基于编码-解码网络的大容量鲁棒图像隐写方案 被引量：2

1

作者 董炜娜 刘佳 +2 位作者 潘晓中 陈立峰 孙文权 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期772-779,共8页

针对基于编码-解码网络的大容量隐写模型存在鲁棒性弱、无法抵抗噪声攻击和信道压缩的问题,提出一种基于编码-解码网络的大容量鲁棒图像隐写方案。首先,设计了基于密集连接卷积网络(DenseNet)的编码器、解码器和判别器,编码器将秘密信... 针对基于编码-解码网络的大容量隐写模型存在鲁棒性弱、无法抵抗噪声攻击和信道压缩的问题,提出一种基于编码-解码网络的大容量鲁棒图像隐写方案。首先,设计了基于密集连接卷积网络(DenseNet)的编码器、解码器和判别器,编码器将秘密信息和载体图像联合编码成隐写图像,解码器提取秘密信息,判别器用于区分载体图像和隐写图像。在编码器和解码器中间加入噪声层,采用Dropout、JPEG压缩、高斯模糊、高斯噪声和椒盐噪声模拟真实环境下的各类噪声攻击,编码器输出的隐写图像经过不同种类的噪声处理,再由解码器解码;通过训练模型,解码器能够对噪声处理后的隐写图像提取秘密信息,以抵抗噪声攻击。实验结果表明,所提方案在360×360像素的图像上隐写容量达到0.45~0.95 bpp,与次优的鲁棒隐写方案相比,相对嵌入容量提升了2.04倍;解码准确率可达0.72~0.97;与未添加噪声层的隐写方案相比,平均解码准确率提高了44个百分点。所提方案在保证高嵌入量、高编码图片质量的同时具有更强的抗噪声攻击能力。 展开更多

关键词 深度学习 信息隐藏 图像隐写 大容量 鲁棒性 编码-解码网络 对抗性训练

在线阅读 下载PDF 职称材料

显著性引导及不确定性监督的深度编解码网络

2

作者 王雪 李占山 陈海鹏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3165-3179,共15页

基于U-Net的编码-解码网络及其变体网络在医学图像语义分割任务中取得了卓越的分割性能.然而,网络在特征提取过程中丢失了部分空间细节信息,影响了分割精度.另一方面,在多模态的医学图像语义分割任务中,这些模型的泛化能力和鲁棒性不理... 基于U-Net的编码-解码网络及其变体网络在医学图像语义分割任务中取得了卓越的分割性能.然而,网络在特征提取过程中丢失了部分空间细节信息,影响了分割精度.另一方面,在多模态的医学图像语义分割任务中,这些模型的泛化能力和鲁棒性不理想.针对以上问题,提出一种显著性引导及不确定性监督的深度卷积编解码网络,以解决多模态医学图像语义分割问题.该算法将初始生成的显著图和不确定概率图作为监督信息来优化语义分割网络的参数.首先,通过显著性检测网络生成显著图,初步定位图像中的目标区域;然后,根据显著图计算不确定分类的像素点集合,生成不确定概率图;最后,将显著图和不确定概率图与原图像一同送入多尺度特征融合网络,引导网络关注目标区域特征的学习,同时增强网络对不确定分类区域和复杂边界的表征能力,以提升网络的分割性能.实验结果表明,所提算法能够捕获更多的语义信息,在多模态医学图像语义分割任务中优于其他的语义分割算法,并具有较好的泛化能力和鲁棒性. 展开更多

关键词 编码-解码网络 显著图 不确定概率图 医学图像语义分割 多模态

在线阅读 下载PDF 职称材料

蜂窝小区内基于网络编码技术的中继协作传输机制研究 被引量：2

3

作者 黄琼 倪铭璟 +1 位作者 唐伦 陈前斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第1期275-278,共4页

