基于Convnextv2与纹理边缘引导的伪装目标检测

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作者 付家瑞 李兆飞 +1 位作者 周豪 黄惟 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1718-1726,共9页

为了解决伪装目标检测中目标的边缘特征及对应场景下独特纹理特征信息表达处理不足的问题,提出基于Convnextv2与纹理边缘引导的伪装目标检测算法.通过纹理编码模块在输入图片上提取纹理特征,与主干网络提取的边缘特征进行融合,生成图片... 为了解决伪装目标检测中目标的边缘特征及对应场景下独特纹理特征信息表达处理不足的问题,提出基于Convnextv2与纹理边缘引导的伪装目标检测算法.通过纹理编码模块在输入图片上提取纹理特征,与主干网络提取的边缘特征进行融合,生成图片的纹理-边缘特征.通过设计的纹理边缘引导的注意力模块,将纹理-边缘特征融入主干特征以定位目标的真实位置.利用特征融合模块进行多层次特征融合,采用多级监督的方式,设计总的损失函数.在3个公开数据集CAMO、COD10K、NC4K和迷彩伪装混合数据集MICAI_TE上的实验表明,该算法的综合性能最优. 展开更多

关键词 伪装目标检测 纹理边缘引导特征融合 Convnextv2 特征提取 纹理边缘注意力机制

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用于伪装目标检测的边缘-纹理引导增强网络

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作者 魏明军 陈晓茹 +2 位作者 刘铭 刘亚志 李辉 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期9-17,共9页

伪装目标检测(COD)因目标物体与背景极为相似而具有很大的挑战性。针对目前COD方法未能充分利用边缘和纹理信息辅助检测任务而造成的边缘预测模糊、检测结果不完整且存在干扰等问题,提出了一种边缘-纹理引导增强网络(ETGENet),通过显式... 伪装目标检测(COD)因目标物体与背景极为相似而具有很大的挑战性。针对目前COD方法未能充分利用边缘和纹理信息辅助检测任务而造成的边缘预测模糊、检测结果不完整且存在干扰等问题,提出了一种边缘-纹理引导增强网络(ETGENet),通过显式且充分的边缘和纹理引导策略来进一步提升COD的性能。首先,ETGENet中包含了一个关键的特征引导增强模块(FGEM),该模块能够利用并行的特征细化分支处理并增强对象特征,引导分支通过引导注意力来获取对象特征与边缘-纹理线索之间的相关性,以加强网络对于对象细节信息的理解并抑制噪声干扰;而自增强分支则利用自注意力机制从全局角度对伪装对象特征进行细化。其次,提出了一个特征交互融合模块(FIFM)来渐进融合相邻特征,FIFM利用注意力交互机制和加权融合策略学习特征间的互补信息,以生成更完整的预测图。最后,在3个公共数据集CAMO、COD10K和NC4K上进行实验验证,结果表明:所提出的网络在S-measure、自适应E-measure、加权F-measure和MAE结构度量S、自适应增强匹配度量E、加权F度量和平均绝对误差M指标上均优于相关领域的其他方法,尤其在最大的测试集NC4K上,加权F度量指标高于所对比12个COD方法中表现最佳的FSPNet 2.2百分点。 展开更多

关键词 伪装目标检测 边缘信息 纹理信息 特征引导 特征交互

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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

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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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边缘信息引导多级尺度特征融合的显著性目标检测方法 被引量：1

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作者 王向军 李名洋 +2 位作者 王霖 刘峰 王玮 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期253-262,共10页

针对基于FCN和U型网络架构的深度学习显著性目标检测方法提取的显著性图存在边界不清晰和结构不完整的问题,文中提出了一种基于边缘信息引导多级尺度特征融合网络(EGMFNet)。EGMFNet使用多通道融合残差块(RCFBlock)以嵌套的U型网络架构... 针对基于FCN和U型网络架构的深度学习显著性目标检测方法提取的显著性图存在边界不清晰和结构不完整的问题,文中提出了一种基于边缘信息引导多级尺度特征融合网络(EGMFNet)。EGMFNet使用多通道融合残差块(RCFBlock)以嵌套的U型网络架构作为主干模型。同时,在网络的较低层级引入具有边缘信息引导的全局空间注意力模块(EGSAM)以增强空间特征及边缘特征。此外,在损失函数中引入了图像边界损失,用于提升显著性图的质量并在学习过程中保留更加清晰的边界。在四个基准数据集上进行实验,实验结果表明,文中方法的F值较典型方法提升1.5%、2.7%、1.8%和1.6%,验证了EGMFNet网络模型的有效性。 展开更多

