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基于散射点拓扑和双分支卷积神经网络的SAR图像小样本舰船分类
被引量：
3
1
作者
张翼鹏
卢东东
+1 位作者
仇晓兰
李飞
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期411-427,共17页
随着合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测和识别领域的广泛应用,准确而高效地进行舰船分类已经成为一个亟待解决的问题。在小样本学习场景下,一般的方法面临着泛化能力不足的问题,因此该文引入了额外的信息和特征,旨在增加模型对目标的理...
随着合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测和识别领域的广泛应用,准确而高效地进行舰船分类已经成为一个亟待解决的问题。在小样本学习场景下,一般的方法面临着泛化能力不足的问题,因此该文引入了额外的信息和特征,旨在增加模型对目标的理解和泛化能力。该文通过散射关键点构建拓扑结构以表征舰船目标的结构和形状特征,并计算拓扑结构的拉普拉斯矩阵,将散射点之间的拓扑关系转化为矩阵形式,最后将SAR图像和拉普拉斯矩阵分别作为双分支网络的输入进行特征提取。在网络结构方面,该文设计了一个由两个独立的卷积分支组成的双分支卷积神经网络,分别负责处理视觉特征和拓扑特征,并用两个交叉融合注意力模块分别对两个分支的特征进行交互融合。该方法有效地将目标散射点拓扑关系与网络的自动学习过程相结合,从而增强模型的泛化能力并提高分类精度。实验结果表明,在OpenSARShip数据集上,所提方法在1-shot和5-shot任务的平均准确率分别为53.80%和73.00%。而在FUSAR-Ship数据集上,所提方法分别取得了54.44%和71.36%的平均准确率。所提方法在1-shot和5-shot的设置下相比基础方法准确率均提升超过15%,证明了散射点拓扑的应用对SAR图像小样本舰船分类的有效性。
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关键词
合成孔径雷达(SAR)
舰船分类
小样本学习
散射点拓扑
双分支卷积神经网络
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职称材料
基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别研究
2
作者
陈虹云
徐欢潇
+1 位作者
李秀静
梅香香
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第10期136-140,共5页
图像的亮度和对比度通常较低,使得目标信息变得模糊不清,增加识别的难度。针对传统识别方法面对多个显著性目标识别不准确的问题,提出基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别方法。针对弱光图像实施图像灰度化处理和去噪处理...
图像的亮度和对比度通常较低,使得目标信息变得模糊不清,增加识别的难度。针对传统识别方法面对多个显著性目标识别不准确的问题,提出基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别方法。针对弱光图像实施图像灰度化处理和去噪处理。增强弱光图像,调节弱光问题,利用双分支卷积神经网络,提取弱光图像显著性目标特征。实验结果表明:所研究方法应用下,无论图像中存在几个显著性目标,Kappa值均在0.8以上,准确性较高。
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关键词
双分支卷积神经网络
弱光图像
显著性目标
识别方法
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职称材料
基于双分支卷积神经网络的红外与可见光图像局部融合算法
被引量：
3
3
作者
许云英
杨瑞
+3 位作者
贺天福
刘尚为
范太然
徐晨晨
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022年第5期521-528,共8页
红外图像和可见光图像均存在一定的局限性,依靠单个种类图像无法满足工程实际需求,可通过引入图像融合技术,获取高质量的融合图像。为更好保障输出信息特征的多样性,本文引入一种双分支卷积神经网络实现红外与可见光图像局部融合;在双...