针对中继协作传输机制在蜂窝小区内应用的问题,基于物理层网络编码(physical network coding,PNC)的调制/解调方式,提出一种中继-物理层网络编码(relay-physical network coding,R-PNC)的中继协作传输机制。通过将网络编码-解码转发(net... 针对中继协作传输机制在蜂窝小区内应用的问题,基于物理层网络编码(physical network coding,PNC)的调制/解调方式,提出一种中继-物理层网络编码(relay-physical network coding,R-PNC)的中继协作传输机制。通过将网络编码-解码转发(networ coding-decode and forward,NC-DF)、网络编码-放大转发(network coding-am-plify and forward,NC-AF)及R-PNC协作传输机制分别应用到蜂窝小区内进行中继协作通信,改进相应的中继传输协议,并分析不同时隙下的中继状态,采用Markov链建立中继传输状态的转移模型,推导三种协作传输机制下的上行链路归一化网络吞吐量公式。仿真结果表明,三种协作传输机制与传统中继转发机制相比,都能够提高小区内的吞吐量。其中基于物理层网络编码的中继协作(R-PNC)传输机制性能最优。 展开更多

关键词 中继协作 传输协议 网络编码-解码转发 网络编码-放大转发 物理层网络编码 归一化吞吐量

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合结构化卷积和双重注意力机制的轻量级眼底图像分割网络 被引量：4

4

作者 汪华登 刘金 +4 位作者 黎兵兵 潘细朋 刘振丙 蓝如师 罗笑南 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期760-774,共15页

眼底血管图像的自动分割对于多种眼科疾病的计算机辅助诊断具有重要作用.针对血管的尺度差异和图像噪声导致眼底血管图像分割困难、使用单一尺度卷积运算的深度学习方法获取的特征感受野有限,以及现有的方法复杂度过高的问题,提出一个... 眼底血管图像的自动分割对于多种眼科疾病的计算机辅助诊断具有重要作用.针对血管的尺度差异和图像噪声导致眼底血管图像分割困难、使用单一尺度卷积运算的深度学习方法获取的特征感受野有限,以及现有的方法复杂度过高的问题,提出一个融合结构化卷积和双重注意力机制的轻量级眼底图像分割网络.通过编码器增强、减少下采样次数和特征深度的编码-解码网络设计,实现参数量只有0.63M的轻量化网络.在编码阶段,提出一种结构化卷积方法,有效地避免了网络训练过拟合,提高了网络捕获差异化血管特征的能力;在解码阶段,采用基于空间和通道的双重注意力机制,使网络更加关注血管特征的上下文和几何空间信息,抑制病变等噪声的干扰.在DRIVE,CHASE_DB1和STARE数据集上进行实验的结果表明,所提网络图像分割的准确率分别为96.92%,97.57%和97.51%,灵敏度分别为83.68%,84.99%和84.87%,受试者曲线下的面积(AUC)分别为98.67%,99.05%和99.02%;并通过在DRIVE和STARE数据集上的交叉训练,验证了该网络的泛化能力. 展开更多

关键词 眼底图像分割 编码-解码网络 轻量级网络 结构化卷积 双重注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

ED-NAS:基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒SEM图像分割方法 被引量：8

5

作者 蔡超丽 李纯纯 +1 位作者 黄琳 杨铁军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期461-469,共9页

为了提高深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)设计的自动化程度并进一步提高陶瓷晶粒扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)图像分割的准确性,提出了一种基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒图像分割方法 .该... 为了提高深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)设计的自动化程度并进一步提高陶瓷晶粒扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)图像分割的准确性,提出了一种基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒图像分割方法 .该方法设计多分支结构编码空间和链式结构解码空间,并构造多分支结构编码Cell和链式结构解码Cell;同时基于强化学习分别搜索最佳编码Cell和解码Cell;此外,基于编码-解码神经网络架构堆叠最佳Cell构建陶瓷晶粒图像分割CNN,并采用池化索引在解码阶段恢复丢失的细节信息.实验在包含了629张的陶瓷晶粒SEM图像数据集上进行,搜索最佳Cell耗时约148 GPU-时.与U-Net、SegNet等SOTA方法相比,该方法在陶瓷晶粒测试集上获得了更高的分割准确性(mIoU≈68.9%). 展开更多

