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形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像被引量：16: 1; 作者王小鹏姚丽娟 +1 位作者文昊天赵君君《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期212-218,共7页; 针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分... 展开更多; 关键词图像分割图像采集农作物多尺度开闭重建边缘提取凹点匹配; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于迭代多尺度形态学开重建的城区LiDAR滤波方法被引量：19: 2; 作者孙美玲李永树 +1 位作者陈强蔡国林《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期363-369,共7页; 针对形态学运算在机载Li DAR滤波中最大窗口尺寸的选择问题,提出了一种基于形态学开重建的迭代多尺度点云滤波算法。通过循环迭代多尺度开重建运算,克服开重建对矮小地物的误判问题,自动获取开重建运算的最大窗口尺寸,解决了对城市区域... 展开更多; 关键词激光雷达滤波形态学开重建多尺度开重建迭代多尺度开重建; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应级联的注意力网络的超分辨率重建被引量：7: 3; 作者陈一鸣周登文《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1950-1960,共11页; 深度卷积神经网络显著提升了单图像超分辨率的性能.通常,网络越深,性能越好.然而加深网络往往会急剧增加参数量和计算负荷,限制了在资源受限的移动设备上的应用.提出一个基于轻量级自适应级联的注意力网络的单图像超分辨率方法.特别地... 展开更多; 关键词超分辨率轻量级注意力机制多尺度重建自适应参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的全息图超分辨重建研究: 4; 作者裴瑞景王硕王华英《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期485-491,共7页; 为了避免传统全息重建方法步骤繁杂且重建效果易受噪声干扰等问题,采用一种改进的语义分割U型网络用于全息图超分辨重建工作。首先引入新型的端侧神经网络,用来充分获取更多的图像语义信息,增强网络学习性能;其次加入深度神经卷积网络... 展开更多; 关键词全息超分辨重建通道注意力机制端侧神经网络多尺度重建; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于梯度注意力机制与交叉神经网络的红外与可见光图像融合: 5; 作者孙希霞邓林威潘甦《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2024年第3期17-25,共9页; 针对现有的基于深度学习的红外与可见光图像融合算法存在的难以区分重要信息与无关信息的问题,提出了一种基于梯度注意力机制与细节保留交叉神经网络(Detail Preserving Cross Network,DPCN)的红外与可见光图像融合方法。首先,将改进的... 展开更多; 关键词图像融合注意力机制细节保留交叉神经网络多尺度图像重建; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合新颜色空间与Otsu的分水岭彩色图像分割算法被引量：15: 6; 作者汪澜张慧张海涛《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第12期3873-3879,共7页; 鉴于传统分水岭算法存在过分割的缺点,并且考虑到反射亮光对图像的干扰,提出一种基于新颜色空间的改进分水岭彩色图像分割算法。该方法通过计算得到彩色图像在新颜色空间下不受反射亮光干扰的分量梯度,接着叠加融合在不同尺寸结构元下... 展开更多; 关键词彩色图像分割新颜色空间反射亮光最大类间方差多尺度重建标记分水岭; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像被引量：16: 1; 作者王小鹏姚丽娟文昊天赵君君; 机构兰州交通大学电子与信息工程学院; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期212-218,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61761027 61261029); 文摘针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分量图像进行重建,平滑枸杞内部而保留轮廓边缘信息;然后采用8邻域跟踪算法提取粘连枸杞轮廓边缘;最后运用圆形模板检测粘连枸杞的轮廓凹点,以凹点间最短欧氏距离为匹配条件连接凹点对,并对匹配错误的凹点对进行修正,实现粘连枸杞分割。试验结果表明,该文方法分割准确率较高,而过分割率较低,相比标记控制的分水岭和直接凹点匹配分割等方法,对粘连枸杞分割效果较好,分割准确率可达到96%。该研究可为枸杞分割技术提供理论支撑。; 关键词图像分割图像采集农作物多尺度开闭重建边缘提取凹点匹配; Keywords image segmentation image acquisition crops multi-scale opening and closing reconstruction edge extraction concave points matching; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于迭代多尺度形态学开重建的城区LiDAR滤波方法被引量：19: 2; 作者孙美玲李永树陈强蔡国林; 机构西南交通大学地球科学与环境工程学院; 出处《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期363-369,共7页; 基金国家自然科学基金(51178404 41072220 +4 种基金 41201434) SWJTU09BR050 2682013CX009); 文摘针对形态学运算在机载Li DAR滤波中最大窗口尺寸的选择问题,提出了一种基于形态学开重建的迭代多尺度点云滤波算法。通过循环迭代多尺度开重建运算,克服开重建对矮小地物的误判问题,自动获取开重建运算的最大窗口尺寸,解决了对城市区域滤波的窗口适宜尺寸选择问题,提高了地物与地面点分类的正确性。使用ISPRS提供的城区样本测试数据开展实验,结果表明:其Ⅰ类、Ⅱ类及总误差均值分别达到3.10%、6.05%和4.11%,在Ⅱ类误差不显著增加的情况下,Ⅰ类误差和总误差均值同比均为最小,整体分类与自动识别性能优于常规滤波算法。; 关键词激光雷达滤波形态学开重建多尺度开重建迭代多尺度开重建; Keywords LiDAR filtering morphological opening by reconstruction（MORF） multi-scale opening by reconstruction iterative multi-scale opening by reconstruction（IMORF）; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应级联的注意力网络的超分辨率重建被引量：7: 3; 作者陈一鸣周登文; 机构华北电力大学控制与计算机工程学院; 出处《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1950-1960,共11页; 文摘深度卷积神经网络显著提升了单图像超分辨率的性能.