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摘要

针对红外图像检测与分割任务中颜色信息缺失,特征细节模糊并带有噪声,当目标数量较多时传统方法提取过程速度较慢等问题,提出一种用于远红外图像的优化YOLO检测与分割网络模型。提出的两个优化点分别为:综合分析实验使用的两种远红外数据集后使用K-means++聚类算法寻找多尺度预测标记锚点框尺寸;使用局部检测位置自适应阈值分割方法对检测目标进行像素级实例分割。本文优化算法在FLIR公开数据集与本文数据集中的

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摘要

针对双目视觉系统中单调法校正阴影区相位噪声时存在校正不足的问题,提出了一种改进型相位校正方法。利用四步相移与多频外差求解工件表面的绝对相位信息,通过单调不减性对相位噪声进行校正。分析多组实验对象校正不足时相位噪声特点,根据相位频率矩阵计算固定区间内非零相位出现的频率来校正离散相位噪声,利用相邻间断点实际相位与预测相位的差值对连续相位噪声进行校正。计算间断点间的斜率与两侧非零相位的拟

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摘要

针对医学图像超分辨率重建过程中高频信息缺失导致的模糊问题,提出了一种基于残差通道注意力网络的医学图像超分辨率方法。提出的方法在残差网络的基本单元上去除了批规范化层以稳定训练;去掉缩放层、添加通道注意力块,使神经网络更加关注含有丰富高频信息的通道;使用亚像素卷积层进行上采样操作得到最终输出的高分辨率图像。实验结果表明,提出的方法相比主流的图像超分辨率方法在客观评价指标如峰值信噪比和结

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摘要

为弥补单任务识别未充分利用相关任务监督信息的缺陷,提出了一种基于卷积神经网络的多任务识别模型。该模型引入注意力机制,对任务共享层的特征进行重校正,并结合多尺度结构进行特征融合,最后在任务特定层上进行多任务识别。针对共享特征空间内类分布不紧凑导致的模型泛化性能降低问题,本文在模型中引入中心损失函数与均方误差损失函数,与传统的交叉熵损失函数相结合,共同优化模型。实验结果表明:所提模型在人体

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摘要

在散斑去噪过程中保持图像边缘纹理特征,是光学相干层析图像处理技术的难题。散斑去噪过程中的散斑残留和边缘纹理模糊是该难题的主要诱导因素。为解决这一难题,提出一种基于剪切波变换的改进全变分散斑去噪方法。该方法结合剪切波变换和传统全变分模型,对不同图像区域采用针对性的去噪策略,兼顾散斑去噪与纹理保留,提高了光学相干层析图像的噪声抑制效果。对不同生理、病理状态下的视网膜光学相干层析图像进行

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摘要

计算成像技术(CIT)是一类有别于传统光学成像“所见即所得”的信息获取和处理方式的新体制成像方式。随着新型光电器件的发展和硬件计算能力的提升,计算成像技术在光电成像领域呈现出蓬勃发展的趋势。计算成像技术通过对光场信息进行采集和计算,达到传统成像无法企及的信息利用率和解译度,满足“更高(分辨率)、更远(探测距离)、更大(光学视场)”的光电成像需求。从成像全链路的信息获取与丢失过程出发,通过透过

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摘要

针对目前大多数基于统计先验的图像盲去模糊方法对边缘和细节恢复能力有限的问题,提出一种新的盲去模糊算法。通过降采样对模糊图像进行金字塔分解。在每一层图像上,利用显著性强度先验提取图像的边缘信息,并结合梯度低秩先验抑制图像中的模糊和噪声干扰。在多尺度上由粗到精地交替迭代模糊核和中间潜像,得到最终的准确模糊核。采用非盲去卷积方法复原出清晰图像。此外,针对多尺度迭代时间较长的问题,提出了一种

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摘要

针对当前基于单目视觉的室内移动机器人全局定位算法复杂度大等问题,提出一种室内移动机器人双目视觉全局定位方法。双目视觉下,为保证室内移动机器人在运动过程中能够保持稳定的特征提取,提出基于标定板的全局定位方案,以标定板的中心作为移动机器人的定位点。在此基础上,为提高定位的实时性,缩小标定板角点的提取范围,基于高斯混合模型背景减除法和形态学方法实现了对移动机器人运动区域的检测;基于所建立的标

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摘要

针对当前图像显著性检测算法存在的边缘检测不清晰和内部不均匀的问题,提出一种基于无向权重图和多特征传播的图像显著性检测方法。首先以超像素为节点构建无向图,并改进边界超像素的连接方式。在改进图的基础上利用图像颜色、纹理特征与局部对比和中心先验等多种先验知识提取高层特征,并得到基于底层特征的显著图。其次,利用高层特征和显著物体的紧凑性分别计算基于前景和背景种子的显著图并将其融合。最后,将

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摘要

针对遥感图像目标密集、尺度不一、存在遮挡等特点,提出一种基于注意力机制的遥感图像分割模型用于目标分割。该模型建立在深度图像分割模型的基础上,提出在高低层特征融合之前采用通道注意力机制对低层特征进行加权处理,增强目标特征并抑制背景特征,提高信息的融合效率。为进一步增强模型对目标特征的响应能力,提出位置注意力机制对解码阶段最后的特征进行处理。最后,将加权融合后的特征图上采样到原图大小并预

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