关键词 神经网络架构搜索 编码-解码神经网络架构 陶瓷晶粒 图像分割 编码Cell 解码Cell

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于门控位置编码的壁画图像多级色彩还原

6

作者 徐志刚 张创 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2931-2937,共7页

近年来,壁画图像的色彩还原研究已成为壁画文物保护和展示领域的一个热点问题。针对壁画色彩还原面临的整体特征信息难以有效提取和保持,局部色彩还原易出现假色以及色彩溢出等问题,提出基于门控位置编码的壁画图像多级色彩还原方法。首... 近年来,壁画图像的色彩还原研究已成为壁画文物保护和展示领域的一个热点问题。针对壁画色彩还原面临的整体特征信息难以有效提取和保持,局部色彩还原易出现假色以及色彩溢出等问题,提出基于门控位置编码的壁画图像多级色彩还原方法。首先,构建基于全局特征约束的编码器网络,并通过改进的多核多值池化算法提取图像的全局特征梯度作为下采样取值标准以建立壁画图像特征金字塔,从而减少壁画图像在特征编码过程中的整体特征损失;其次,为准确还原壁画图像的局部色彩信息,设计基于门控位置编码的色彩迁移模块,该模块通过约束空间域中内容特征与色彩特征之间相似性核的学习,构建色彩特征在待还原壁画图像中的准确映射,从而减少还原图像中的假色现象与色彩溢出。实验结果表明,该方法所生成的壁画还原图像相较于AdaIN(Adaptive Instance Normalization)、AST(ArbitraryStyleTransfer)等对比方法所生成的壁画还原图像,NIQE(NaturalImageQuality Evaluator)和PIQE(Perception based Image Quality Evaluator)都取得了最优的结果。可见,所提方法能有效还原壁画色彩信息并保持待还原壁画图像的整体结构纹理特征。 展开更多

关键词 编码器-解码器网络 壁画图像 色彩还原 全局特征 位置编码

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于条件生成对抗网络的手绘图像检索 被引量：12

7

作者 刘玉杰 窦长红 +2 位作者 赵其鲁 李宗民 李华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2336-2342,共7页

传统的手绘图像检索方法将自然图像通过边缘检测算法转换成"类手绘图",不能很好地减小自然图像与手绘图像之间的视觉差异.针对此问题,提出一种基于条件生成对抗网络的手绘图像检索方法.首先训练条件生成对抗网络,其中生成器... 传统的手绘图像检索方法将自然图像通过边缘检测算法转换成"类手绘图",不能很好地减小自然图像与手绘图像之间的视觉差异.针对此问题,提出一种基于条件生成对抗网络的手绘图像检索方法.首先训练条件生成对抗网络,其中生成器由边缘图至自然图像的映射网络构成;然后通过生成器将手绘图转换为自然图像,以消除二者的视觉差异;最后使用深度卷积神经网络提取深度特征进行相似度度量,达到检索的目的.在基准数据库上进行实验的结果显示,该方法的检索精度有明显提高. 展开更多

关键词 手绘图像检索 条件生成对抗网络 编码-解码网络 卷积神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合条形卷积和Transformer的风机叶片裂纹检测研究

8

作者 黄启昀 李黄强 +2 位作者 舒征宇 李欣 付军军 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期123-128,共6页

针对风机叶片早期出现的浅色、细小裂纹难以识别问题,提出一种融合条形卷积和Transformer的风机叶片裂纹检测方法。首先基于不同方向条形卷积构建多方向裂纹特征增强模块,在不同尺度下增强网络对裂纹特征的提取能力;其次,在Transformer... 针对风机叶片早期出现的浅色、细小裂纹难以识别问题,提出一种融合条形卷积和Transformer的风机叶片裂纹检测方法。首先基于不同方向条形卷积构建多方向裂纹特征增强模块,在不同尺度下增强网络对裂纹特征的提取能力;其次,在Transformer中引入非线性无激活网络,以降低Transformer在利用高分辨率图像进行检测任务时的计算复杂度;最后结合Transformer与条形卷积的优势,构建一种四级对称编码-解码器网络,完成叶片裂纹缺陷检测任务。测试结果表明,该方法在自制数据集上的mPA值和mIoU值分别达到86.87%和79.54%,且网络的训练速率达到13.24幅/s,说明风机叶片裂纹检测方法在检测性能与检测速率上均具有良好的效果。 展开更多

关键词 风机叶片 裂纹检测 多尺度特征 条形卷积 TRANSFORMER 编码-解码器网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多阶段优化的壁画图像色彩还原

