融合全局增强-局部注意特征的表情识别网络 被引量：3

1

作者 刘娟 王颖 +1 位作者 胡敏 黄忠 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第9期2487-2500,共14页

为抑制自然场景下遮挡和姿态变化等因素对人脸表情识别的影响,提出一种融合全局增强-局部注意特征(GE-LA)的表情识别网络。为获取增强的全局上下文信息,构建通道-空间全局特征增强结构,该结构采用通道流模块(CFM)和空间流模块(SFM),分... 为抑制自然场景下遮挡和姿态变化等因素对人脸表情识别的影响,提出一种融合全局增强-局部注意特征(GE-LA)的表情识别网络。为获取增强的全局上下文信息,构建通道-空间全局特征增强结构,该结构采用通道流模块(CFM)和空间流模块(SFM),分别获取对称多尺度通道语义以及像素级空间语义,并结合两类语义生成全局增强特征;为抽取局部细节特征,将高效通道注意力(ECA)机制改进为通道-空间注意力(CSA)机制,并以此构建局部注意模块(LAM)获取通道和空间高级语义。为提升网络对遮挡、姿态变化等因素的抗干扰能力,设计一种自适应策略实现全局增强特征和局部注意特征的加权融合,并基于自适应融合特征实现表情分类。在自然场景人脸表情数据集RAF-DB和FERPlus上的实验结果表明,提出网络的表情识别率分别为89.82%和89.93%,比基线网络ResNet50分别提高了13.39个百分点和10.62个百分点。与相关方法相比,提出方法降低了遮挡、姿态变化的影响,在自然场景下具有较好的表情识别效果。 展开更多

关键词 人脸表情识别 全局增强特征 局部注意特征 自适应融合策略

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结合局部细节补充和全局信息增强的图像去雾算法

2

作者 李凯玲 刘帆 李毅 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期288-295,共8页

针对现有的去雾方法在去雾过程中因局部细节信息丢失导致去雾后的图像纹理模糊、因全局信息缺乏导致去雾图像的亮度和对比度失调,从而使得去雾后的图像不能满足人类视觉感知的问题,提出了LGDEFormer模型,具体来说在DehazeFormer-T模型... 针对现有的去雾方法在去雾过程中因局部细节信息丢失导致去雾后的图像纹理模糊、因全局信息缺乏导致去雾图像的亮度和对比度失调,从而使得去雾后的图像不能满足人类视觉感知的问题,提出了LGDEFormer模型,具体来说在DehazeFormer-T模型基础上加入局部细节补充模块(local detail supplement module,LDSM)来补充在去雾过程中丢失的局部信息以还原图像的细微结构和纹理,提出全局信息增强模块(global information enhancement module,GIEM)来增强在去雾过程中所需要的全局信息以减轻亮度和对比度失调。在全局信息增强模块中,提出一种选择性分支特征融合方法在不增加额外参数的情况下自适应地融合不同感受野分支的特征以实现全局信息的充分利用。通过实验表明,LGDEFormer模型比DehazeFormer-T模型增加少量参数和计算量的情况下在RESIDE的ITS数据集上的PSNR和SSIM指标分别提升了1.06 dB和0.002,在OTS数据集上的PSNR指标提升了0.45 dB。 展开更多

关键词 图像去雾 DehazeFormer-T LGDEFormer模型 局部细节补充 全局信息增强

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结合目标特征增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测

3

作者 宋巍 倪舟 +2 位作者 梁纪辰 张明华 王建 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期93-110,共18页

