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任务自适应增强的人机特征解耦可分级压缩 被引量：1
1
作者 安平 沙莉娅 +2 位作者 吴颖 杨超 黄新彭 《信号处理》 北大核心 2025年第2期399-408,共10页
图像压缩作为一项关键技术,旨在传输过程中保留尽可能少的关键信息,同时使得压缩后的图像保持较好的质量。而随着计算机视觉的发展,图像的主要消费者不仅仅是人类而更多的是机器,因此探索一种能够同时面向人类视觉和机器视觉的图像压缩... 图像压缩作为一项关键技术,旨在传输过程中保留尽可能少的关键信息,同时使得压缩后的图像保持较好的质量。而随着计算机视觉的发展,图像的主要消费者不仅仅是人类而更多的是机器,因此探索一种能够同时面向人类视觉和机器视觉的图像压缩方法十分具有意义。然而,现有的基于学习的图像编码技术虽然已经在人眼感知质量上取得了显著性的进步,但由于信号保真度及语义保真度的方法在驱动目标上存在分歧,无法同时满足机器视觉和人眼的需求。因此,本文提出了任务自适应增强的特征解耦可分级压缩方法,旨在利用单一比特流来支持多种视觉任务,并根据需求进行图像的选择性重建或完全重建。具体而言,本方法将图像特征解耦为目标特征和背景特征分别进行压缩和重建,所得到的目标图像用于后续目标检测和语义分割任务,而高质量完整重建的图像供人眼观看。这样不仅在实现视觉任务时避免了重建完整图像,提高压缩效率,还能够满足人眼的不同需求。此外,为了解决因目标区域重要性差异而引起的任务性能不平衡问题,本方法还设计了可插拔的任务自适应单元,并将其嵌入在目标特征解码器中,从而可以根据具体任务需求调整特征以增强重建目标图像的分析性能,而无须重新训练整个网络。实验结果证明,该方法与其他编解码器相比,展现出了更优的任务性能和速率失真(RateDistortion)性能。 展开更多
关键词 图像压缩 人机协同 特征解耦 任务自适应增强
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基于自适应增强的多视图对比推荐算法 被引量：1
2
作者 姚迅 王海鹏 +1 位作者 胡新荣 杨捷 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期103-113,共11页
近年来,基于神经网络架构的推荐系统取得了显著成功,但在处理富含流行偏见和交互噪声的数据时,未能达到期望的效果。对比学习作为一种从无标记数据中学习的新兴技术备受关注,为解决这一问题提供了潜在方案。提出一种端到端的图对比推荐... 近年来,基于神经网络架构的推荐系统取得了显著成功,但在处理富含流行偏见和交互噪声的数据时,未能达到期望的效果。对比学习作为一种从无标记数据中学习的新兴技术备受关注,为解决这一问题提供了潜在方案。提出一种端到端的图对比推荐算法AMV-CL。首先,基于节点的潜在表征构建用户-项目交互图的互补图;其次,引入自适应增强技术,分别从节点和边缘角度生成多视图数据,并通过重参数化网络调整图结构;最后,规范化对比损失中锚节点的正样本来源,同时利用多视图对比损失来学习用户/项目的潜在表征。在公共数据集上的实验结果显示,相较于最优基准方法SimGCL,AMV-CL在评价指标Recall@20和NDCG@20上的提升最高可达到12.03%和12.64%,表明所提方法能够有效提升推荐性能。 展开更多
关键词 图神经网络 推荐系统 多视图 对比学习 自适应增强
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基于自适应光照估计的Retinex-Net矿井图像增强算法
3
作者 田丰 陈婷婷 刘晓佩 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第7期234-248,共15页