关键词 显著性目标检测 多尺度特征融合 边缘信息引导 空间注意力模块 边界损失函数

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融合结构与纹理特征的壁画缺陷修复

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作者 李慧 李光亚 +1 位作者 吴杰 尉晋宁 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期176-182,共7页

针对现有算法在修复花纹复杂的壁画时存在结构混乱和纹理模糊等缺陷,提出一种融合结构与纹理特征引导的双重生成对抗网络模型。首先将U-Net引入双重生成网络,利用方向和通道双注意力机制提取到的纹理和结构信息分别引导结构、纹理解码... 针对现有算法在修复花纹复杂的壁画时存在结构混乱和纹理模糊等缺陷,提出一种融合结构与纹理特征引导的双重生成对抗网络模型。首先将U-Net引入双重生成网络,利用方向和通道双注意力机制提取到的纹理和结构信息分别引导结构、纹理解码器完成对结构与纹理的特征重构,并结合空洞残差块与跳跃连接实现多尺度特征融合提取。其次将两个分支输出的特征图通过双门控特征融合模块深度融合,完成特征信息交互。最后通过联合双判别器对抗完成缺陷修复,增强壁画修复效果的细节丰富度和全局一致性。实验使用自制数据集五台山某处非国宝级真实壁画进行训练及测试,并通过对比实验和消融实验验证,所提算法在峰值信噪比指标上平均提升4.24 dB,结构相似性指标上平均提升3.6%。实验表明该方法可以对受损的壁画进行有效修复,使其呈现出较好的结构、纹理信息,且视觉效果更清晰自然。 展开更多

关键词 壁画修复 结构纹理引导 注意力机制 双门控 特征融合

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基于纹理特征融合的指纹活性检测方法 被引量：2

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作者 袁程胜 郭强 +2 位作者 李欣亭 孟若涵 周志立 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期352-358,共7页

针对当前指纹识别系统容易遭受伪造指纹欺骗攻击的问题,提出一种基于纹理特征融合的指纹活性检测算法。通过设计边缘纹理增强(ETE)和对称差分统计(SDS)2种脊线纹理特征描述算子来表示真假指纹的显著性纹理,前者用来提取指纹图像脊线的... 针对当前指纹识别系统容易遭受伪造指纹欺骗攻击的问题,提出一种基于纹理特征融合的指纹活性检测算法。通过设计边缘纹理增强(ETE)和对称差分统计(SDS)2种脊线纹理特征描述算子来表示真假指纹的显著性纹理,前者用来提取指纹图像脊线的方向纹理信息,后者用来描述邻域内脊线的频率纹理信息。首先,利用感兴趣区域(ROI)提取算法对指纹图像进行预处理,以消除指纹图像中背景空白噪声的干扰;然后,利用ETE和SDS分别提取指纹的脊线纹理特征;接着,统计上述2类特征的直方图,描述真假指纹的纹理特征;最后,将生成的特征输入支持向量机(SVM)中进行训练和测试。在LiveDet 2011指纹数据集的测试中,分别使用Biometrika、Italdata、Sagem 3种传感器,且与Best、韦伯局部描述算子(WLD)、局部相位量化(LPQ)和局部二值模式(LBP)4种指纹检测算法进行了比较,该文算法的检测性能优于其余方法,能够完成当前的活性检测任务。LiveDet 2013数据集使用Biometrika、Italdata和Swipe 3种传感器,通过与WLD、不变梯度直方图(HIG)、统一局部二值模式(ULBP)、深度表征结构优化(DRAO)和Winner 5种指纹活性检测方法对比,该文算法的指纹活性检测准确率有一定的提升。 展开更多

关键词 纹理特征融合 指纹活性检测 边缘纹理增强 对称差分统计 指纹图像脊线 邻域内脊线 感兴趣区域提取算法 支持向量机

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融合注意力机制的轻量级猪体质量实时估计方法

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作者 罗森 葛志辉 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期161-172,共12页

