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基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测被引量：2: 1; 作者王世杰易稳 +2 位作者姬楠楠王长鹏宋学力《激光杂志》北大核心 2021年第1期93-97,共5页; 合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测可以看作是一个分类过程,像素被分类为变化类和不变类。但是,差异图的质量影响了现有方法的检测精度。为了提供高质量的差异图,提出一种基于组合差异图和卷积小波神经网络(Convo... 展开更多; 关键词合成孔径雷达图像变化检测差异图像卷积小波神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积小波神经网络的鲁棒无监督SAR图像变化检测: 2; 作者苏心意郭涛 +2 位作者刘叶琦时英元李威《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第10期32-36,共5页; 因合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像不受大气和阳光条件的影响,其成为进行变化检测的理想信息源。针对SAR图像变化检测中的易受噪声影响、过拟合等问题,提出了一种基于卷积小波神经网络的鲁棒无监督SAR图像变化检测方法... 展开更多; 关键词合成孔径雷达变化检测卷积小波神经网络模糊C均值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于注意力机制的MWCNN网络的海洋自由表面多次波压制研究: 3; 作者胡嘉晨童思友 +5 位作者尚新民孙朋朋王忠成王士雨魏皓辛成庆《中国海洋大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第2期89-102,共14页; 本文提出了一种基于注意力机制的多级小波变换驱动的卷积神经网络(Multi-level wavelet CNN, MWCNN)来压制海洋地震资料中的自由表面多次波。该方法通过小波变换实现数据特征尺寸的压缩,从而避免传统下采样带来的信息缺失问题。此外,它... 展开更多; 关键词海洋地震资料自由表面多次波多级小波变换驱动的卷积神经网络(MWCNN) 注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于差异图构造与融合的SAR图像变化检测方法: 4; 作者林娇火久元《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期128-134,共7页; 针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑点噪声而影响变化检测精度和准确性等问题,提出了一种基于差异图构造与融合的SAR图像变化检测方法。该方法通过L-SRAD混合滤波对SAR图像进行预处理,使用基于边缘预检测的小波融合算法实现对数双... 展开更多; 关键词 SAR变化检测 L-SRAD滤波器对数双曲余弦比改进的小波融合卷积小波神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于DS证据融合生成伪标签的SAR图像变化检测: 5; 作者黄炳赫宋学力 +3 位作者肖玉柱许王琴易稳杜社林《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第6期60-66,共7页; 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像变化检测是一种检测两张SAR图像中变化区域的技术。在基于神经网络的无监督变化检测方法中,伪标签的质量影响到了检测结果的精度。为了提高精度,提出一种基于登普斯特-沙弗(Dempster-Sha... 展开更多; 关键词合成孔径雷达图像训练样本登普斯特-沙弗证据理论卷积小波神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图像处理与深度学习方法的棉纤维梳理过程纤维检测识别技术被引量：9: 6; 作者邵金鑫张宝昌曹继鹏《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期40-46,共7页; 针对棉纤维梳理过程中高速摄像机对锡林表面拍摄得到的图像无法人眼识别的问题,使用图像处理与深度学习结合的算法,通过一系列检测流程实现人眼的辅助识别。采用高速摄像机对梳棉机移动盖板下的锡林表面梳理过程进行拍摄得到数据图像,... 展开更多; 关键词棉纤维梳理纤维图像纤维识别多级小波卷积神经网络多尺度边缘检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测被引量：2: 1; 作者王世杰易稳姬楠楠王长鹏宋学力; 机构长安大学理学院; 出处《激光杂志》北大核心 2021年第1期93-97,共5页; 基金长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.310812163504)。; 文摘合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测可以看作是一个分类过程,像素被分类为变化类和不变类。但是,差异图的质量影响了现有方法的检测精度。