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基于光照感知和特征增强的可见光-热红外图像语义分割 被引量：1
1
作者 刘锟龙 王虎 +4 位作者 刘小强 牛帅旭 黄奕 付琦 赵涛 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期219-230,共12页
在智能光电设备中,基于人工智能的可见光-热红外(Red Greed Blue-Thermal, RGB-T)图像语义分割任务可以广泛应用于自动驾驶、无人机航拍、视频监控等。图像的光照信息能在一定程度上反映场景中图像局部区域信息的可靠性,利用光照先验信... 在智能光电设备中,基于人工智能的可见光-热红外(Red Greed Blue-Thermal, RGB-T)图像语义分割任务可以广泛应用于自动驾驶、无人机航拍、视频监控等。图像的光照信息能在一定程度上反映场景中图像局部区域信息的可靠性,利用光照先验信息有助于进一步提高语义分割的性能。基于此,提出一种基于光照感知和特征增强的RGB-T图像语义分割模型,通过挖掘光照先验信息并结合注意力机制,引导网络在多模态图像特征融合过程中更加关注可靠信息的提取,同时抑制干扰信息的引入。实验在MFNet数据集上与最新的12种方法进行了比较,相比于性能第2的模型,mAcc提高了5.4%,mIoU提高了1.0%。所提网络模型能够获得更准确的分割结果,并通过定性定量实验验证所提模型及各个模块的有效性。 展开更多
关键词 可见光-热红外图像语义分割 卷积神经网络 图像先验信息 光照感知算法 特征增强和融合算法
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基于多路径上下文特征感知的可见光与红外融合图像语义分割
2
作者 李迪 申森 +1 位作者 余浩男 李鹏飞 《海军工程大学学报》 北大核心 2025年第1期84-90,共7页
主流语义分割方法存在针对遮挡、重叠导致的分割效果不佳和类间边界分割缺失等问题。为此,设计了一种基于可见光与红外融合图像的多尺度补丁嵌入和多路径交叉注意力语义分割方法,实现了多类别目标的高精度完整分割。首先,采用多层深度... 主流语义分割方法存在针对遮挡、重叠导致的分割效果不佳和类间边界分割缺失等问题。为此,设计了一种基于可见光与红外融合图像的多尺度补丁嵌入和多路径交叉注意力语义分割方法,实现了多类别目标的高精度完整分割。首先,采用多层深度可分离卷积组成的补丁嵌入模块提取多尺度语义表征信息;然后,使用并行处理模式的多路径交叉注意力模块基于补丁嵌入阶段的全局上下文信息构建完整序列模型,在同一层级实现从粗粒度到细粒度信息的特征表示;最后,在解码器阶段设计了一个多层渐进交互模块,对编码器阶段获取的多尺度特征采用逐层交互后渐进融合的方式聚合多类语义信息和空间信息,克服了类间分割边界不完整和类内分割不一致的难点。实验结果表明:在基于可见光与红外融合图像组成的数据集的语义分割实验中,所提方法整体性能优于目前的主流分割方法。 展开更多
关键词 可见光与红外融合图像 语义分割 多尺度补丁嵌入 交叉注意力 多尺度特征融合
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基于语义驱动的红外与可见光图像交互融合
3
作者 王瑾春 马萍 +2 位作者 张宏立 王聪 苑茹 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第9期56-64,共9页
为解决现有的红外与可见光图像融合算法存在像素信息保留和语义特征提取不足的问题,提出一种基于语义驱动的红外与可见光图像交互融合算法。首先,通过联合操作图像融合网络和图像分割网络,形成语义驱动效果,更好地保留图像在像素域和语... 为解决现有的红外与可见光图像融合算法存在像素信息保留和语义特征提取不足的问题,提出一种基于语义驱动的红外与可见光图像交互融合算法。首先,通过联合操作图像融合网络和图像分割网络,形成语义驱动效果,更好地保留图像在像素域和语义域的信息特征;然后,构建跨域交互整合模块,捕捉红外与可见光图像特征,允许特征在不同空间和独立通道之间交互传递,实现特征从局部到全局的映射,增强两类图像的互补特性;最后,引入语义损失函数约束网络训练以保留源图像的内在语义特征。在多波段图像数据集和多光谱道路场景数据集上进行图像融合和分割实验,并与其他6种先进的融合算法进行比较。融合实验结果表明,本文算法在基于梯度的相似性度量、信息熵、峰值信噪比、空间频率、标准差、视觉保真度6个客观评价指标上分别平均提高了47.92%、6.15%、0.87%、44.31%、35.99%、36.88%;分割实验结果表明,本文算法在所有评价指标中,结果均为最优。所提算法在主观视觉效果的定性分析与客观质量评价的定量指标方面整体效果优于现有融合算法,融合图像可以兼顾视觉质量和高级语义任务,能更好地服务于人类视觉观察和机器视觉感知。 展开更多
关键词 交互融合 红外与可见光图像 语义驱动 语义分割
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面向复杂电力环境场景理解的可见光和红外图像特征级融合方法
4