9

作者 徐志刚 陈士成 朱红蕾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期162-170,共9页

敦煌壁画是中国最有价值和不可再生的文化遗产之一。而壁画图像的色彩复原对敦煌壁画的数字化保护和展示具有重要意义。为了解决褪色壁画图像色彩还原过程中出现的边缘伪影和色彩混叠问题,提出一种基于多阶段优化的壁画图像色彩还原方... 敦煌壁画是中国最有价值和不可再生的文化遗产之一。而壁画图像的色彩复原对敦煌壁画的数字化保护和展示具有重要意义。为了解决褪色壁画图像色彩还原过程中出现的边缘伪影和色彩混叠问题,提出一种基于多阶段优化的壁画图像色彩还原方法。该方法利用高斯核函数得到壁画图像的多尺度表示。同时,构建三个基于编码器-解码器的迁移子网来学习壁画图像多尺度表示的语义特征,在参考壁画和褪色壁画之间建立语义关联来恢复壁画颜色。采用由粗到细的优化策略,在各个阶段间构建跨尺度特征融合模块实现图像多尺度表示的特征融合,建立不同阶段间的特征依赖关系。通过多阶段逐步优化,实现壁画图像的色彩还原。通过对临摹壁画和真实壁画的实验表明,该方法能够较有效地消除噪声影响,在还原壁画色彩的同时能较好地保持褪变色壁画图像的边缘纹理信息。 展开更多

关键词 壁画图像 色彩还原 多阶段方法 注意力机制 编码器-解码器网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于双参考优化的壁画图像色彩还原

10

作者 徐志刚 张聪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期345-352,共8页

褪变色壁画图像的色彩还原研究可以促进壁画的保护和展示。壁画图像色彩还原旨在将退化壁画图像的色彩褪变区域还原为原有色彩。常规的基于单幅参考壁画图像的色彩还原方法难以选取与退化壁画图像相似的参考壁画图像,进而影响色彩还原... 褪变色壁画图像的色彩还原研究可以促进壁画的保护和展示。壁画图像色彩还原旨在将退化壁画图像的色彩褪变区域还原为原有色彩。常规的基于单幅参考壁画图像的色彩还原方法难以选取与退化壁画图像相似的参考壁画图像,进而影响色彩还原质量。为此,提出一种基于双参考优化的壁画图像色彩还原方法。采用双参考策略,即使用2幅参考壁画图像对退化壁画图像进行色彩还原,利用图像优化模块抑制褪变色壁画图像中普遍存在的噪声、划痕等多重退化,通过编码器-解码器网络编码提取壁画图像多尺度特征,并构建特征融合模块优化壁画图像的多尺度特征。采用双参考指导模块计算参考壁画图像与退化壁画图像的语义对应置信度,以实现图像区域间的相似性匹配,并实现2幅参考壁画图像的风格融合。在此基础上,利用融合特征实现退化壁画图像的色彩还原。实验结果表明,该方法可以较准确地还原退化壁画图像色彩,同时能较好保持壁画图像原有的边缘结构信息,并且使用无参考图像质量评估指标对各个方法的还原壁画图像进行客观评估,与对比方法相比,该方法在客观评估指标上最多可降低12.2%。 展开更多

关键词 褪变色图像 壁画图像 色彩还原 编码器-解码器网络 双参考优化方法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于遥感图像的农作物干旱检测方法

11

作者 张江南 李吉龙 +3 位作者 王永杰 吕文羽 于瑷源 李文博 《青岛农业大学学报(自然科学版)》 2024年第4期295-300,共6页

针对目前基于遥感图像的农作物干旱检测方法准确率较低的问题,提出了一种基于编码-解码神经网络的图像检测方法。该方法以深度残差神经网络为特征提取主干网络,结合多尺度注意力池化和多尺度空洞卷积技术,通过有效融合高层和低层特征信... 针对目前基于遥感图像的农作物干旱检测方法准确率较低的问题,提出了一种基于编码-解码神经网络的图像检测方法。该方法以深度残差神经网络为特征提取主干网络,结合多尺度注意力池化和多尺度空洞卷积技术,通过有效融合高层和低层特征信息,减少信息损失,增强特征提取效果和农作物干旱边界的识别效果。使用该方法进行基于遥感图像的干旱检测,像素精度为91.05%,平均像素精度为76.19%,结果明显优于其他现有模型。 展开更多

关键词 遥感图像 编码-解码神经网络 农作物 干旱检测 多尺度注意力池化

在线阅读 下载PDF 职称材料

局部全局特征耦合与交叉尺度注意的医学图像融合 被引量：3

12

作者 张炯 王丽芳 +3 位作者 蔺素珍 秦品乐 米嘉 刘阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期238-247,共10页