红外图像和可见光图像均存在一定的局限性,依靠单个种类图像无法满足工程实际需求,可通过引入图像融合技术,获取高质量的融合图像。为更好保障输出信息特征的多样性,本文引入一种双分支卷积神经网络实现红外与可见光图像局部融合;在双分支卷积神经网络基础上,同时从红外图像、可见光图像得到跨渠道信息、渠道内信息种特征,增加了融合图像的信息量。采用整数小波变换方法进行图像压缩。建立颜色空间模型时,合理调节t因子的数值,获得理想的融合图像。实验结果表明,与现有方法相比,本方法融合后图像边缘信息得到充分保留,图像细节得到增强,红外与可见光图像融合效果更好。
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关键词
双分支卷积神经网络
红外与可见光图像
梯度下降理论
小波变换
图像插值
图像融合
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职称材料
题名
基于散射点拓扑和双分支卷积神经网络的SAR图像小样本舰船分类
被引量：
3
1
作者
张翼鹏
卢东东
仇晓兰
李飞
机构
苏州市微波成像处理与应用技术重点实验室
苏州空天信息研究院
中国科学院空天信息创新研究院
中国科学院大学
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
出处
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期411-427,共17页
基金
国家自然科学基金(61991421,62022082)。
文摘
随着合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测和识别领域的广泛应用,准确而高效地进行舰船分类已经成为一个亟待解决的问题。在小样本学习场景下,一般的方法面临着泛化能力不足的问题,因此该文引入了额外的信息和特征,旨在增加模型对目标的理解和泛化能力。该文通过散射关键点构建拓扑结构以表征舰船目标的结构和形状特征,并计算拓扑结构的拉普拉斯矩阵,将散射点之间的拓扑关系转化为矩阵形式,最后将SAR图像和拉普拉斯矩阵分别作为双分支网络的输入进行特征提取。在网络结构方面,该文设计了一个由两个独立的卷积分支组成的双分支卷积神经网络,分别负责处理视觉特征和拓扑特征,并用两个交叉融合注意力模块分别对两个分支的特征进行交互融合。该方法有效地将目标散射点拓扑关系与网络的自动学习过程相结合,从而增强模型的泛化能力并提高分类精度。实验结果表明,在OpenSARShip数据集上,所提方法在1-shot和5-shot任务的平均准确率分别为53.80%和73.00%。而在FUSAR-Ship数据集上,所提方法分别取得了54.44%和71.36%的平均准确率。所提方法在1-shot和5-shot的设置下相比基础方法准确率均提升超过15%,证明了散射点拓扑的应用对SAR图像小样本舰船分类的有效性。
关键词
合成孔径雷达(SAR)
舰船分类
小样本学习
散射点拓扑
双分支卷积神经网络
Keywords
Synthetic Aperture Radar(SAR)
Ship classification
Few-shot learning
Scattering point topology
Dual-Branch Convolutional Neural Network(DB-CNN)
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别研究
2
作者
陈虹云
徐欢潇
李秀静
梅香香
机构
南通理工学院计算机与信息工程学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第10期136-140,共5页
基金
南通理工学院第二批中青年骨干教师培养专项(科学研究或校企合作)(No.ZONGGJS202236)
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究面上项目(No.22KJD520008)。
文摘
图像的亮度和对比度通常较低,使得目标信息变得模糊不清,增加识别的难度。针对传统识别方法面对多个显著性目标识别不准确的问题,提出基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别方法。针对弱光图像实施图像灰度化处理和去噪处理。增强弱光图像,调节弱光问题,利用双分支卷积神经网络,提取弱光图像显著性目标特征。实验结果表明:所研究方法应用下,无论图像中存在几个显著性目标,Kappa值均在0.8以上,准确性较高。
关键词
双分支卷积神经网络
弱光图像
显著性目标
识别方法
Keywords
double branch convolutional neural network
low light image
significance goals
recognition methods
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于双分支卷积神经网络的红外与可见光图像局部融合算法
被引量：
3
3
作者
许云英
杨瑞
贺天福
刘尚为
范太然
徐晨晨
机构
江苏海洋大学电子工程学院
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022年第5期521-528,共8页
基金
江苏海洋大学电子工程学院研究生科研创新项目(DZXS202006)。
文摘
红外图像和可见光图像均存在一定的局限性,依靠单个种类图像无法满足工程实际需求,可通过引入图像融合技术,获取高质量的融合图像。为更好保障输出信息特征的多样性,本文引入一种双分支卷积神经网络实现红外与可见光图像局部融合;在双分支卷积神经网络基础上,同时从红外图像、可见光图像得到跨渠道信息、渠道内信息种特征,增加了融合图像的信息量。采用整数小波变换方法进行图像压缩。建立颜色空间模型时,合理调节t因子的数值,获得理想的融合图像。实验结果表明,与现有方法相比,本方法融合后图像边缘信息得到充分保留,图像细节得到增强,红外与可见光图像融合效果更好。
关键词
双分支卷积神经网络
红外与可见光图像
梯度下降理论
小波变换
图像插值
图像融合
Keywords
two-branch convolutional neural network
infrared and visible light images
Gradient descent theory
wavelet transform
image interpolation
image fusion
分类号
TP391.4 [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
基于散射点拓扑和双分支卷积神经网络的SAR图像小样本舰船分类
张翼鹏
卢东东
仇晓兰
李飞
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别研究
陈虹云
徐欢潇
李秀静
梅香香
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于双分支卷积神经网络的红外与可见光图像局部融合算法
许云英
杨瑞
贺天福
刘尚为
范太然
徐晨晨
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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