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模糊多尺度Retinex彩色图像增强 被引量：10
1
作者 汪林林 余梅 安超 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第7期174-176,共3页
由于中心环绕Retinex算法中假设场景中光照是平缓变化的,所以在图像明暗对比强烈处易出现光晕现象。针对Retinex传统算法的固有缺陷,结合MSRCR算法在色彩恢复上的优势,提出了一种模糊多尺度Retinex彩色图像增强方法(FMSRCR)。FMSRCR使... 由于中心环绕Retinex算法中假设场景中光照是平缓变化的,所以在图像明暗对比强烈处易出现光晕现象。针对Retinex传统算法的固有缺陷,结合MSRCR算法在色彩恢复上的优势,提出了一种模糊多尺度Retinex彩色图像增强方法(FMSRCR)。FMSRCR使中心环绕空间对比运算仅在光照强度相近的区域中进行,克服了光照不均的影响。同时采用自适应高斯模,减少了卷积运算量。通过实验证明该方法是有效的。 展开更多
关键词 模糊多尺度retinex 彩色图像增强 MSRCR算法
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多尺度多粒度解耦蒸馏模糊分类器及其在癫痫脑电信号检测中的应用
2
作者 蒋云良 金森洋 +2 位作者 张雄涛 刘凯宁 申情 《计算机科学》 北大核心 2025年第9期37-46,共10页
在癫痫脑电信号检测任务中,深度学习方法具有强大的深度表达能力,但可解释性较差,Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器虽具备良好的基于模糊规则的可解释性,但其建模能力有限。为了更好地兼顾癫痫检测模型的性能与可解释性,提出了一种多... 在癫痫脑电信号检测任务中,深度学习方法具有强大的深度表达能力,但可解释性较差,Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器虽具备良好的基于模糊规则的可解释性,但其建模能力有限。为了更好地兼顾癫痫检测模型的性能与可解释性,提出了一种多尺度多粒度解耦蒸馏模糊分类器(MMDD-TSK-FC)。首先,训练不同卷积核大小的一维卷积神经网络作为教师模型,目的是充分提取脑电信号在不同尺度上的特征信息;其次,将教师模型的输出结果软化生成软标签,最小化其与对应不同规则粒度TSK模糊分类器输出软标签之间的Kullback-Leible散度,以实现深度特征表示知识的有效迁移,同时最小化学生模型输出与真实标签的交叉熵损失;最后,通过投票法整合多个TSK模糊分类器的输出结果。同时,借由多粒度的TSK模糊分类器生成的多组由繁至简的IF-THEN规则,为模型检测依据提供可解释表达。在Bonn和新德里HauzKhas癫痫脑电数据集上的实验结果充分验证了MMDD-TSK-FC的优势,其相比经典TSK分类器提升了约5%的准确率,优于其他深度知识蒸馏模型约3%。 展开更多
关键词 TSK模糊分类器 癫痫脑电信号检测 多尺度 多粒度 知识蒸馏 可解释性
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单幅图像去模糊的多尺度特征提取和融合网络
3
作者 武婷婷 万少杰 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期57-65,共9页
近年来,多层网络在图像去模糊领域取得了较大进展,但其性能受限于特征提取和残差连接。为解决这些问题,提出了一种多尺度融合网络(Multi‑Scale Feature Extraction and Fusion Net‑work,MSFN)用于图像去模糊,通过多尺度输入与输出,增强... 近年来,多层网络在图像去模糊领域取得了较大进展,但其性能受限于特征提取和残差连接。为解决这些问题,提出了一种多尺度融合网络(Multi‑Scale Feature Extraction and Fusion Net‑work,MSFN)用于图像去模糊,通过多尺度输入与输出,增强了对图像特征的提取能力。MSFN利用其特征自适应细节增强(Adaptive Detail Enhancement,ADE)模块和跨尺度特征融合(Cross‑Scale Feature Fusion,CSFF)模块,在不同网络深度上捕获不同尺度的特征,优化了特征提取过程,并有效融合了多尺度信息。实验结果表明,所提出的算法在定量分析上表现出色,并且在主观视觉效果上也得到了显著提升,这些结果充分证明了所提网络的卓越性能。 展开更多
关键词 图像去模糊 深度学习 多尺度 细节增强 特征融合