为了在资源有限的移动设备上对猪体质量进行准确和实时估计,提出了融合注意力机制的轻量级猪体质量实时估计方法,该方法分为分割阶段和体质量估计阶段。在分割阶段,为了能更准确地获得猪躯干分割图像,提出了边缘引导的轻量级分割网络EG-... 为了在资源有限的移动设备上对猪体质量进行准确和实时估计,提出了融合注意力机制的轻量级猪体质量实时估计方法,该方法分为分割阶段和体质量估计阶段。在分割阶段,为了能更准确地获得猪躯干分割图像,提出了边缘引导的轻量级分割网络EG-YOLO。在体质量估计阶段,为了更好地融合双视角特征用于体质量估计,基于改进的轻量级MobileNeXt子网络,构建了双视角特征融合的轻量级体质量估计网络,并在自建的猪体质量估计数据集上进行实验。结果表明,体质量估计的误差仅为3.99%。 展开更多

关键词 体质量估计 边缘引导 注意力机制 特征融合

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采用多特征融合的自动适配区选择方法 被引量：10

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作者 罗海波 常铮 +1 位作者 余新荣 丁庆海 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期2037-2041,共5页

局部无纹理目标跟踪是当今空地成像制导领域的一个难点和热点问题,而自动适配区选择是解决该难题的一种有效方法。介绍了一种基于多特征融合的自动适配区选择方法。首先,构造一个融合边缘密度、平均边缘强度、边缘方向离散度以及空间距... 局部无纹理目标跟踪是当今空地成像制导领域的一个难点和热点问题,而自动适配区选择是解决该难题的一种有效方法。介绍了一种基于多特征融合的自动适配区选择方法。首先,构造一个融合边缘密度、平均边缘强度、边缘方向离散度以及空间距离的适配性度量函数;然后,采用该函数计算图像中每一点的适配置信度;通过制定适当的适配区选择策略,分割出3个置信度相对较高的适配区,用作匹配跟踪的目标模板。实验结果表明,采用该方法分割出的适配区与通过人工经验判断的结果相近,获得了较好的结果。该方法可广泛用于空地成像制导的局部无纹理目标跟踪以及景象匹配任务规划等应用中。 展开更多

关键词 成像制导 局部无纹理目标跟踪 多特征融合 自动适配区选择 边缘方向离散度

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基于Adaboost多特征融合的织物扫描图案识别 被引量：3

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作者 张诚 张华熊 +2 位作者 田秋红 沈晔 康锋 《现代纺织技术》 北大核心 2016年第5期25-29,共5页

针对织物扫描图像中纱线纹理等的存在造成难以提取有效图案特征的问题,提出了一种基于多特征融合的图案识别方法。首先通过纹理抑制平滑滤波算法滤除织物扫描图像的纱线纹理,并进行灰度化;然后分别提取灰度图像的边缘方向直方图、最大... 针对织物扫描图像中纱线纹理等的存在造成难以提取有效图案特征的问题,提出了一种基于多特征融合的图案识别方法。首先通过纹理抑制平滑滤波算法滤除织物扫描图像的纱线纹理,并进行灰度化;然后分别提取灰度图像的边缘方向直方图、最大稳定极值区域的SURF特征和灰度共生矩阵特征,建立样本图像特征库;最后以样本图像特征库特征为训练对象,通过Adaboost算法融合3类特征建立分类器,实现图案识别。实验结果表明,基于Adaboost的多特征融合织物扫描图案识别算法比单特征识别算法有较高的准确率。 展开更多

关键词 织物扫描图像 图案识别 纹理抑制平滑 边缘方向直方图 最大稳定极值区域 灰度共生矩阵 特征融合 ADABOOST

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基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价 被引量：5

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作者 程姗 曾焕强 +2 位作者 陈婧 田钰 蔡灿辉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期419-425,共7页

考虑到人类视觉系统对图像边缘和局部纹理信息较为敏感,本文提出一种基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价方法。所提方法通过梯度方向直方图和局部二值模式分别提取屏幕图像的边缘和局部纹理信息,接着通过特征融合过程得到一个更加能... 考虑到人类视觉系统对图像边缘和局部纹理信息较为敏感,本文提出一种基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价方法。所提方法通过梯度方向直方图和局部二值模式分别提取屏幕图像的边缘和局部纹理信息,接着通过特征融合过程得到一个更加能够描述屏幕失真的融合特征,最后采用支持向量回归训练得到屏幕图像融合特征向量与主观质量分数的质量评价映射模型。实验结果显示,与现有的图像质量评价方法相比,本文所提算法能够更好地反映出人类视觉系统对屏幕图像的主观感知度。 展开更多

