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基于暗区域引导的低照度图像增强
1
作者
汪婉灵
熊邦书
+2 位作者
欧巧凤
余磊
饶智博
《应用科学学报》
北大核心
2025年第2期245-256,共12页
针对现有增强方法在图像照度分布不均匀时出现的局部过度增强、颜色失真以及细节丢失问题,提出了一种结合暗区域引导与注意力机制的低照度图像增强方法。首先,采用简单线性迭代聚类方法生成暗区域引导图,指导网络在保障正常曝光区域不...
针对现有增强方法在图像照度分布不均匀时出现的局部过度增强、颜色失真以及细节丢失问题,提出了一种结合暗区域引导与注意力机制的低照度图像增强方法。首先,采用简单线性迭代聚类方法生成暗区域引导图,指导网络在保障正常曝光区域不过度增强的情况下,重点增强图像曝光不足区域;其次,设计通道注意力模块,提高网络对颜色信息的提取能力,更好地恢复图像颜色,保证颜色自然度;再次,设计全局上下文模块,增加网络全局感知能力,丰富图像细节信息;最后,增强网络融合输入特征和暗区域注意力网络输出特征,实现图像对比度再增强。在6个公共数据集上进行多组对比实验,分别从主观与客观两方面进行性能对比,结果表明所提方法能够有效解决低照度图像存在的颜色失真、细节丢失和曝光不均匀问题,具有较好的视觉增强效果与泛化性。
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关键词
低照度图像增强
暗区域引导
通道注意力
模块
全局上下文模块
深度学习
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职称材料
基于改进YOLOX-s的机场跑道冰雪状态感知
被引量：
2
2
作者
邢志伟
阚犇
+2 位作者
刘子硕
李彪
罗谦
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1292-1304,共13页
针对机场冰雪跑道安全性和适航性状态感知能力不足及跑道表面状况报告交互的新需求,提出一种面向多尺度特征融合的机场跑道冰雪状态感知模型.以YOLOX-s模型为基础,在主干特征提取网络中引入全局上下文模块,获取更丰富的浅层与深层特征;...
针对机场冰雪跑道安全性和适航性状态感知能力不足及跑道表面状况报告交互的新需求,提出一种面向多尺度特征融合的机场跑道冰雪状态感知模型.以YOLOX-s模型为基础,在主干特征提取网络中引入全局上下文模块,获取更丰富的浅层与深层特征;将颈部结构中路径聚合网络替换为双向特征金字塔,以提升特征融合能力;在加强特征提取网络尾部添加自适应空间特征融合结构,进一步增强特征融合效果;使用α-EIoU优化损失函数,提高模型收敛速度与精度.实验结果表明,改进后的YOLOX-s模型在跑道冰雪实验系统所得的冰雪污染物数据集上平均精度达到了91.53%,比原始的YOLOX-s模型提高了4.68%,能够为机场跑道除冰雪作业提供决策支持.
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关键词
跑道冰雪状态感知
YOLOX-s
全局上下文模块
双向特征金字塔网络
自适应空间特征融合结构
α-EIoU损失函数
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职称材料
题名
基于暗区域引导的低照度图像增强
1
作者
汪婉灵
熊邦书
欧巧凤
余磊
饶智博
机构
南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室
出处
《应用科学学报》
北大核心
2025年第2期245-256,共12页
基金
国家自然科学基金(No.62365014)
江西省重点研发计划项目(No.20212BBE53017)资助。
文摘
针对现有增强方法在图像照度分布不均匀时出现的局部过度增强、颜色失真以及细节丢失问题,提出了一种结合暗区域引导与注意力机制的低照度图像增强方法。首先,采用简单线性迭代聚类方法生成暗区域引导图,指导网络在保障正常曝光区域不过度增强的情况下,重点增强图像曝光不足区域;其次,设计通道注意力模块,提高网络对颜色信息的提取能力,更好地恢复图像颜色,保证颜色自然度;再次,设计全局上下文模块,增加网络全局感知能力,丰富图像细节信息;最后,增强网络融合输入特征和暗区域注意力网络输出特征,实现图像对比度再增强。在6个公共数据集上进行多组对比实验,分别从主观与客观两方面进行性能对比,结果表明所提方法能够有效解决低照度图像存在的颜色失真、细节丢失和曝光不均匀问题,具有较好的视觉增强效果与泛化性。
关键词
低照度图像增强
暗区域引导
通道注意力
模块
全局上下文模块
深度学习
Keywords
low-light image enhancement
dark region guidance
channel attention module
global context module
deep learning
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进YOLOX-s的机场跑道冰雪状态感知
被引量：
2
2
作者
邢志伟
阚犇
刘子硕
李彪
罗谦
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
天津航空机电有限公司
中国民航局第二研究所工程技术研究中心
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1292-1304,共13页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1601200)资助项目。
文摘
针对机场冰雪跑道安全性和适航性状态感知能力不足及跑道表面状况报告交互的新需求,提出一种面向多尺度特征融合的机场跑道冰雪状态感知模型.以YOLOX-s模型为基础,在主干特征提取网络中引入全局上下文模块,获取更丰富的浅层与深层特征;将颈部结构中路径聚合网络替换为双向特征金字塔,以提升特征融合能力;在加强特征提取网络尾部添加自适应空间特征融合结构,进一步增强特征融合效果;使用α-EIoU优化损失函数,提高模型收敛速度与精度.实验结果表明,改进后的YOLOX-s模型在跑道冰雪实验系统所得的冰雪污染物数据集上平均精度达到了91.53%,比原始的YOLOX-s模型提高了4.68%,能够为机场跑道除冰雪作业提供决策支持.
关键词
跑道冰雪状态感知
YOLOX-s
全局上下文模块
双向特征金字塔网络
自适应空间特征融合结构
α-EIoU损失函数
Keywords
pavement snow and ice state perception
YOLOX-s
global context block(GC block)
bi-directional feature pyramid network(BiFPN)
adaptive spatial feature fusion(ASFF)
α-EIoU loss function
分类号
TP391.9 [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
基于暗区域引导的低照度图像增强
汪婉灵
熊邦书
欧巧凤
余磊
饶智博
《应用科学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进YOLOX-s的机场跑道冰雪状态感知
邢志伟
阚犇
刘子硕
李彪
罗谦
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
已选择
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