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一种融合Transformer的多尺度结构图像去模糊方法
4
作者 郭业才 阳刚 毛湘南 《电光与控制》 北大核心 2025年第3期62-68,共7页
针对现有图像去模糊模型对于全局特征信息学习的不足以及感受野受限的问题,提出一种改进的融合Transformer的多尺度结构图像去模糊方法。首先,为了提高模型对全局特征学习以及远程像素捕获的能力,设计了一个多特征多尺度融合模块,该模... 针对现有图像去模糊模型对于全局特征信息学习的不足以及感受野受限的问题,提出一种改进的融合Transformer的多尺度结构图像去模糊方法。首先,为了提高模型对全局特征学习以及远程像素捕获的能力,设计了一个多特征多尺度融合模块,该模块利用双旁路结构将局部特征信息和全局特征信息有效地结合起来,同时简化Transformer以提升计算效率;其次,为了缓解卷积操作缺乏输入内容自适应的缺点,将通道注意力引入到特征融合模块中来动态地学习有用信息;最后,在基准数据集GoPro上,所提方法取得的峰值信噪比为31.87 dB,结构相似度为0.952。实验结果表明,所提方法与主流方法相比能够有效地复原图像细节特征,并且能够提升后续计算机视觉任务的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像去模糊 多尺度结构 TRANSFORMER 卷积神经网络 注意力机制
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复合多尺度包络模糊熵在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：2
5
作者 李姜宏 郑近德 +2 位作者 潘海洋 程健 童靳于 《振动与冲击》 北大核心 2025年第9期274-281,共8页
模糊熵(fuzzy entropy, FE)自提出以来就被广泛用于滚动轴承振动信号的时间序列复杂性度量,但模糊熵在单一时间序列的分析中可能无法充分捕获轴承振动信号所有故障特征。针对这一弊端,定义出一种包络模糊熵(envelope fuzzy entropy, EFE... 模糊熵(fuzzy entropy, FE)自提出以来就被广泛用于滚动轴承振动信号的时间序列复杂性度量,但模糊熵在单一时间序列的分析中可能无法充分捕获轴承振动信号所有故障特征。针对这一弊端,定义出一种包络模糊熵(envelope fuzzy entropy, EFE)作为新的复杂性度量指标。进一步利用复合粗粒化的方式对时间序列的包络信号进行复合多尺度处理,提出了复合多尺度包络模糊熵(composite multi-scale envelope fuzzy entropy, CMEFE),旨在全面揭示信号的故障特征。此外,通过仿真信号验证了CMEFE能够区分不同类型的模拟信号,对比其他非线性动力学方法,结果表明提出的方法对于不同模拟信号的区分效果更为显著。在此基础上,提出一种基于复合多尺度包络模糊熵与萤火虫优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。与现有方法进行对比,验证了该方法的可行性与优越性。 展开更多
关键词 模糊熵(FE) 包络模糊熵(EFE) 多尺度模糊熵 复合多尺度包络模糊熵(CMEFE) 萤火虫优化支持向量机 滚动轴承故障诊断
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多尺度加权Retinex变压器油下图像增强 被引量：1
6
作者 强虎 钟羽中 佃松宜 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期223-232,共10页
针对变压器油下图像存在颜色失真、亮度低和细节失真问题,该文提出一种多尺度加权Retinex变压器油下图像增强算法。首先,为了缓解变压器油下图像颜色失真问题,提出一种混合动态颜色通道补偿算法,根据拍摄图像各通道的衰减状态对衰减通... 针对变压器油下图像存在颜色失真、亮度低和细节失真问题,该文提出一种多尺度加权Retinex变压器油下图像增强算法。首先,为了缓解变压器油下图像颜色失真问题,提出一种混合动态颜色通道补偿算法,根据拍摄图像各通道的衰减状态对衰减通道进行动态补偿。然后,为了解决细节失真问题,提出一种锐化权重加权策略。最后,该文创新性采用金字塔多尺度融合策略对不同尺度Retinex反射分量和相应权重图进行加权融合得到变压器油下清晰图像。实验结果表明所提算法可以有效解决变压器油下图像复杂退化问题。 展开更多
关键词 变压器油下图像增强 retinex 通道补偿 多尺度加权