随着煤矿智能化建设的逐步推进,智能视频监控系统越来越多的应用于煤矿井下。然而受粉尘、水雾及光源等因素的影响,视频监控系统采集的图像往往存在亮度低、光照不均匀、信息丢失、细节模糊等问题,导致煤矿井下视频监控视觉效果差,极大... 随着煤矿智能化建设的逐步推进,智能视频监控系统越来越多的应用于煤矿井下。然而受粉尘、水雾及光源等因素的影响,视频监控系统采集的图像往往存在亮度低、光照不均匀、信息丢失、细节模糊等问题,导致煤矿井下视频监控视觉效果差,极大影响了后续图像分析与智能决策。因此,研究煤矿井下图像增强方法具有重要意义。针对非均匀照明下井下图像出现的局部区域亮度低和细节特征缺失的问题,提出了一种基于自适应估计的改进Retinex-Net井下图像增强算法。设计了分解网络来分离图像的照度分量和反射分量;在反射分量处理中,引入了融合通道和空间注意力的注意力模块CBAM(Convolutional Block Attention Module),进一步提升图像的细节和对比度,使图像更加清晰;在光照估计网络中构建渐进式的光照优化过程,通过多个网络层的级联,逐步优化光照分量的估计,引入了自校准模块,能够自动调整光照分量的估计值,使其更加接近真实的光照条件,最后将优化后的照度分量和反射分量结合,得到增强后的井下图像。基于自建井下图像数据集,改进算法较其他算法,其平均梯度、峰值信噪比、结构相似性、信息熵分别提高了25%、17%、24%、8%。试验结果表明,该算法能有效地提高光照不均匀照明中暗区域的图像亮度,增加图像细节信息,提高图像质量。 展开更多
关键词 煤矿图像增强 RETINEX理论 注意力机制 自适应光照估计
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多任务分解与自适应色彩均衡融合下的敦煌壁画色彩增强
4
作者 邬开俊 单宏全 +2 位作者 魏赟 田彬 王璐璐 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期384-392,共9页
针对壁画图像在拍摄过程中存在的环境光色辐射以及由于年代原因形成的色彩退化等问题,提出了多任务分解与自适应色彩均衡融合下的敦煌壁画色彩恢复增强算法。该算法通过分析壁画图像存在的问题,对问题进行任务分解,首先对壁画各通道信... 针对壁画图像在拍摄过程中存在的环境光色辐射以及由于年代原因形成的色彩退化等问题,提出了多任务分解与自适应色彩均衡融合下的敦煌壁画色彩恢复增强算法。该算法通过分析壁画图像存在的问题,对问题进行任务分解,首先对壁画各通道信息提取暗通道信息并进行纹理和细节增强,同时为避免增强后原始壁画上存在的脏点影响色彩增强效果,又对其进行局部滤波处理,并配合自适应色彩均衡模型,使输出壁画不仅在色彩上有了较好地提升,纹理信息也更加丰富。随后采用融合算法,融合自适应色彩均衡与滤波后的结果,使壁画细节及色彩信息更加丰富,壁画图像对比度、能量值以及相关性均得到提升。 展开更多
关键词 敦煌壁画 双向滤波 多任务分解 自适应色彩均衡 通道分离 色彩增强
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高灰阶X射线底片自适应HSV增强算法研究
5
作者 李亮亮 王鹏 +3 位作者 任佳 吕志刚 骆成 李晓艳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1237-1246,共10页
针对现有高灰阶图像增强算法鲁棒性欠佳,自适应能力不足的问题,提出一种能够自适应增强处理高位图像的增强算法。首先,为了补偿原始底片亮暗不明的现象,设计了基于灰度先验的自适应校正算法;其次,提出一种新的高位HSV伪彩色增强算法;另... 针对现有高灰阶图像增强算法鲁棒性欠佳,自适应能力不足的问题,提出一种能够自适应增强处理高位图像的增强算法。首先,为了补偿原始底片亮暗不明的现象,设计了基于灰度先验的自适应校正算法;其次,提出一种新的高位HSV伪彩色增强算法;另外,为了保证增强后图像的均衡性,提出了基于明度通道的自适应均衡处理算法;最后,在工业焊接制造领域产生的12位X射线底片图像上进行了增强效果分析。实验结果表明,该方法能够在不显著增加算法复杂度的前提下,在多种不同测试样本上均能得到最佳的增强效果。 展开更多
关键词 自适应图像增强 高灰阶 X射线焊缝缺陷 灰度先验
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基于统计决策的高灰阶X射线底片图像自适应增强算法研究
6
作者 骆成 王鹏 +4 位作者 李亮亮 沙宝林 吕志刚 李晓艳 杨波 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第3期888-902,共15页