通常,网络越深,性能越好.然而加深网络往往会急剧增加参数量和计算负荷,限制了在资源受限的移动设备上的应用.提出一个基于轻量级自适应级联的注意力网络的单图像超分辨率方法.特别地提出了局部像素级注意力模块,给输入特征的每一个特征通道上的像素点都赋以不同的权值,从而为重建高质量图像选取更精确的高频信息.此外,设计了自适应的级联残差连接,可以自适应地结合网络产生的层次特征,能够更好地进行特征重用.最后,为了充分利用网络产生的信息,提出了多尺度全局自适应重建模块.多尺度全局自适应重建模块使用不同大小的卷积核处理网络在不同深度处产生的信息,提高了重建质量.与当前最好的类似方法相比,该方法的参数量更小,客观和主观度量显著更好.; 关键词超分辨率轻量级注意力机制多尺度重建自适应参数; Keywords Super-resolution lightweight attention mechanism multi-scale reconstruction adaptive parameter; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的全息图超分辨重建研究: 4; 作者裴瑞景王硕王华英; 机构河北工程大学数理科学与工程学院河北省计算光学成像与光电检测技术创新中心; 出处《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期485-491,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(62175059) 河北省自然科学基金重点资助项目(2018402285)。; 文摘为了避免传统全息重建方法步骤繁杂且重建效果易受噪声干扰等问题,采用一种改进的语义分割U型网络用于全息图超分辨重建工作。首先引入新型的端侧神经网络,用来充分获取更多的图像语义信息,增强网络学习性能;其次加入深度神经卷积网络的高效通道注意力以提高网络关注全息图中细节信息的能力,进一步提升网络精度,同时采用带泄露修正线性单元作为激活函数,加快网络收敛;并采用血细胞和鸡血细胞的低分辨率全息图进行训练,取得了超分辨重建强度和位相图。结果表明,改进网络能够快速重建出细节信息丰富、边缘纹理清晰、背景平坦的位相和强度图像,血细胞强度重建图的结构相似性指数和峰值信噪比分别达到0.9613和27.38,同时可对不同尺度的全息图进行重建。该研究为使用深度学习方法提高全息图质量提供了参考。; 关键词全息超分辨重建通道注意力机制端侧神经网络多尺度重建; Keywords holography super-resolution reconstruction channel attention mechanism end-side neural network multiscale reconstruction; 分类号 O438 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于梯度注意力机制与交叉神经网络的红外与可见光图像融合: 5; 作者孙希霞邓林威潘甦; 机构南京邮电大学物联网学院; 出处《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2024年第3期17-25,共9页; 基金国家自然科学基金(62071244,62172235)资助项目。; 文摘针对现有的基于深度学习的红外与可见光图像融合算法存在的难以区分重要信息与无关信息的问题,提出了一种基于梯度注意力机制与细节保留交叉神经网络(Detail Preserving Cross Network,DPCN)的红外与可见光图像融合方法。首先,将改进的梯度注意力机制引入到DPCN,引导神经网络尽可能关注可见光图像的纹理细节和红外图像的目标信息,同时利用DPCN加强红外图像和可见光图像之间的信息交互。然后,提出了一种基于多尺度细节保留模块的解码器重建融合图像。最后,设计了一种基于辅助判别器的自适应损失函数。实验结果表明:所提方法可保留更清晰的边缘及目标信息,在主观和客观评价方面均优于对比方法。; 关键词图像融合注意力机制细节保留交叉神经网络多尺度图像重建; Keywords image fusion attention mechanism detail preserving cross network multi-scale image reconstruction; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合新颜色空间与Otsu的分水岭彩色图像分割算法被引量：15: 6; 作者汪澜张慧张海涛; 机构辽宁工程技术大学矿业技术学院辽宁工程技术大学软件学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第12期3873-3879,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61172144) 国家自然科学基金应急管理项目(61540056); 文摘鉴于传统分水岭算法存在过分割的缺点,并且考虑到反射亮光对图像的干扰,提出一种基于新颜色空间的改进分水岭彩色图像分割算法。该方法通过计算得到彩色图像在新颜色空间下不受反射亮光干扰的分量梯度,接着叠加融合在不同尺寸结构元下开闭重建的梯度图像,得到最终梯度图。同时,对最终梯度图采用最大类间方差算法自动获取阈值,用获得的二值标记图像对原始梯度图进行强制标定,对修正后的梯度图像用分水岭分割。实验结果表明,该方法得到了准确、连续的目标轮廓,达到了符合人类视觉的最小分割区域数。相比同类算法,该方法可以抑制反射亮光产生的无意义的区域,不需要人工设定阈值,较好地保持了物体的边缘信息,提高了鲁棒性和适用性。; 关键词彩色图像分割新颜色空间反射亮光最大类间方差多尺度重建标记分水岭; Keywords color image segmentation new color space specularities maximum variance between clusters multi-scale reconstruction marker watershed; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 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	形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像	王小鹏姚丽娟文昊天赵君君	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	16	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于迭代多尺度形态学开重建的城区LiDAR滤波方法	孙美玲李永树陈强蔡国林	《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心	2015	19	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于自适应级联的注意力网络的超分辨率重建	陈一鸣周登文	《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习的全息图超分辨重建研究	裴瑞景王硕王华英	《激光技术》 CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于梯度注意力机制与交叉神经网络的红外与可见光图像融合	孙希霞邓林威潘甦	《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	结合新颜色空间与Otsu的分水岭彩色图像分割算法	汪澜张慧张海涛	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2017	15	在线阅读下载PDF 职称材料