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融合自注意力的多尺度遥感图像去模糊算法
7
作者 田旭 吕东澔 +2 位作者 张勇 任彦 李少波 《电光与控制》 北大核心 2025年第5期53-59,共7页
基于卷积神经网络的遥感图像去模糊存在感受野有限的缺陷,会导致图像在恢复过程中出现细节丢失、去模糊不彻底等问题,为此,提出一种融合自注意力的多尺度遥感图像去模糊算法。利用多输入多输出U-Net将单U-Net模拟出多级联合的多尺度卷... 基于卷积神经网络的遥感图像去模糊存在感受野有限的缺陷,会导致图像在恢复过程中出现细节丢失、去模糊不彻底等问题,为此,提出一种融合自注意力的多尺度遥感图像去模糊算法。利用多输入多输出U-Net将单U-Net模拟出多级联合的多尺度卷积操作,实现对特征的有效提取;提出一种基于Transformer的多头自注意力模块,通过嵌入到编码器与解码器中间位置来提升网络的空间特征提取和全局信息捕获能力;引入多尺度边缘损失函数,提高图像边缘细节的复原效果。构建模糊遥感图像数据集进行实验,对实验结果的定量与定性分析表明,所提算法优于对比算法。为证明该算法的泛化能力,在公开数据集GOPRO上进行了验证。研究结果表明,该算法对有效处理模糊的遥感图像具有一定的实际意义。 展开更多
关键词 遥感图像去模糊 多尺度卷积神经网络 TRANSFORMER 多头自注意力 多尺度边缘损失
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基于特征模态分解及多尺度模糊散布熵的滚动轴承故障诊断
8
作者 梁翔宇 胡业林 +1 位作者 马向阳 宋晓 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期176-185,共10页
针对复杂环境下的滚动轴承故障信息有效提取与辨识问题,提出一种基于特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)及多尺度模糊散布熵(multiscale fuzzy dispersion entropy,MFDE)和斑马优化算法(zebra optimization algorithm,ZOA)... 针对复杂环境下的滚动轴承故障信息有效提取与辨识问题,提出一种基于特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)及多尺度模糊散布熵(multiscale fuzzy dispersion entropy,MFDE)和斑马优化算法(zebra optimization algorithm,ZOA)优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。为了解决FMD中关键参数不具有自适应性这一问题,以最小包络熵作为目标函数,采用白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)优化FMD寻找最优参数组合,实现对故障信号的最优分解;引入多尺度模糊散布熵构建分解后不同模态下的特征向量;最后,将特征向量输入支持向量机中进行训练和识别,通过公开数据集和自制实验平台数据集验证了提出方法的有效性。 展开更多
关键词 特征模态分解 多尺度模糊散布熵 支持向量机 滚动轴承 故障诊断
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基于多元多尺度排列模糊熵的滚动轴承故障特征提取方法
9
作者 吕明辰 袁强 +2 位作者 周瑞平 刘虹 梁崇琨 《轴承》 北大核心 2025年第6期97-103,共7页
针对滚动轴承振动信号非线性、非周期性和高背景噪声的特点,提出了基于多元多尺度排列模糊熵(MvMPFE)的滚动轴承故障特征提取方法。该方法利用熵值计算在分析时间序列数据上的优势,结合多尺度模糊熵(MFE)的高计算精度和多尺度排列熵(MPE... 针对滚动轴承振动信号非线性、非周期性和高背景噪声的特点,提出了基于多元多尺度排列模糊熵(MvMPFE)的滚动轴承故障特征提取方法。该方法利用熵值计算在分析时间序列数据上的优势,结合多尺度模糊熵(MFE)的高计算精度和多尺度排列熵(MPE)的高抗噪能力,建立多尺度排列模糊熵(MPFE)故障特征提取模型,解决了熵值计算不稳定的问题,并在MPFE基础上引入多元粗粒形式,提出了MvMPFE的故障特征提取方法,解决了故障特征参数在计算过程中信息丢失的问题,增强了对故障信息的敏感度,从而更加全面和准确地提取滚动轴承故障特征。在凯斯西储大学轴承数据集及东南大学轴承数据集上的验证结果表明,基于MvMPFE的滚动轴承故障特征提取方法有良好的故障特征提取能力,能够全面和准确地识别轴承状态。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 特征提取 信号处理 多元多尺度排列模糊熵
