了一种基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法;构建刺绣图像分类识别数据集;采用局部二值模式LBP、Canny算子边缘提取以及Gabor滤波等方式提取纹理特征,将不同特征图与原图合并为四至六通道图像数据集送入网络进行消融试验,扩充了数据集宽度;为稳定训练过程,加速损失收敛速度,提出引入SPP(spatial pyramid pooling)结构优化模型;为提高分类识别精度使用Leaky ReLU激活函数优化ReLU函数;实验结果表明基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法可解决传统刺绣图像分类方法中存在的问题,改进后的刺绣图像分类模型与基准模型相比准确率提高了8.1%,高达97.39%。 展开更多

关键词 刺绣图像分类识别 深度学习 卷积神经网络 稠密连接网络 金字塔池化 多通道融合

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基于深度自编码网络的图像去模糊

19

作者 张晓凯 杨鸿波 +1 位作者 杨明浩 张洋 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2021年第3期45-52,共8页

对于相机抖动、场景深度变化、目标位置变化等因素引起的图像运动模糊,传统去模糊算法往往受限于模糊核的各种约束或正则化,且优化时间长。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的图像去模糊方法。将深度自编码器网络应用到图像去模糊领... 对于相机抖动、场景深度变化、目标位置变化等因素引起的图像运动模糊,传统去模糊算法往往受限于模糊核的各种约束或正则化,且优化时间长。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的图像去模糊方法。将深度自编码器网络应用到图像去模糊领域,结合多尺度卷积神经网络构建生成器网络模型,采用生成对抗网络建立框架去除图像运动模糊。实验结果表明,与其他去模糊算法相比,该算法在获得更清晰图像的同时也缩短了复原时间,在GOPRO数据集上,峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)更高,而且使用该方法去除运动模糊后的图像较为清晰,保留了更多图像边缘结构,对模糊图像有着更强的复原能力。 展开更多

关键词 图像去模糊 深度自编码器网络 卷积神经网络 生成对抗网络 运动模糊

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基于特征融合的Mean-shift算法在目标跟踪中的研究 被引量：1

20

作者 乔运伟 杨帆 +1 位作者 李岩 唐红梅 《电视技术》 北大核心 2011年第23期153-156,共4页

针对仅采用颜色特征的Mean-shift跟踪算法,在目标跟踪过程中,运动目标受光线变化的影响时,易发生跟踪错误等问题,提出一种基于特征融合的Mean-shift算法。新算法结合了颜色特征和边缘方向角特征,并对各特征模型进行加权处理,有效解决了M... 针对仅采用颜色特征的Mean-shift跟踪算法,在目标跟踪过程中,运动目标受光线变化的影响时,易发生跟踪错误等问题,提出一种基于特征融合的Mean-shift算法。新算法结合了颜色特征和边缘方向角特征,并对各特征模型进行加权处理,有效解决了Mean-shift算法在光线突变场景中跟踪失效的问题。实验表明,该算法能够有效提高跟踪的稳健性,达到快速、实时的跟踪效果。 展开更多

关键词 目标跟踪 光照突变 特征融合 Mean—shift算法

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