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基于局部关联信息的视频监控图像中γ辐射噪斑的消除方法
被引量：
3
1
作者
曹令
刘桂华
+2 位作者
邓豪
邓磊
周炳宏
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1413-1422,共10页
为消除γ辐射环境视频监控图像内大量形状不规则、分布无规律、能量不均衡的噪斑,提出一种利用图像局部相邻像素关联信息去除噪斑的方法。首先根据γ辐射环境视频监控图像噪斑像素值的突变特性分割噪斑区域,再利用噪斑与当前帧噪斑相邻...
为消除γ辐射环境视频监控图像内大量形状不规则、分布无规律、能量不均衡的噪斑,提出一种利用图像局部相邻像素关联信息去除噪斑的方法。首先根据γ辐射环境视频监控图像噪斑像素值的突变特性分割噪斑区域,再利用噪斑与当前帧噪斑相邻干净区域的局部关联性及噪斑与相邻帧相同坐标干净区域像素点的局部关联性,以两个干净区域像素值为基准、像素值差值为关联度,采用步进式方法修复噪斑区域。实验结果表明,与传统的图像噪斑去除算法相比,本方法在量化指标和视觉感知上均有较大提高。该噪斑消除方法可有效去除γ辐射环境视频监控图像的噪斑,保留图像细节纹理信息。
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关键词
γ辐射环境
噪斑分割
局部关联信息
图像修复
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职称材料
时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法
被引量：
1
2
作者
郭虎升
刘正琪
+1 位作者
刘艳杰
王文剑
《陕西师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期60-70,共11页
多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object...
多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object tracking method with spatial-temporal feature enhancement and perception,STFEP)。一方面,该方法使用Transformer进行搜索区域与时间上下文特征的提取与融合,以得到全局特征信息,通过设计的局部卷积神经网络,提取目标的局部特征信息,并与目标的全局特征信息相关联,进一步强化目标的特征表示。另一方面,提出了时空特征感知机制,对不同时刻的特征信息进行可靠性和必要性分析,构建动态模板以感知更丰富的时空信息,使模型适应目标及场景的复杂变化。在TrackingNet、GOT-10k、LaSOT、UAV123多个数据集上的实验结果表明,研究所提方法能够准确鲁棒的对目标进行跟踪,并在GOT-10k数据集上取得了最优的结果,AO、SR 0.5以及SR 0.75分别达到了73.7%、83.8%、70.6%。
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关键词
视觉目标跟踪
时空特征强化
全局-
局部
信息
关联
时空特征感知
动态模板
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职称材料
题名
基于局部关联信息的视频监控图像中γ辐射噪斑的消除方法
被引量：
3
1
作者
曹令
刘桂华
邓豪
邓磊
周炳宏
机构
西南科技大学信息工程学院
西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1413-1422,共10页
基金
国防科工局核能开发科研项目([2016]1295)
四川省科技厅重点研发项目(2021YFG0380)。
文摘
为消除γ辐射环境视频监控图像内大量形状不规则、分布无规律、能量不均衡的噪斑,提出一种利用图像局部相邻像素关联信息去除噪斑的方法。首先根据γ辐射环境视频监控图像噪斑像素值的突变特性分割噪斑区域,再利用噪斑与当前帧噪斑相邻干净区域的局部关联性及噪斑与相邻帧相同坐标干净区域像素点的局部关联性,以两个干净区域像素值为基准、像素值差值为关联度,采用步进式方法修复噪斑区域。实验结果表明,与传统的图像噪斑去除算法相比,本方法在量化指标和视觉感知上均有较大提高。该噪斑消除方法可有效去除γ辐射环境视频监控图像的噪斑,保留图像细节纹理信息。
关键词
γ辐射环境
噪斑分割
局部关联信息
图像修复
Keywords
γradiation environment
plaque noise segmentation
local correlation information
image restoration
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法
被引量：
1
2
作者
郭虎升
刘正琪
刘艳杰
王文剑
机构
山西大学计算机与信息技术学院
计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)
出处
《陕西师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期60-70,共11页
基金
国家自然科学基金(62276157,62476157,U21A20513,62076154,61503229)
山西省重点研发计划(202202020101003)。
文摘
多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object tracking method with spatial-temporal feature enhancement and perception,STFEP)。一方面,该方法使用Transformer进行搜索区域与时间上下文特征的提取与融合,以得到全局特征信息,通过设计的局部卷积神经网络,提取目标的局部特征信息,并与目标的全局特征信息相关联,进一步强化目标的特征表示。另一方面,提出了时空特征感知机制,对不同时刻的特征信息进行可靠性和必要性分析,构建动态模板以感知更丰富的时空信息,使模型适应目标及场景的复杂变化。在TrackingNet、GOT-10k、LaSOT、UAV123多个数据集上的实验结果表明,研究所提方法能够准确鲁棒的对目标进行跟踪,并在GOT-10k数据集上取得了最优的结果,AO、SR 0.5以及SR 0.75分别达到了73.7%、83.8%、70.6%。
关键词
视觉目标跟踪
时空特征强化
全局-
局部
信息
关联
时空特征感知
动态模板
Keywords
visual object tracking
spatial-temporal feature enhancement
global-local information correlation
spatial-temporal feature perception
dynamic template
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部关联信息的视频监控图像中γ辐射噪斑的消除方法
曹令
刘桂华
邓豪
邓磊
周炳宏
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法
郭虎升
刘正琪
刘艳杰
王文剑
《陕西师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
1
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职称材料
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参考文献
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