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多频带多尺度模糊熵融合的牵引整流器故障诊断
10
作者 毛向德 董海鹰 梁金平 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第7期1313-1322,共10页
针对电力机车牵引传动系统中故障率最高的牵引整流器,本文提出了一种多频带多尺度模糊熵融合的故障诊断方法.首先,在优选小波基函数的基础上,小波包分解不同工况、不同运行模式下的故障信号,得到最优多频带信息;其次,对各频带的序列进... 针对电力机车牵引传动系统中故障率最高的牵引整流器,本文提出了一种多频带多尺度模糊熵融合的故障诊断方法.首先,在优选小波基函数的基础上,小波包分解不同工况、不同运行模式下的故障信号,得到最优多频带信息;其次,对各频带的序列进行粗粒化处理,计算多尺度模糊熵;最后,求解各频带多尺度模糊熵的能量值,作为故障特征向量.结果表明,基于最优小波基函数得到的多频带模糊熵特征对噪声具有一定的鲁棒性,所提出的多尺度模糊熵融合算法能进一步提高故障诊断率.与其他方法相比,该方法具有较高的诊断率和较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 牵引整流器 能熵比 多尺度模糊熵 能量 多信息融合
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基于尺度改进U-Net的高速运动模糊图像实时恢复
11
作者 陈静文 康军 《现代电子技术》 北大核心 2025年第19期47-51,共5页
为更加实时、准确地捕捉高速运动模糊图像中的不同尺度和频率信息,文中提出高速运动模糊图像实时恢复方法,用于有效恢复高速运动模糊图像中的细节信息。生成器采用多尺度改进U-Net模型,以高速运动模糊图像为输入,生成无限接近于清晰图... 为更加实时、准确地捕捉高速运动模糊图像中的不同尺度和频率信息,文中提出高速运动模糊图像实时恢复方法,用于有效恢复高速运动模糊图像中的细节信息。生成器采用多尺度改进U-Net模型,以高速运动模糊图像为输入,生成无限接近于清晰图像的伪恢复跑步运动图像,并通过在编码部分引入多尺度特征提取模块以避免跑步运动图像特征细节丢失;解码部分引入并行注意力模块以解决模糊程度不一致问题。判别器由多层卷积操作组成,以生成器输出的伪恢复跑步运动图像及清晰图像为输入,通过不断判别伪恢复图像的真实性,提升生成器生成跑步运动图像的真实性,将待恢复的高速运动模糊图像输入至生成器,输出清晰的高速运动图像。实验结果显示,该方法可以实时恢复跑步运动图像的清晰度,且多尺度特征提取以及注意力机制的加入,可以显著提升模糊图像的恢复效果。 展开更多
关键词 多尺度特征 U-Net 高速运动 模糊图像 实时恢复 细节信息 编码器 解码器
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基于多尺度潜在特征表示的工业控制协议模糊测试方法
12
作者 连莲 孙世明 +4 位作者 王国刚 宁博伟 何戡 孙逸菲 宗学军 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期545-554,共10页
工业控制协议(ICP)由于缺乏认证、授权和加密等安全措施,存在大量漏洞,对工业控制系统(ICS)的安全构成重大威胁。模糊测试作为一种主流的漏洞挖掘技术,在ICP中的应用存在测试用例接收率低和多样性不足的问题。为了解决这些问题,提高ICP... 工业控制协议(ICP)由于缺乏认证、授权和加密等安全措施,存在大量漏洞,对工业控制系统(ICS)的安全构成重大威胁。模糊测试作为一种主流的漏洞挖掘技术,在ICP中的应用存在测试用例接收率低和多样性不足的问题。为了解决这些问题,提高ICP漏洞挖掘效率,提出了基于多尺度潜在特征表示(multi-scale latent feature representation)的工业控制协议模糊测试方法。该方法将Transformer与生成对抗网络(GAN)在潜在空间中相结合,使用Transformer获取协议报文潜在特征的向量表示,并通过一个动态的多尺度判别器捕捉潜在表示序列中ICP不同尺度的语义信息,融合局部字段特征和全局语义特征,提升测试用例的接收率。此外,引入自对抗学习策略对生成对抗网络进行训练,降低潜在特征表示的冗余,增加测试用例的多样性。基于上述方法,设计了一个通用的ICP模糊测试框架MLFRFuzzer,采用S7comm、Ethernet/IP和Modbus/TCP三种ICP对其性能进行评估,实验结果表明MLFRFuzzer生成的测试用例接收率更高并且更具多样性,异常触发率相较于DCGANFuzzer、WGANFuzzer和PeachFuzzer分别提高23.76%、44.07%和71.96%,验证了MLFRFuzzer的有效性与普适性,与传统的ICP模糊测试方法相比,具有更强的漏洞挖掘能力。 展开更多
