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基于曝光融合的无人机航拍图像增强算法
被引量：
12
1
作者
李亮亮
任佳
+4 位作者
王鹏
吕志刚
孙梦宇
李晓艳
高武奇
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1327-1334,共8页
针对无人机航拍图像光照不均匀及自然雾导致影像质量退化问题,提出了一种无人机航拍图像增强算法。利用改进的低照度图像增强算法均衡亮度对比度;为了解决均衡后图像过增强问题,提出了联合去雾及曝光融合的色彩矫正增强方法;为了保留增...
针对无人机航拍图像光照不均匀及自然雾导致影像质量退化问题,提出了一种无人机航拍图像增强算法。利用改进的低照度图像增强算法均衡亮度对比度;为了解决均衡后图像过增强问题,提出了联合去雾及曝光融合的色彩矫正增强方法;为了保留增强图像的边缘纹理信息,设计了一种效果更佳的细节增强算法,处理后统计直方图更为平滑,可在一定程度上抑制部分噪声,细节纹理信息更强。实验结果表明,所提的航拍图像增强算法,能够有效解决因光照不均或自然雾引起的影像退化现象,提高了无人机航拍图像的质量,主客观图像质量评价指标优于现有绝大多数主流算法,性能更佳。
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关键词
无人机
航拍图像
增强
影像退化
曝光融合
多尺度细节
增强
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职称材料
IRS增强的UAV机会接入宽带CR系统资源分配与安全优化
2
作者
赵国兴
刘富辉
+2 位作者
晏子祥
吴伟
田峰
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期38-47,共10页
提出了一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)增强的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)机会接入宽带认知无线电(Cognitive Radio,CR)系统,以提升系统频谱效率并确保物理层安全(Physical Layer Security,PLS)。通过联...
提出了一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)增强的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)机会接入宽带认知无线电(Cognitive Radio,CR)系统,以提升系统频谱效率并确保物理层安全(Physical Layer Security,PLS)。通过联合优化UAV的波束赋形和飞行轨迹、IRS的反射系数、用户和IRS的关联选择、子载波选择及感知时间,在满足主用户可容忍最大干扰和次级用户最小安全速率需求的前提下,最大化次级网络的和安全速率。由于包含整数规划约束、非线性约束以及优化变量之间的相互耦合,因此导致问题高度非凸。为此,采用了深度强化学习(Deep Rein‑forcement Learning,DRL)算法,包括决斗双重深度Q网络(Dueling Double Deep Q Network,D3QN)算法和软性演员-评论家(Soft Actor‑Critic,SAC)算法。该方法能够高效处理复杂的混合变量优化问题,以提高算法的稳定性和收敛速度,确保在动态环境中获得更优的资源分配和通信安全性能。仿真结果表明,所提方法在通信安全和频谱效率方面显著优于基准方案。IRS、UAV和CR技术的引入显著提升了系统的频谱利用率和用户的安全速率。此外,所提方法在动态环境中展现了较高的稳定性和快速的收敛速度。
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关键词
智能反射面
增强无人机
机会接入
认知无线电
物理层安全
深度强化学习算法
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职称材料
题名
基于曝光融合的无人机航拍图像增强算法
被引量：
12
1
作者
李亮亮
任佳
王鹏
吕志刚
孙梦宇
李晓艳
高武奇
机构
西安工业大学机电工程学院
海南大学信息与通信工程学院
西安工业大学电子信息工程学院
西安工业大学光电工程学院
西安工业大学计算机科学与工程学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1327-1334,共8页
基金
国家自然科学基金(62171360、61961160706)
西安市智能兵器重点实验室(2019220514SYS020CG042)
+3 种基金
2022年度陕西高校青年创新团队项目
海南省自然科学基金创新研究团队项目(620CXTD434)
海南省自然科学基金高层次人才项目(620RC557)
澳门科技发展联合基金(0066/2019/AFJ)资助。
文摘
针对无人机航拍图像光照不均匀及自然雾导致影像质量退化问题,提出了一种无人机航拍图像增强算法。利用改进的低照度图像增强算法均衡亮度对比度;为了解决均衡后图像过增强问题,提出了联合去雾及曝光融合的色彩矫正增强方法;为了保留增强图像的边缘纹理信息,设计了一种效果更佳的细节增强算法,处理后统计直方图更为平滑,可在一定程度上抑制部分噪声,细节纹理信息更强。实验结果表明,所提的航拍图像增强算法,能够有效解决因光照不均或自然雾引起的影像退化现象,提高了无人机航拍图像的质量,主客观图像质量评价指标优于现有绝大多数主流算法,性能更佳。
关键词
无人机
航拍图像
增强
影像退化
曝光融合
多尺度细节
增强
Keywords
UAV aerial photography image enhancement
image degradation
exposure fusion
multi-scale detail enhancement
分类号
TP391 [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
IRS增强的UAV机会接入宽带CR系统资源分配与安全优化
2
作者
赵国兴
刘富辉
晏子祥
吴伟
田峰
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
南京邮电大学理学院
东南大学移动通信全国重点研究实验室
出处
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期38-47,共10页
基金
国家自然科学基金(62271267)
广东省自然资源厅海洋经济发展重点专项基金(GDNRC[2023]24)
东南大学移动通信全国重点实验室开放研究基金(2024D16)资助项目。
文摘
提出了一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)增强的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)机会接入宽带认知无线电(Cognitive Radio,CR)系统,以提升系统频谱效率并确保物理层安全(Physical Layer Security,PLS)。通过联合优化UAV的波束赋形和飞行轨迹、IRS的反射系数、用户和IRS的关联选择、子载波选择及感知时间,在满足主用户可容忍最大干扰和次级用户最小安全速率需求的前提下,最大化次级网络的和安全速率。由于包含整数规划约束、非线性约束以及优化变量之间的相互耦合,因此导致问题高度非凸。为此,采用了深度强化学习(Deep Rein‑forcement Learning,DRL)算法,包括决斗双重深度Q网络(Dueling Double Deep Q Network,D3QN)算法和软性演员-评论家(Soft Actor‑Critic,SAC)算法。该方法能够高效处理复杂的混合变量优化问题,以提高算法的稳定性和收敛速度,确保在动态环境中获得更优的资源分配和通信安全性能。仿真结果表明,所提方法在通信安全和频谱效率方面显著优于基准方案。IRS、UAV和CR技术的引入显著提升了系统的频谱利用率和用户的安全速率。此外,所提方法在动态环境中展现了较高的稳定性和快速的收敛速度。
关键词
智能反射面
增强无人机
机会接入
认知无线电
物理层安全
深度强化学习算法
Keywords
intelligent reflecting surface(IRS)
enhanced unmanned aerial vehicle(UAV)
opportunistic access
cognitive radio(CR)
physical layer security(PLS)
deep reinforcement learning(DRL)algorithm
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于曝光融合的无人机航拍图像增强算法
李亮亮
任佳
王鹏
吕志刚
孙梦宇
李晓艳
高武奇
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
IRS增强的UAV机会接入宽带CR系统资源分配与安全优化
赵国兴
刘富辉
晏子祥
吴伟
田峰
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
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