针对水下图像质量差、目标多尺度和严重遮挡导致的漏检和误检等问题,提出一种结合目标信息增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测模型。该模型以RT-DETR框架为基础,提出了边缘特征多尺度注入模块(multiscale injection for edge featur... 针对水下图像质量差、目标多尺度和严重遮挡导致的漏检和误检等问题,提出一种结合目标信息增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测模型。该模型以RT-DETR框架为基础,提出了边缘特征多尺度注入模块(multiscale injection for edge features module,MSI-Edge),将边缘信息注入深层网络中,强化了模型对小目标的感知能力;同时,提出了全局-局部特征增强模块(global-local feature enhancement module,GLF-Enhance)来替代编码器中的传统多头自注意力机制,增强对目标全局和局部信息的学习能力,并加速模型推理;进而,设计了一种新的结合语义-位置路径聚合网络(semantic-location path aggregation network,SL-PAN),利用高层特征作为权重来指导低层特征中的语义信息学习,再使用低层特征作为权重来指导高层特征中的位置信息学习,从而有效缓解多尺度特征融合过程中信息传递退化的问题。在公开水下数据集上进行实验验证,相较基准模型RT-DETR(ResNet50主干网络),在URPC数据集上AP、AP^(50)、AP^(75)指标分别提升了约3.2、3.0和2.7个百分点;在DUO数据集上分别提升了2.9、2.7、3.0个百分点,同时有效降低了误检和漏检率。消融实验验证了各模块的有效性。整体性能与主流目标检测器及最新水下目标检测器相比,达到了较好水平。 展开更多

关键词 水下目标检测 语义-位置路径聚合网络 边缘特征多尺度注入 RT-DETR模型 全局-局部特征增强

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局部特征与全局信息联合的自适应图像增强算法 被引量：1

4

作者 吴京辉 唐林波 赵保军 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期955-960,共6页

针对传统基于修正直方图的图像增强算法不能兼顾局部特征和全局信息的问题,提出一种局部特征与全局信息联合的自适应图像增强算法.该算法将增强分为局部增强和全局增强两部分,局部增强利用像素的邻域信息和局部与全局对比度的比例信息... 针对传统基于修正直方图的图像增强算法不能兼顾局部特征和全局信息的问题,提出一种局部特征与全局信息联合的自适应图像增强算法.该算法将增强分为局部增强和全局增强两部分,局部增强利用像素的邻域信息和局部与全局对比度的比例信息作为幂次变换的伽马值,对图像进行伽马校正,提高图像的亮度和局部对比度;全局增强利用区域相似直方图统计抑制噪声,避免过度增强.实验结果表明,本文算法在客观性能上优于其它传统图像增强算法,并且可以有效提高复杂光照下人脸图像的检测率. 展开更多

关键词 局部对比度增强 全局对比度增强 伽马校正 区域相似性直方图 人脸检测

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基于Retinex里双分量改进的微光图像增强方法 被引量：6

5

作者 陈华腾 刘磊 +2 位作者 钱芸生 邓伟涛 石峰 《应用光学》 CAS 北大核心 2024年第4期819-827,共9页

近年来,微光图像增强技术备受关注,但仍存在一些问题。例如,有时暗区域没有完全改善,有时光源或光源附近的明亮区域曝光过度。针对以上问题,提出了一种基于Retinex模型里照度分量和反射分量双增强的图像增强方法。该方法首先将原始图像... 近年来,微光图像增强技术备受关注,但仍存在一些问题。例如,有时暗区域没有完全改善,有时光源或光源附近的明亮区域曝光过度。针对以上问题,提出了一种基于Retinex模型里照度分量和反射分量双增强的图像增强方法。该方法首先将原始图像由RGB空间转换到HSV空间,并提取其中的V分量进行后续处理;然后对V分量进行引导滤波获得图像照度分量,根据Retinex理论通过分解得到图像的反射分量;接着对照度分量进行全局自适应亮度增强,对反射分量进行多尺度细节加强;再将增强后的照度分量和反射分量按照Retinex模型重构得到V分量重构图,并经过非线性变换处理和局部对比度增强处理;最终转换回RGB空间获得最终增强图。实验结果表明,该方法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)评价值分别为17.741和0.765,具有更好的图像质量,较其他方法表现出更好的增强效果。 展开更多