关键词 工业控制协议 潜在特征表示 动态多尺度判别器 TRANSFORMER 自对抗学习 模糊测试 漏洞挖掘
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轴承故障多层次多尺度模糊熵特征提取与识别
13
作者 吴奇 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期321-325,331,共6页
为了提高滚动轴承的故障诊断准确率,提出了多层次多尺度模糊熵的故障特征提取方法与最优拉丁随机下降神经网络的诊断方法。介绍了滚动轴承的故障模式与不同故障模式下的特征频率,分析了模糊熵的优缺点。针对模糊熵不能全面提取故障特征... 为了提高滚动轴承的故障诊断准确率,提出了多层次多尺度模糊熵的故障特征提取方法与最优拉丁随机下降神经网络的诊断方法。介绍了滚动轴承的故障模式与不同故障模式下的特征频率,分析了模糊熵的优缺点。针对模糊熵不能全面提取故障特征的问题,根据信号的多层次分解和多尺度分析,提取了信号的多层次多尺度模糊熵特征,并使用核主成分分析法进行故障特征降维。分析了梯度下降法的局限性,提出了最优拉丁梯度下降神经网络进行故障模式识别。使用美国凯斯西储大学轴承实验数据进行验证,多层次多尺度模糊熵在轴承不同状态类的区分明显、类内聚集度较好,说明多层次多尺度模糊熵能够较好地代表轴承故障状态。同时使用文献~([11])诊断方法、多层次多尺度模糊熵+BP神经网络、这里诊断方法对测试样本进行故障诊断,文献~([11])的诊断准确率均值为95.8%,模糊熵+BP神经网络诊断准确率均值为95.4%,这里方法诊断准确率均值为99.6%,实验结果验证了这里诊断方法的优越性。 展开更多
关键词 滚动轴承故障诊断 多层次分解 多尺度分析 模糊熵 最优拉丁梯度下降 神经网络
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基于改进多尺度Retinex的双波散射激光图像增强方法 被引量：2
14
作者 陈美玲 石瑶 周珣 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第11期113-117,共5页
当激光束遇到不同介质或界面时,会发生散射现象,使得激光能量分布变得不均匀,导致双波散射激光图像边缘模糊、细节丢失,因此,提出基于改进多尺度Retinex的双波散射激光图像增强方法。对双波散射激光图像进行降采样处理,获取估计模糊核... 当激光束遇到不同介质或界面时,会发生散射现象,使得激光能量分布变得不均匀,导致双波散射激光图像边缘模糊、细节丢失,因此,提出基于改进多尺度Retinex的双波散射激光图像增强方法。对双波散射激光图像进行降采样处理,获取估计模糊核参数。根据模糊核开展光点参数更新,估计原始清晰图像,实现双波散射激光图像去模糊处理。在待增强的双波散射激光图像上展开全局增强,提高双波散射激光图像全局对比度。将多尺度Retinex算法中的高斯滤波器替换为引导滤波,从而完成多尺度Retinex算法的改进。采用改进多尺度Retinex算法对双波散射激光图像进行滤波增强处理。最后,采用DWT图像融合算法融合全局对比度增强结果与滤波增强结果,完成双波散射激光图像增强。实验结果证明,所提方法具有较好的双波散射激光图像增强效果,可以有效改善图像视觉质量。 展开更多
关键词 改进多尺度retinex 双波散射 激光图像增强 DWT图像融合算法
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基于AVMD多尺度模糊熵和VPMCD算法的宽频振荡分类 被引量：3
15
作者 赵妍 潘怡 +1 位作者 李亚波 聂永辉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期179-187,共9页