为了提供高质量的差异图,提出一种基于组合差异图和卷积小波神经网络(Convolutional-Wavelet Neural Network,CWNN)结合的SAR图像变化检测方法。首先,使用对数比算子、均值比算子和差分算子产生差异图,并使用简单的组合方法得到最终的差异图。然后,在差异图上使用分层模糊C均值获得变化类和不变化类的训练样本。最后,使用训练好的CWNN对所有像素进行分类。该方法提高了差异图的质量,为网络提供高质量的训练样本。真实SAR图像数据集上的实验结果表明,该方法提高了变化检测精度。; 关键词合成孔径雷达图像变化检测差异图像卷积小波神经网络; Keywords synthetic aperture radar image change detection difference image convolutional-wavelet neural network; 分类号 TN29 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积小波神经网络的鲁棒无监督SAR图像变化检测: 2; 作者苏心意郭涛刘叶琦时英元李威; 机构中北大学电子测试技术国家重点实验室; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第10期32-36,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.51975541)。; 文摘因合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像不受大气和阳光条件的影响,其成为进行变化检测的理想信息源。针对SAR图像变化检测中的易受噪声影响、过拟合等问题,提出了一种基于卷积小波神经网络的鲁棒无监督SAR图像变化检测方法。通过NR算子产生差异图,在差异图上使用分级模糊C均值获得训练样本;采用虚拟样本的方法,对训练样本进行扩充;在网络中引入双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT),保留图像信息的同时抑制散斑噪声的干扰,进一步提高检测精度。在Sulzburger和Ottawa数据集上进行了实验,结果表明该方法提高了变化检测精度和准确率,准确率分别达到了98.8%和98.39%。; 关键词合成孔径雷达变化检测卷积小波神经网络模糊C均值; Keywords synthetic aperture radar change detection convolutional wavelet neural network fuzzy C-means; 分类号 TN29 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于注意力机制的MWCNN网络的海洋自由表面多次波压制研究: 3; 作者胡嘉晨童思友尚新民孙朋朋王忠成王士雨魏皓辛成庆; 机构中国海洋大学海洋地球科学学院青岛海洋科技中心海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室中国石化胜利油田分公司物探研究院; 出处《中国海洋大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第2期89-102,共14页; 基金国家自然科学基金项目(42074140)资助。; 文摘本文提出了一种基于注意力机制的多级小波变换驱动的卷积神经网络(Multi-level wavelet CNN, MWCNN)来压制海洋地震资料中的自由表面多次波。该方法通过小波变换实现数据特征尺寸的压缩,从而避免传统下采样带来的信息缺失问题。此外,它还引入了注意力机制来扩大感受野,提高训练的保真效果。用本文算法与DnCNN网络、U-Net网络分别对不同观测系统下的模拟数据和实际数据进行对比测试,实验结果表明基于注意力机制的MWCNN网络能较好地分离一次波和自由表面多次波,对有效信号的保护比其它两种网络更优秀,具有较强的泛化能力和压制效率。; 关键词海洋地震资料自由表面多次波多级小波变换驱动的卷积神经网络(MWCNN) 注意力机制; Keywords marine seismic data free-surface multiple multi-level wavelet CNN attention mechanism; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于差异图构造与融合的SAR图像变化检测方法: 4; 作者林娇火久元; 机构兰州交通大学电子与信息工程学院国家冰川冻土沙漠科学数据中心兰州瑞智元信息技术有限责任公司; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期128-134,共7页; 基金国家自然科学基金(No.62262038) 甘肃省科技计划-中小企业创新基金(No.21CX6JA150) +1 种基金兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金。; 文摘针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑点噪声而影响变化检测精度和准确性等问题,提出了一种基于差异图构造与融合的SAR图像变化检测方法。该方法通过L-SRAD混合滤波对SAR图像进行预处理,使用基于边缘预检测的小波融合算法实现对数双曲余弦比值差异图DCLR和邻域比值差异图DNR的融合,结合FCM算法和CWNN卷积神经网络对所得融合差异图进行变化检测。其中FCM算法将融合差异图预分类为三个聚类,选择合适的预分类结果作为训练样本训练CWNN模型,最后使用CWNN模型对预分类结果进行二次分类,得到最终的变化检测图。