关键词 微光图像增强 Retinex模型 全局亮度增强 局部对比度增强 细节增强

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自适应复杂光照的视觉SLAM算法

6

作者 吕艳辉 钟强 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第8期114-122,共9页

针对视觉同步定位与地图构建算法在低光照和高光照场景下会定位失败和跟踪丢失的问题,提出一种自适应复杂光照的SLAM算法;提出一种全局自适应图像增强算法,利用改进的自适应全局色调映射和自适应gamma变换调节亮度,再使用CLAHE方法调节... 针对视觉同步定位与地图构建算法在低光照和高光照场景下会定位失败和跟踪丢失的问题,提出一种自适应复杂光照的SLAM算法;提出一种全局自适应图像增强算法,利用改进的自适应全局色调映射和自适应gamma变换调节亮度,再使用CLAHE方法调节对比度;提出自适应阈值算法计算FAST角点检测阈值。实验结果表明,与原算法相比,在相应数据集的4个序列上,绝对轨迹误差的均方根误差平均降低了49.85%。 展开更多

关键词 ORB-SLAM3 全局自适应图像增强 CLAHE 自适应阈值 FAST角点检测

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基于不同尺度增强融合的视网膜血管分割算法 被引量：1

7

作者 冯河洋 李柏林 +1 位作者 刘甲甲 陈少杰 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第1期135-138,142,共5页

针对现有视网膜血管图像提取细小血管准确率较低的问题,提出了一种基于多尺度线性检测器与局部和全局增强相结合的视网膜血管分割方法。对多尺度线检测器进行研究,将其分为小尺度和大尺度两部分;利用小尺度对局部增强后的图像与大尺度... 针对现有视网膜血管图像提取细小血管准确率较低的问题,提出了一种基于多尺度线性检测器与局部和全局增强相结合的视网膜血管分割方法。对多尺度线检测器进行研究,将其分为小尺度和大尺度两部分;利用小尺度对局部增强后的图像与大尺度对全局增强后的图像分别进行检测,得到不同尺度下的响应函数;将不同尺度下的响应函数进行融合,得到最终的视网膜血管结构。在STARE和DRIVE两个数据库上进行实验,结果表明:该算法得到的平均血管准确率分别达到96.62%和96.45%,平均真阳性率分别达到75.52%和83.07%,分割准确率高,能够得到较好的血管分割结果。 展开更多

关键词 视网膜血管 多尺度线检测器 局部增强 全局增强

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基于自编码器的人群异常行为检测算法

8

作者 王玉 杨晓文 +3 位作者 孙福盛 况立群 韩慧妍 张元 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期779-787,共9页

为提高人群异常行为检测算法性能,以STEAL-Net为基础,提出一种融合全局时空特征的自编码器人群异常行为检测算法。在编码器进行特征提取时,将全局跨通道特征提取模块与三维卷积结合,减少全局上下文特征的缺失;将提取到的特征序列输入到... 为提高人群异常行为检测算法性能,以STEAL-Net为基础,提出一种融合全局时空特征的自编码器人群异常行为检测算法。在编码器进行特征提取时,将全局跨通道特征提取模块与三维卷积结合,减少全局上下文特征的缺失;将提取到的特征序列输入到全局时空信息增强模块,进一步对视频帧的全局时空特征进行有效提取;进入解码器对输入帧进行重构,利用重构误差大小对异常行为进行检测。该算法在公开数据集UCSD Ped1、UCSD Ped2和ShanghaiTech上与其它先进方法进行了AUC指标的比较,实验结果表明所提算法的有效性。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 自编码器 全局上下文 全局时空特征 重构 全局跨通道特征提取模块 全局时空信息增强模块

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精密机械模具表面热处理图像增强方法 被引量：1

9

作者 李佳阳 邓佳玉 韩蓉 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第11期71-74,79,共5页