电力系统宽频振荡具有宽频域、非线性和时变性的特点,对振荡分类在准确性、快速性等方面提出了更高的要求。为此,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,AVMD)的多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entr... 电力系统宽频振荡具有宽频域、非线性和时变性的特点,对振荡分类在准确性、快速性等方面提出了更高的要求。为此,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,AVMD)的多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy,MFE)和变量预测模型(variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)相结合的宽频振荡分类新方法。首先,对宽频振荡信号进行AVMD,得到固有模态分量(intrinsic mode functions,IMFS)。然后,引入MFE对IMFS进行时域特征描述,同时实现对IMFS构造特征向量的降维处理。最后,采用VPMCD对MFE降维后的特征向量实现宽频振荡的分类检测。通过仿真和实测数据分析,结果表明,所提方法的宽频振荡分类检测准确率比支持向量机(support vector machines,SVM)、BP神经网络方法的分类准确率更高,分类时间更短。 展开更多
关键词 宽频振荡分类 多尺度模糊熵 变分模态分解 变量预测模型
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基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法 被引量：1
16
作者 童耀南 杨海涛 +2 位作者 曹志奇 崔建山 刘智 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期332-341,共10页
针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度... 针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度参数的全尺度映射图,从而有效提高图像的清晰度,并将输入图像和使用全尺度Retinex处理后的输入图像作为算法的第一个输入和第二个输入。其次,为解决传统小波阈值函数在图像降噪过程中存在伪影、细节丢失等问题,设计改进小波阈值函数,通过引入尺度因子,在计算每层高频子图小波系数后,能根据该层数自适应调整尺度因子,并引入调节因子,结合指数函数,使该函数不仅能抑制高频子图噪声,还能极大程度保留细节信息。然后,使用小波图像融合的方式融合输入的高频子图和低频子图,进一步提高输出图像的纹理细节。主客观仿真结果表明,所提算法比其它对比算法具有更好的降噪和细节突出能力,并能提高红外图像的人眼视觉效果。最后,本文算法应用于红外成像模块采集的红外图像增强,效果良好,表明本文方法具有实用性。 展开更多
关键词 改进小波阈值函数 全尺度retinex 红外图像增强 图像融合
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融合眼视觉和改进多尺度Retinex的矿岩裂隙图像增强 被引量：1
17
作者 赵杰 汪洪法 周明 《金属矿山》 北大核心 2024年第12期252-257,共6页
准确有效地检测出矿岩裂隙对于实现矿岩体稳定性分析具有重要作用。针对深度网络对低光照条件下采集的低分辨率图像存在特征提取不充分的问题,提出了一种融合人眼视觉和改进多尺度Retinex的矿岩裂隙图像增强算法。首先,结合人眼视觉特... 准确有效地检测出矿岩裂隙对于实现矿岩体稳定性分析具有重要作用。针对深度网络对低光照条件下采集的低分辨率图像存在特征提取不充分的问题,提出了一种融合人眼视觉和改进多尺度Retinex的矿岩裂隙图像增强算法。首先,结合人眼视觉特征和小波变换算法对采集的矿岩裂隙低分辨图像进行预处理;然后,采用改进的多尺度Retinex算法从光照分量和反射分量方面估计噪声,并排除其对图像的干扰;最后,利用CBAM (Convolutional block attention module)注意力机制强化去噪后的图像在通道和空间维度的表达能力,实现矿岩裂隙图像低分辨图像增强。试验结果表明:与传统的Retinex算法相比,改进的多尺度Retinex模型能够更好地提取图像细节信息,并且在保持自然观感的同时,增强了图像对比度,使得裂隙更加清晰可见。 展开更多
关键词 矿岩裂隙 图像增强 多尺度retinex算法 图像去噪 小波变换 CBAM注意力机制
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基于直觉模糊集熵测度和显著特征检测的古铜镜X光图像融合 被引量：1
18
作者 吴萌 张倩文 +2 位作者 孙增国 相建凯 郭歌 《光学精密工程》 北大核心 2025年第2期262-281,共20页