关键词 屏幕图像 图像质量评价 边缘信息 局部纹理 特征融合

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针对边缘纹理保留的多模态医学图像融合算法

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作者 柯长豪 王晓明 《计算机应用研究》 2025年第9期2868-2874,共7页

针对多模态医学图像融合过程中细节纹理信息丢失、结构不清晰等问题,提出一种结合掩码技术的无监督端到端的融合网络ETPFusion。该网络引入边缘纹理保留模块,在特征编码阶段能够保留更多的纹理细节信息。其次,为在特征解码阶段捕获特征... 针对多模态医学图像融合过程中细节纹理信息丢失、结构不清晰等问题,提出一种结合掩码技术的无监督端到端的融合网络ETPFusion。该网络引入边缘纹理保留模块,在特征编码阶段能够保留更多的纹理细节信息。其次,为在特征解码阶段捕获特征图的不同位置的依赖关系,引入双层卷积模块。同时,考虑到随着网络层数的增加,特征信息可能会逐渐损失,在残差学习中嵌入边缘纹理保留模块,以此来补充纹理特征信息,并减少源图像中的冗余信息。在图像重构阶段,引入纹理信息掩码模块,旨在强化特征图的纹理信息,并提取其细粒度信息。在多个融合任务上与多种方法的对比实验表明,所提出方法ETPFusion在MI、NMI、PSNR和VIF指标上平均提升4.79%、9.38%、17.7%和26.36%,获得了良好的融合效果,在临床诊断等领域拥有更高的实用价值。 展开更多

关键词 深度学习 医学图像 多模态融合 边缘纹理保留 纹理信息掩码 特征融合 特征提取

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基于改进TransUNet的肺部图像分割

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作者 石勇涛 邱康齐 +1 位作者 柳迪 杜威 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期27-36,共10页

语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度... 语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度边缘特征融合的神经网络(MSB-AffTransU2Net)用于肺部图像的分割。首先,替换了TransUNet中的编解码器,采用U2-Net的RSU模块来增强特征提取的性能;然后,使用注意力特征融合机制替换原本的Concat方法,以减少模型参数并且提升特征的融合效果;接着,加入了多尺度特征提取器以及边界引导的上下文聚合模块,以融合提取更加精确的肺部边缘特征;最后,为优化模型损失函数,采纳了Dice损失与交叉熵损失,创建了一个新颖的损失函数。在COVID-19 Radiography Database的COVID类数据集上验证了所提算法的有效性。实验结果证明,MSB-AffTransU2Net在COVID数据集上的前景交并比(pIoU)和平均准确率(mAcc)与TransUNet算法相比,分别提高了3.03%和0.72%,证明了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 COVID-19 肺部图像分割 TransUNet 边缘特征 边界引导的上下文聚合模块 注意力特征融合

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融合整体与局部信息的武夷岩茶叶片分类方法 被引量：4

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作者 林丽惠 罗志明 +1 位作者 王军政 李绍滋 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期919-924,共6页

针对武夷岩茶鲜茶叶叶片图像分类问题,提出一种融合整体与局部信息的分类方法。该方法使用两分支并行结构构建了一个整体与局部信息融合的卷积神经网络模型。实验表明,在9个品种共计7330张武夷岩茶鲜茶叶叶片图像数据集上,基于ResNet18... 针对武夷岩茶鲜茶叶叶片图像分类问题,提出一种融合整体与局部信息的分类方法。该方法使用两分支并行结构构建了一个整体与局部信息融合的卷积神经网络模型。实验表明,在9个品种共计7330张武夷岩茶鲜茶叶叶片图像数据集上,基于ResNet18构造的两分支并行卷积神经网络模型的分类准确率为96.68%,超过了其他CNN模型的分类准确率。这表明通过融合全局信息、边缘形状信息和纹理局部信息能有效提高分类准确率。 展开更多

关键词 武夷岩茶叶片分类 深度学习 迁移学习 特征融合 卷积神经网络 残差网络 边缘形状 纹理

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