作者 黄志鸿 杜瑞 张辉 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期631-640,共10页
随着电力系统自动化和智能化程度的不断提高,变电站和配电网设备的有效监测与故障诊断成为保证电网稳定运行的重要手段。针对传统单模态图像处理方法在复杂电力环境中面临的挑战,本文提出了一种基于可见光和红外图像特征级融合的场景理... 随着电力系统自动化和智能化程度的不断提高,变电站和配电网设备的有效监测与故障诊断成为保证电网稳定运行的重要手段。针对传统单模态图像处理方法在复杂电力环境中面临的挑战,本文提出了一种基于可见光和红外图像特征级融合的场景理解方法。通过深入分析可见光图像和红外图像的互补特性,设计了一个双分支的对称融合网络框架,有效结合了可见光图像的高分辨率纹理信息和红外图像的温度信息。此外,引入多尺度特征融合层和多尺度注意力解码器,以提高模型的分割精度和细节恢复能力。实验结果表明,该方法在变电站设备监测中取得了优异的性能,尤其是在处理光照不足和遮挡情况下的图像时,展现出了较好的鲁棒性。该研究不仅为复杂电力环境的监测提供了一种有效的技术手段,而且对于推动电力系统智能化管理具有重要的理论和实践意义。 展开更多
关键词 特征级融合 场景理解 电力系统监测 变电站设备 智能化电网 多模态融合 图像语义分割 红外可见光图像
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基于语义分割的红外和可见光图像融合 被引量：13
5
作者 周华兵 侯积磊 +3 位作者 吴伟 张彦铎 吴云韬 马佳义 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期436-443,共8页
红外图像即使在低光照条件下,也能根据热辐射的差异将目标与背景区分开来,而可见光图像具有高空间分辨率的纹理细节,此外,红外和可见光图像都含有相应的语义信息.因此,红外与可见光图像融合,需要既保留红外图像的辐射信息,也保留可见光... 红外图像即使在低光照条件下,也能根据热辐射的差异将目标与背景区分开来,而可见光图像具有高空间分辨率的纹理细节,此外,红外和可见光图像都含有相应的语义信息.因此,红外与可见光图像融合,需要既保留红外图像的辐射信息,也保留可见光图像的纹理细节,同时,也要反映出二者的语义信息.而语义分割可以将图像转换为带有语义的掩膜,提取源图像的语义信息.提出了一种基于语义分割的红外和可见光图像融合方法,能够克服现有融合方法不能针对性地提取不同区域特有信息的缺点.使用生成式对抗神经网络,并针对源图像的不同区域设计了2种不同的损失函数,以提高融合图像的质量.首先通过语义分割得到含有红外图像目标区域语义信息的掩模,并利用掩模将红外和可见光图像分割为红外图像目标区域、红外图像背景区域、可见光图像目标区域和可见光图像背景区域;然后对目标区域和背景区域分别采用不同的损失函数得到目标区域和背景区域的融合图像;最后将2幅融合图像结合起来得到最终融合图像.实验表明,融合结果目标区域对比度更高,背景区域纹理细节更丰富,提出的方法取得了较好的融合效果. 展开更多
关键词 红外图像 可见光图像 图像融合 语义分割 掩膜
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基于Deeplab-v3+的小目标与边缘增强热图像语义分割网络 被引量：2
6
作者 任莎莎 刘琼 张晓东 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期701-713,共13页
由于热图像存在无颜色信息,边缘模糊,细节信息较弱等问题,较难获得高质量的图像分割效果.为解决这个问题,在编码-解码(encode-decode)架构的基础上,本文增加了多级像素空间注意模块(multi-level pixel spatial attention module,MPAM)... 由于热图像存在无颜色信息,边缘模糊,细节信息较弱等问题,较难获得高质量的图像分割效果.为解决这个问题,在编码-解码(encode-decode)架构的基础上,本文增加了多级像素空间注意模块(multi-level pixel spatial attention module,MPAM)、边缘提取模块(edge extraction module,EEM)和小目标提取模块(tiny target extraction module,TTM).其中,MPAM能使网络充分保留细节的同时捕捉到语义信息,EEM和TTM分别提取具有语义信息的边缘和小目标等细节特征.为提高各类别边缘相交区域像素点和小目标物体的预测精度,设计了专门的损失函数对已获得的边缘和小目标特征进行监督训练,提高各类别边缘相交区域像素点和小目标物体的预测精度.将该方法分别应用于课题组构建的热图像数据集SCUT_SEG、公开的热图像数据集SODA和合成热红外数据集Cityscpae,实验结果表明:本文方法比FCN、PSPNet、Deeplabv3+、MCNet、EC-CNN等5种网络分割算法效果略好,性能提升约2.2个百分点. 展开更多
关键词 热图像语义分割 编码-解码 注意模块 小目标特征 边缘特征
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基于深度学习和GB-RBM的UAV红外语义分割方法 被引量：2