在Bern数据集上进行了对比实验,实验结果证明该方法具有较强的变化检测能力,变化检测准确率达到99.67%。; 关键词 SAR变化检测 L-SRAD滤波器对数双曲余弦比改进的小波融合卷积小波神经网络; Keywords SAR change detection L-SRAD filter logarithmic hyperbolic cosine focus wavelet fusion convolutional wavelet neural network; 分类号 TN29 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于DS证据融合生成伪标签的SAR图像变化检测: 5; 作者黄炳赫宋学力肖玉柱许王琴易稳杜社林; 机构长安大学理学院; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第6期60-66,共7页; 基金长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.310812163504)。; 文摘合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像变化检测是一种检测两张SAR图像中变化区域的技术。在基于神经网络的无监督变化检测方法中,伪标签的质量影响到了检测结果的精度。为了提高精度,提出一种基于登普斯特-沙弗(Dempster-Shafer,DS)证据融合理论生成伪标签的方法,再结合多层次模糊C类均值聚类和卷积小波神经网络实现变化检测。该方法通过对三种不同差异图聚类生成的伪标签进行DS证据融合得到融合伪标签,使训练样本更加准确,然后利用网络对像素进行分类,得到变化检测结果。经过实验,该方法在渥太华、越南红河和黄河数据集上的检测精度分别达到了98.48%、97.95%和96.18%。; 关键词合成孔径雷达图像训练样本登普斯特-沙弗证据理论卷积小波神经网络; Keywords sar image training sample dempster-shafer evidence theory convolutional-wavelet neutral network; 分类号 TN29 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图像处理与深度学习方法的棉纤维梳理过程纤维检测识别技术被引量：9: 6; 作者邵金鑫张宝昌曹继鹏; 机构北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院深圳航天科技创新研究院辽东学院辽宁省功能纺织材料重点实验室; 出处《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期40-46,共7页; 基金深圳市海外高层次人才资金资助项目(KQTD2016112515134654) 辽宁省自然科学基金项目(2019-MS-148)。; 文摘针对棉纤维梳理过程中高速摄像机对锡林表面拍摄得到的图像无法人眼识别的问题,使用图像处理与深度学习结合的算法,通过一系列检测流程实现人眼的辅助识别。采用高速摄像机对梳棉机移动盖板下的锡林表面梳理过程进行拍摄得到数据图像,首先对图像通过多级小波卷积神经网络提取去噪残差,然后使用深度卷积超分辨率重构网络进行超分辨率重构,最后使用一种强噪声条件下的多尺度边缘检测与增强算法进行纤维的勾画,得到可供人眼识别的清晰的纤维图像,最后尝试使用特征增强后的图像样本进行循环生成对抗网络的训练,得到更连续清晰的纤维提取结果。研究表明,该图像处理流程提高了对梳理过程纤维的检测识别效果,为纤维梳理领域的研究提供了一种新的思路。; 关键词棉纤维梳理纤维图像纤维识别多级小波卷积神经网络多尺度边缘检测; Keywords cotton fiber carding fiber image fiber recognition multi-level wavelet convolutional neural network multi-scale edge detection; 分类号 TS113.1 [轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测	王世杰易稳姬楠楠王长鹏宋学力	《激光杂志》北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于卷积小波神经网络的鲁棒无监督SAR图像变化检测	苏心意郭涛刘叶琦时英元李威	《激光杂志》 CAS 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于注意力机制的MWCNN网络的海洋自由表面多次波压制研究	胡嘉晨童思友尚新民孙朋朋王忠成王士雨魏皓辛成庆	《中国海洋大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于差异图构造与融合的SAR图像变化检测方法	林娇火久元	《激光杂志》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于DS证据融合生成伪标签的SAR图像变化检测	黄炳赫宋学力肖玉柱许王琴易稳杜社林	《激光杂志》 CAS 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于图像处理与深度学习方法的棉纤维梳理过程纤维检测识别技术	邵金鑫张宝昌曹继鹏	《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料