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融合边缘信息的并行图像修复算法
1
作者
文瑞森
原玲
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第6期265-271,共7页
现有图像修复方法仍存在边缘混淆、纹理缺失或修复失真不连贯等问题。针对上述问题,提出一种融合边缘结构的并行生成对抗修复网络。首先设计一个边缘结构修复网络得到完整的边缘结构信息,接着再将待修复破损图和边缘结构信息送入基于门...
现有图像修复方法仍存在边缘混淆、纹理缺失或修复失真不连贯等问题。针对上述问题,提出一种融合边缘结构的并行生成对抗修复网络。首先设计一个边缘结构修复网络得到完整的边缘结构信息,接着再将待修复破损图和边缘结构信息送入基于门卷积的并行网络结构,分别通过改进的感知注意力模块以及多尺度融合块两条支路提取信息来最终修复图像。在Paris StreetView和CelebA-HQ数据集上的实验结果表明该方法在PSNR和SSIM指标上基本优于对比算法,大比例缺失掩码下效果显著平均提升6.2%与5.5%,取得真实良好的修复效果。
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关键词
边缘信息
多尺度融合块
门卷积
感知注意力
图像修复
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职称材料
一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法
被引量：
2
2
作者
管军
石爱业
+2 位作者
徐传杰
李景奇
胡锐
《现代电子技术》
2023年第14期7-10,共4页
为提高多时相遥感影像的海岛变化检测精度,文中采用编解码结构模型将变化检测中变和不变的二分类问题视为语义分割任务,提出一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法(RMFNet)。首先,在编码器层构建4组优化的残差...
为提高多时相遥感影像的海岛变化检测精度,文中采用编解码结构模型将变化检测中变和不变的二分类问题视为语义分割任务,提出一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法(RMFNet)。首先,在编码器层构建4组优化的残差卷积块(RC)用于提取特征信息,每组残差卷积块通过三重跳跃连接方式提高网络的泛化能力;其次,构建基于空洞空间金字塔池化的多尺度特征融合块(MFF),融合语义信息、全局上下文信息以充分学习海岛变化与未变化的特征;然后,使用损失函数指导残差卷积块和多尺度特征融合块的训练;最后,以中国香港岛为例,基于公开的变化检测OSCD数据集进行仿真实验。结果表明:提出的RMFNet方法的Kappa值比CNN、ResNet-18、PSPNet、SegNet、UNet五种方法分别提高0.2509、0.2019、0.1313、0.0786、0.0380,验证了该方法的有效性。
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关键词
多时相遥感影像
残差卷积
块
多尺度
特征
融合
块
特征信息提取
变化检测
损失函数
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职称材料
边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法
被引量：
1
3
作者
刘畅
张玲
何英豪
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期884-894,共11页
针对当前图像修复算法应用到古文本图像上时,出现纹理模糊或结构内容不完整的问题,提出边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法.首先利用边缘修复模块对古文本图像的边缘结构进行修复,重建缺损区域的边缘信息;然后利用预训...
针对当前图像修复算法应用到古文本图像上时,出现纹理模糊或结构内容不完整的问题,提出边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法.首先利用边缘修复模块对古文本图像的边缘结构进行修复,重建缺损区域的边缘信息;然后利用预训练的文字学习模块对局部缺损区域进行内容修复,得到一幅局部内容修复图像,并进行拉普拉斯分解;最后在拉普拉斯金字塔修复模块中,根据图像的低层和高层特征,利用内容修复模块对图像进行递进修复,内容修复模块中引入双交叉编码器和多尺度融合块,有助于获取更加有效的特征信息,生成纹理结构完整的图像修复结果.在古文本图像数据集的测试集上进行实验的结果表明,各项图像质量评估指标中,峰值信噪比为34.322 dB,结构相似性为0.970,均方根误差为5.203,验证了所提算法的有效性和可行性.