受热源强曝光影响,图像会产生对比度过亮或者过暗的现象,导致边缘细节丢失或者纹理难以分辨的情况,为此提出了一种精密机械模具表面热处理图像增强算法。对直方图做限幅处理,递归分解后计算概率密度,通过曝光度均衡化处理,结合能量函数... 受热源强曝光影响,图像会产生对比度过亮或者过暗的现象,导致边缘细节丢失或者纹理难以分辨的情况,为此提出了一种精密机械模具表面热处理图像增强算法。对直方图做限幅处理,递归分解后计算概率密度,通过曝光度均衡化处理,结合能量函数求解,对图像边缘修正,最后在空域上利用滤波器转换函数计算局部相位和振幅相位,对图像中需要重点监测的部位局部增强。实验结果证明,所提方法可以保留原本细节,提升加强了纹理刻画,使处理后图像信息增加且可视化效果较好,对不同尺寸的机械模具有较好处理,适用性较高。 展开更多

关键词 局部图像增强 精密机械 全局图像增强 曝光度均衡 边缘修正

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基于优化概率密度函数的图像对比增强技术研究

10

作者 惠学武 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第6期156-164,共9页

为了改进局部增强方法的不足,基于图像强度的期望值,构建了全局自适应的图像概率密度函数,提出了一种全局增强的图像对比度增强方法。选择信息熵、峰值信噪比、梯度幅度相似性偏差、直方图利用率作为客观评价指标,测试该方法处理多个图... 为了改进局部增强方法的不足,基于图像强度的期望值,构建了全局自适应的图像概率密度函数,提出了一种全局增强的图像对比度增强方法。选择信息熵、峰值信噪比、梯度幅度相似性偏差、直方图利用率作为客观评价指标,测试该方法处理多个图像数据的效果,得到各个指标的平均值分别为:6.75、25.354、0.012、0.864。对比HE、BBHE、IEBHE、LLVORM、BHEPL、BHEMHB算法处理图像后的效果,结果表明:所提方法在保留图像细节的同时提高了对比度,对各类图像均得到最好的客观评价指标和主观视觉效果。 展开更多

关键词 对比度 直方图均衡化 图像强度期望值 全局增强

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一种基于FFA-Net改进的单幅图像去雾算法

11

作者 何钦 徐望明 +2 位作者 王义焕 罗扬 王薇 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期448-456,共9页

雾霾会严重影响使用卷积神经网络的视觉系统对目标图像的检测和识别能力,为此本文在特征融合注意力网络FFA-Net的基础上设计和添加全局空间上下文增强(GSCE)模块和细节渐进增强(PDE)模块,进而提出一种改进型单幅图像去雾算法。GSCE模块... 雾霾会严重影响使用卷积神经网络的视觉系统对目标图像的检测和识别能力,为此本文在特征融合注意力网络FFA-Net的基础上设计和添加全局空间上下文增强(GSCE)模块和细节渐进增强(PDE)模块,进而提出一种改进型单幅图像去雾算法。GSCE模块用于增强全局空间信息,PDE模块用于逐步细化和增强图像特征,二者结合进行高效和轻量级的特征提取,弥补原模型中大量使用跳跃连接所造成的细节信息损失。改进模型分别在公共基准数据集RESIDE的室内数据和室外数据上进行训练,并分别在SOTS的室内和室外两个数据集上进行了测试。结果表明,本文算法明显超越了原FFA-Net和现有典型的单幅图像去雾算法,尤其在SOTS室内测试数据集上,单独融合GSCE模块就使得PSNR指标从36.36 dB提升到38.39 dB,在进一步使用PDE模块后PSNR指标提升到38.78 dB,算法的去雾性能得到较大提高,验证了改进策略的有效性。 展开更多

关键词 图像去雾 卷积神经网络 FFA-Net 全局空间上下文增强模块 细节渐进增强模块

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