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FDLIE-YOLO:频域增强的端到端低照度图像目标检测方法
1
作者
李扬
李现国
+3 位作者
陈莲
杨清永
徐常余
徐晟
《红外与激光工程》
北大核心
2025年第1期256-268,共13页
针对低照度图像目标检测的挑战,提出一种端到端检测方法FDLIE-YOLO。首先,设计频域处理模块FDPB(Frequency Domain Processing Block),采用傅里叶变换提取全局信息,从而获取估计幅度分量,利用其与亮度的正相关关系,提升低光照图像质量,...
针对低照度图像目标检测的挑战,提出一种端到端检测方法FDLIE-YOLO。首先,设计频域处理模块FDPB(Frequency Domain Processing Block),采用傅里叶变换提取全局信息,从而获取估计幅度分量,利用其与亮度的正相关关系,提升低光照图像质量,进而构建频域低照度图像增强网络FDLIENet(Frequency Domain Low-light Image Enhancement Network)。然后,使用YOLOv8n进行目标检测,通过联合损失实现图像增强与目标检测的端到端训练。该损失引入马氏距离的幅度差异损失,以精准调整图像幅度,并用MPDIoU(Minimum Point Distance based IoU)损失取代YOLOv8n原有的回归损失,提高检测准确性。实验结果显示,FDLIENet在低照度环境下的图像增强表现显著,在LOLReal和ExDark数据集上的PSNR、SSIM和NIQE指标分别达到23.18 dB、0.858和3.98;FDLIEYOLO在ExDark数据集,平均精度均值mAP为80.6%,较当前主流端到端检测方法提高了1.1%~1.6%,且实时性好。
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关键词
低照度图像
目标检测
增强网络
频域处理
幅度差异损失
回归损失
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职称材料
题名
FDLIE-YOLO:频域增强的端到端低照度图像目标检测方法
1
作者
李扬
李现国
陈莲
杨清永
徐常余
徐晟
机构
天津工业大学电子与信息工程学院
天津中德应用技术大学软件与通信学院
天津市光电检测技术与系统重点实验室
天津中德应用技术大学航空航天学院
出处
《红外与激光工程》
北大核心
2025年第1期256-268,共13页
基金
国家自然科学基金项目(52271341)
天津市科技计划项目(24YDTPJC00410)
+1 种基金
天津市技术创新引导专项(基金)项目(23YDTPJC00290)
江苏省重点实验室对外开放课题资助项目(zdsys2019-11)。
文摘
针对低照度图像目标检测的挑战,提出一种端到端检测方法FDLIE-YOLO。首先,设计频域处理模块FDPB(Frequency Domain Processing Block),采用傅里叶变换提取全局信息,从而获取估计幅度分量,利用其与亮度的正相关关系,提升低光照图像质量,进而构建频域低照度图像增强网络FDLIENet(Frequency Domain Low-light Image Enhancement Network)。然后,使用YOLOv8n进行目标检测,通过联合损失实现图像增强与目标检测的端到端训练。该损失引入马氏距离的幅度差异损失,以精准调整图像幅度,并用MPDIoU(Minimum Point Distance based IoU)损失取代YOLOv8n原有的回归损失,提高检测准确性。实验结果显示,FDLIENet在低照度环境下的图像增强表现显著,在LOLReal和ExDark数据集上的PSNR、SSIM和NIQE指标分别达到23.18 dB、0.858和3.98;FDLIEYOLO在ExDark数据集,平均精度均值mAP为80.6%,较当前主流端到端检测方法提高了1.1%~1.6%,且实时性好。
关键词
低照度图像
目标检测
增强网络
频域处理
幅度差异损失
回归损失
Keywords
low-light image
target detection
enhancement network
frequency domain processing
amplitude difference loss
regression loss
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
FDLIE-YOLO:频域增强的端到端低照度图像目标检测方法
李扬
李现国
陈莲
杨清永
徐常余
徐晟
《红外与激光工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
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参考文献
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