针对被锈蚀覆盖的古铜镜因镜缘与镜心区域厚度不均,单能X射线无法检测出完整的纹饰和病害信息的问题,本文提出一种直觉模糊集熵测度和显著特征检测的古铜镜X光图像融合方法。首先,引入有效引导滤波对高能量X光图像的纹饰结构做对比度增... 针对被锈蚀覆盖的古铜镜因镜缘与镜心区域厚度不均,单能X射线无法检测出完整的纹饰和病害信息的问题,本文提出一种直觉模糊集熵测度和显著特征检测的古铜镜X光图像融合方法。首先,引入有效引导滤波对高能量X光图像的纹饰结构做对比度增强。接着,采用联合双边滤波和结构-纹理分解策略设计三个尺度分解模型,以提取不同能量X光图像的能量层、残差层和细节层信息。其次,能量层通过l1-max规则得到融合后的能量图像,残差层利用直觉模糊集熵测度构造小尺度纹理特征融合模块,细节层结合扩展差分高斯与空间频率增强算子构建复合型显著特征检测策略。最后,将能量融合图、残差融合图和细节融合图相加得到最终融合结果。实验结果表明,本文方法的6种客观评价指标AG,SF,SD,SCD,NAB/F和SSIM相较于对比方法分别平均提高了23.59%,22.99%,16.12%,42.55%,17.07%,20.54%,融合结果可以有效保留古铜镜清晰的纹饰细节和病害裂隙的关键特征,在对比度和结构保持等方面都优于其他对比方法。 展开更多
关键词 图像融合 边缘保持滤波 三尺度分解 纹理提取 直觉模糊集熵测度 显著特征检测
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基于改进多尺度Retinex理论的海上图像去雾算法 被引量：3
19
作者 王宇勃 甄荣 《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第1期155-161,共7页
针对传统去雾算法在海雾环境下处理得到的图像细节丢失、亮度偏暗及色彩失真等问题,提出了一种基于Retinex理论的海上图像去雾算法。首先,将图像转换到HSV空间,通过改进的多尺度Retinex增强算法对V通道单独处理获得照射分量。其次,将照... 针对传统去雾算法在海雾环境下处理得到的图像细节丢失、亮度偏暗及色彩失真等问题,提出了一种基于Retinex理论的海上图像去雾算法。首先,将图像转换到HSV空间,通过改进的多尺度Retinex增强算法对V通道单独处理获得照射分量。其次,将照射分量经过对数运算获得反射分量,与归一化处理后的H和S通道合并获得图像基础层。最后,通过引导滤波获得图像细节层,并与基础层合并进行自动白平衡处理,得到最终结果图像。试验证明,与暗通道先验算法及传统多尺度视网膜增强算法相比,提出的算法在标准差、平均梯度、峰值信噪比及结构相似性等评价指标方面均有所提升,海雾图像去雾质量得到有效增强,对提高海雾环境下船舶通航效率具有重要意义。 展开更多
关键词 retinex理论 多尺度retinex增强算法 HSV空间 引导滤波 自动白平衡
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基于改进Retinex与双CNNs的钢轨表面缺陷图像增强算法研究
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作者 罗晖 章硕生 +1 位作者 曾伟 张金华 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期189-198,共10页
在钢轨表面缺陷检测过程中,受光照不均、镜头抖动等外界因素的影响,采集的图像存在对比度低、背景不均匀和缺陷细节模糊等问题。为此,提出一种基于改进Retinex与双CNNs的钢轨表面缺陷图像增强算法。首先,将钢轨表面缺陷RGB图像转换为HS... 在钢轨表面缺陷检测过程中,受光照不均、镜头抖动等外界因素的影响,采集的图像存在对比度低、背景不均匀和缺陷细节模糊等问题。为此,提出一种基于改进Retinex与双CNNs的钢轨表面缺陷图像增强算法。首先,将钢轨表面缺陷RGB图像转换为HSV空间后,采用引入均值和均方差,加入控制图像动态参数的Retinex算法,实现V分量对比度的调整,再通过自适应伽马变换校正图像曝光;其次,对S分量根据亮度进行自适应非线性增强,解决光照变化带来的背景不均匀问题;然后,为了进一步解决镜头抖动产生的缺陷图像细节模糊问题,设计了基于U-Net结构的去模糊子网络和超分辨细节恢复子网络组成的双CNNs网络,学习原始图像和增强后图像的语义特征,并提取其纹理特征,以获取高质量图像的纹理和细节信息。最后,采用RSDDs数据集和自制钢轨表面缺陷模糊图像数据集对模型进行训练和测试。实验结果表明,与现有的主流算法相比,峰值信噪比和结构相似性分别提高了2.61 dB和0.026,在视觉上较另外10种方法获得的钢轨表面缺陷图像具有较高的对比度、清晰的缺陷细节和丰富的纹理信息。 展开更多
关键词 钢轨表面缺陷 HSV 改进retinex 图像增强 双CNNs 去模糊
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