现有基于深度学习的多模态医学图像融合方法存在全局特征表示能力不足的问题。对此,提出一种基于局部全局特征耦合与交叉尺度注意的医学图像融合方法。该方法由编码器、融合规则和解码器三部分组成。编码器中采用并行的卷积神经网络(CNN... 现有基于深度学习的多模态医学图像融合方法存在全局特征表示能力不足的问题。对此,提出一种基于局部全局特征耦合与交叉尺度注意的医学图像融合方法。该方法由编码器、融合规则和解码器三部分组成。编码器中采用并行的卷积神经网络(CNN)和Transformer双分支网络分别提取图像的局部特征与全局表示。在不同尺度下,通过特征耦合模块将CNN分支的局部特征嵌入Transformer分支的全局特征表示中,最大程度地结合互补特征,同时引入交叉尺度注意模块实现对多尺度特征表示的有效利用。编码器提取待融合原始图像的局部、全局以及多尺度特征表示,根据融合规则融合不同源图像的特征表示后再输入到解码器中生成融合图像。实验结果表明,与CBF、PAPCNN、IFCNN、DenseFuse和U2Fusion方法相比,该方法在特征互信息、空间频率、边缘信息传递因子、结构相似度、感知图像融合质量这5个评价指标上分别平均提高6.29%、3.58%、29.01%、5.34%、5.77%,融合图像保留了更清晰的纹理细节和更高的对比度,便于疾病的诊断与治疗。 展开更多

关键词 医学图像融合 编码器-解码器网络 Transformer网络 特征耦合 交叉尺度注意

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合BERT语境词向量的译文质量估计方法研究 被引量：10

13

作者 李培芸 李茂西 +1 位作者 裘白莲 王明文 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期56-63,共8页

蕴含语义、句法和上下文信息的语境词向量作为一种动态的预训练词向量,在自然语言处理的下游任务中有着广泛应用。然而,在机器译文质量估计中,没有相关研究工作涉及语境词向量。该文提出利用堆叠双向长短时记忆网络将BERT语境词向量引... 蕴含语义、句法和上下文信息的语境词向量作为一种动态的预训练词向量,在自然语言处理的下游任务中有着广泛应用。然而,在机器译文质量估计中,没有相关研究工作涉及语境词向量。该文提出利用堆叠双向长短时记忆网络将BERT语境词向量引入神经译文质量估计中,并通过网络并联的方式与传统的译文质量向量相融合。在CWMT18译文质量估计评测任务数据集上的实验结果表明,融合中上层的BERT语境词向量均显著提高了译文质量估计与人工评价的相关性,并且当对BERT语境词向量的最后4层表示平均池化后引入译文质量估计中对系统性能的提高幅度最大。实验分析进一步揭示了融合语境词向量的方法能利用译文的流利度特征来提高翻译质量估计的效果。 展开更多

关键词 神经译文质量估计 语境词向量 循环神经网络 编码器-解码器网络 质量向量

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于语义分割深度学习的地基云图分割方法 被引量：5

14

作者 王敏 李晟 +3 位作者 庄志豪 王康 孙硕 吴佳 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第31期13204-13216,共13页

随着深度学习技术的迅速发展,更复杂更先进的语义分割深度学习模型在地基云图检测分割任务中得到广泛研究和应用。首先开创性地对新发布的地基云图数据集进行整理概括;然后阐述了基于深度学习语义分割模型在地基云图分割方面的研究进展... 随着深度学习技术的迅速发展,更复杂更先进的语义分割深度学习模型在地基云图检测分割任务中得到广泛研究和应用。首先开创性地对新发布的地基云图数据集进行整理概括;然后阐述了基于深度学习语义分割模型在地基云图分割方面的研究进展,详细地介绍了典型的语义分割网络模型;接着选取了部分优秀性能的语义分割模型在标准的数据集上训练和验证,系统性评估其在地基云图分割的性能,验证了语义分割模型在地基云图分割领域的适用性;最后提出对基于语义分割的自适应地基云图像素级分割研究的总结和展望。 展开更多

关键词 地基云图分割 深度学习 语义分割 云检测 编码器-解码器网络

在线阅读 下载PDF 职称材料