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关键词
图像修复
古文本图像
边缘图
双交叉编码器
多尺度融合块
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职称材料
题名
融合边缘信息的并行图像修复算法
1
作者
文瑞森
原玲
机构
广东工业大学信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第6期265-271,共7页
基金
广东省自然科学基金面上项目(2021A1515011341)。
文摘
现有图像修复方法仍存在边缘混淆、纹理缺失或修复失真不连贯等问题。针对上述问题,提出一种融合边缘结构的并行生成对抗修复网络。首先设计一个边缘结构修复网络得到完整的边缘结构信息,接着再将待修复破损图和边缘结构信息送入基于门卷积的并行网络结构,分别通过改进的感知注意力模块以及多尺度融合块两条支路提取信息来最终修复图像。在Paris StreetView和CelebA-HQ数据集上的实验结果表明该方法在PSNR和SSIM指标上基本优于对比算法,大比例缺失掩码下效果显著平均提升6.2%与5.5%,取得真实良好的修复效果。
关键词
边缘信息
多尺度融合块
门卷积
感知注意力
图像修复
Keywords
Edge information
Multi-scale fusion block
Gated convolution
Contextual attention
Image inpainting
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
一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法
被引量：
2
2
作者
管军
石爱业
徐传杰
李景奇
胡锐
机构
河海大学网络与信息技术中心
河海大学计算机与信息学院
苏州科技大学信息化建设与管理中心
出处
《现代电子技术》
2023年第14期7-10,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51978239)
江苏省高等学校自然科学研究项目(20KJB520013)。
文摘
为提高多时相遥感影像的海岛变化检测精度,文中采用编解码结构模型将变化检测中变和不变的二分类问题视为语义分割任务,提出一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法(RMFNet)。首先,在编码器层构建4组优化的残差卷积块(RC)用于提取特征信息,每组残差卷积块通过三重跳跃连接方式提高网络的泛化能力;其次,构建基于空洞空间金字塔池化的多尺度特征融合块(MFF),融合语义信息、全局上下文信息以充分学习海岛变化与未变化的特征;然后,使用损失函数指导残差卷积块和多尺度特征融合块的训练;最后,以中国香港岛为例,基于公开的变化检测OSCD数据集进行仿真实验。结果表明:提出的RMFNet方法的Kappa值比CNN、ResNet-18、PSPNet、SegNet、UNet五种方法分别提高0.2509、0.2019、0.1313、0.0786、0.0380,验证了该方法的有效性。
关键词
多时相遥感影像
残差卷积
块
多尺度
特征
融合
块
特征信息提取
变化检测
损失函数
Keywords
multi-temporal remote sensing image
residual convolution block
multi-scale feature fusion block
feature information extraction
change detection
loss function
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法
被引量：
1
3
作者
刘畅
张玲
何英豪
机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
武汉科技大学大数据科学与工程研究院
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期884-894,共11页
基金
国家自然科学基金(61902286).
文摘
针对当前图像修复算法应用到古文本图像上时,出现纹理模糊或结构内容不完整的问题,提出边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法.首先利用边缘修复模块对古文本图像的边缘结构进行修复,重建缺损区域的边缘信息;然后利用预训练的文字学习模块对局部缺损区域进行内容修复,得到一幅局部内容修复图像,并进行拉普拉斯分解;最后在拉普拉斯金字塔修复模块中,根据图像的低层和高层特征,利用内容修复模块对图像进行递进修复,内容修复模块中引入双交叉编码器和多尺度融合块,有助于获取更加有效的特征信息,生成纹理结构完整的图像修复结果.在古文本图像数据集的测试集上进行实验的结果表明,各项图像质量评估指标中,峰值信噪比为34.322 dB,结构相似性为0.970,均方根误差为5.203,验证了所提算法的有效性和可行性.
关键词
图像修复
古文本图像
边缘图
双交叉编码器
多尺度融合块
Keywords
image inpainting
ancient text images
edge images
dual cross-coders
multiscale fusion blocks
分类号
TP391.41 [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
融合边缘信息的并行图像修复算法
文瑞森
原玲
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法
管军
石爱业
徐传杰
李景奇
胡锐
《现代电子技术》
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法
刘畅
张玲
何英豪
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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