7
作者 冯向东 邬忠萍 郝宗波 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第8期2432-2438,共7页
为提高UAV红外图像语义分割的性能,提出基于深度学习和高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GB-RBM)的实时语义分割模型。确认地面车辆实时特征提取中的关键问题。基于GB-RBM,提出用于编码阶段的形状先验模型。通过将SegNet中的编码器-解码器结构... 为提高UAV红外图像语义分割的性能,提出基于深度学习和高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GB-RBM)的实时语义分割模型。确认地面车辆实时特征提取中的关键问题。基于GB-RBM,提出用于编码阶段的形状先验模型。通过将SegNet中的编码器-解码器结构与GB-RBM模块相融合,在解码器块中生成红外数据的实时映射,实现准确快速的语义分割。实验结果表明,所提方法能够很好地处理红外视频中的实时几何信息,在3个实验数据集上的平均精度约为0.98,平均处理时长约为17.86 s,性能优于其它优秀方法。 展开更多
关键词 深度学习 语义分割 受限玻尔兹曼机 红外图像 编码器-解码器 特征提取 几何信息
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基于热力图像的道路场景稠密多级语义分割方法
8
作者 杨峰 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第6期125-130,共6页
语义分割能帮助自动驾驶实现精准感知。为解决彩色图像在模糊或昏暗场景下分割效果差,提出一种基于彩色图像和热力图像的多级融合语义分割网络。将语义分割任务分解为4个阶段,包括稠密多级融合特征提取、前景显著定位、目标分割任务和... 语义分割能帮助自动驾驶实现精准感知。为解决彩色图像在模糊或昏暗场景下分割效果差,提出一种基于彩色图像和热力图像的多级融合语义分割网络。将语义分割任务分解为4个阶段,包括稠密多级融合特征提取、前景显著定位、目标分割任务和边界细化。主干网络提取热红外信息,将提取后的信息作为辅助信息与彩色图像信息进行融合,对融合后的特征进行前景和背景区域的区分,并用于目标分割和边界细化。多场景实验仿真表明,本方法能够有效提升模糊和昏暗场景下的道路场景分割效果。 展开更多
关键词 道路场景 语义分割 热力图像 热红外信息
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全局特征提取的全卷积网络图像语义分割算法 被引量：11
9
作者 李瀚超 蔡毅 王岭雪 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第7期595-599,615,共6页
以全卷积神经网络为基础设计图像语义分割算法框架,设计全局特征提取模块提升高维语义特征的提取能力,引入带孔卷积算子保留图像细节并提升分割结果的分辨率。通过搭建端到端的图像语义分割算法框架进行训练,在可见光数据集上对算法框... 以全卷积神经网络为基础设计图像语义分割算法框架,设计全局特征提取模块提升高维语义特征的提取能力,引入带孔卷积算子保留图像细节并提升分割结果的分辨率。通过搭建端到端的图像语义分割算法框架进行训练,在可见光数据集上对算法框架进行性能评估,结果表明,本文方法在可见光图像上取得良好的语义分割性能和精度。本文还在不借助红外数据标注训练的情况下对红外图像进行分割,结果证明本文方法在典型红外目标如行人、车辆的分割中也有较好的表现。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 热图像 红外图像 带孔卷积 全局特征 语义分割
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基于类别色彩查找表的彩色夜视方法 被引量：1
10
作者 张玮雯 谷小婧 顾幸生 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期954-961,共8页
针对夜视图像解读困难的问题,提出了一种面向类别的色彩查找表的彩色夜视方法。该方法可以将不同景物的特征色彩映射到多波段夜间图像,使观察者能够更快、更好地解读图像,从而提高态势感知并缩短反应时间。这种映射方法首先采用深度学... 针对夜视图像解读困难的问题,提出了一种面向类别的色彩查找表的彩色夜视方法。该方法可以将不同景物的特征色彩映射到多波段夜间图像,使观察者能够更快、更好地解读图像,从而提高态势感知并缩短反应时间。这种映射方法首先采用深度学习中的语义分割技术对图像进行分割,然后使用类别色彩查找表固定不同波段对应色彩,避免了全局彩色化时出现的色彩单一、不自然的缺点。实验结果表明,与其他全局彩色化方法相比,本文方法对于夜视图像的解析能力更强。 展开更多
关键词 彩色夜视 类别色彩查找表 语义分割 多波段图像 热红外图像
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