针对高灰阶X射线底片图像无法直接在低位显示器直接显示的问题,提出一种基于统计决策的高灰阶X射线底片图像自适应增强算法。首先针对12bit高灰阶影像无法显示问题,设计了RAW-Optical映射算法将12bit图像量化至16bit无损显示。其次,对... 针对高灰阶X射线底片图像无法直接在低位显示器直接显示的问题,提出一种基于统计决策的高灰阶X射线底片图像自适应增强算法。首先针对12bit高灰阶影像无法显示问题,设计了RAW-Optical映射算法将12bit图像量化至16bit无损显示。其次,对映射后灰度值过于集中导致图像泛白且对比度过低的问题,依据图像量化特征来确定裁剪变量上下限,设计了ARAW-Optical算法动态拉伸图像灰阶,提高图像对比度。最后,利用工业X射线底片焊缝结构信息突出的特点,引入灰度平均差与平均偏差设计了基于统计决策的自动曝光判别模型,并根据其曝光程度设计了自适应灰阶校正算法AGRAW-Optical,实现图像亮度矫正,增强图像细节信息。实验结果表明,所提方法能够有效地实现高灰阶图像的清晰显示,提高了焊缝信息的视觉观感,加强工业射线底片焊口号、焊接日期、缺陷信息判读和识别效果。特别在低照度X射线底片图像处理中,相对于现有先进算法各项指标均有较大提升,信息熵提升0.58%,边缘信息有效率提升12.75倍,对比度提升0.24%,图像清晰度指标提升近10倍。 展开更多
关键词 统计决策 自适应增强 自动曝光 图像处理
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基于掩码增强自训练的域适应语义分割
7
作者 冯博 于海征 边红 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2132-2137,共6页
近年来,基于卷积神经网络(CNN)的语义分割模型在多种应用中表现出了卓越的性能。然而,这些模型在应用于新领域时通常不能很好地泛化,特别是从合成数据应用到真实数据的情况。无监督域适应(UDA)问题旨在尝试在一个带有标记数据的已知领域... 近年来,基于卷积神经网络(CNN)的语义分割模型在多种应用中表现出了卓越的性能。然而,这些模型在应用于新领域时通常不能很好地泛化,特别是从合成数据应用到真实数据的情况。无监督域适应(UDA)问题旨在尝试在一个带有标记数据的已知领域(源域)上进行模型训练,同时在无标记数据的未知领域(目标域)中学习,以提升源域训练的分割模型在目标域的泛化能力。现有方法虽然通过用自训练对无标记目标域图像进行伪标签训练的方式取得了很大进展,并提出多种方式来减少因领域迁移而产生的低质量伪标签,但效果参差不齐。针对该问题,提出一种基于掩码增强自训练的域适应方法对目标域图像掩码增强处理以生成伪标签,并对未掩码目标图像生成的伪标签进行修正,并且以最小化掩码图像伪标签和未掩码图像修正伪标签的一致性损失为目标,使模型学习到更多目标域特征的同时生成更鲁棒的伪标签。实验结果表明,所提方法在GTA5(Grand Theft AutoV)→Cityscapes和SYNTHIA(SYNTHetic collection of Imagery and Annotations)→Cityscapes两项UDA任务常用的语义分割基准实验中均取得了不错的性能,比经典的DACS(Domain Adaptation Cross-domain Sampling)方法在GTA5和SYNTHIA数据集上的平均交并比(mIoU)分别提高了1.3和1.2个百分点;另外,消融实验结果也验证了所提掩码增强及伪标签修正模块的有效性。可见,所提出的自训练域适应方法学习到了更多的目标域上下文信息,并且提升了分割模型在目标域的泛化能力。 展开更多
关键词 掩码增强 自训练机制 语义分割 迁移学习 域适应
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基于自适应学习的大模型RAG增强方法
8
作者 孙亚茹 林九川 +3 位作者 付文豪 宋铮 杨莹 卢涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期2004-2011,共8页
针对大模型在检索增强生成中存在的无效检索、结果不相关及信息利用率低等问题,提出一种自适应学习驱动的优化策略。该策略包含自适应检索增强和生成增强组件。前者通过建模领域问题特征,提升对检索意图的理解,结合知识图谱提高检索实... 针对大模型在检索增强生成中存在的无效检索、结果不相关及信息利用率低等问题,提出一种自适应学习驱动的优化策略。该策略包含自适应检索增强和生成增强组件。前者通过建模领域问题特征,提升对检索意图的理解,结合知识图谱提高检索实体的覆盖性和关联性,增强检索精度;后者利用信息压缩与重排序技术,减少冗余信息,增强相关检索数据对生成过程的影响,确保生成内容的质量。实验结果表明,该策略在短文本生成、长文本生成、多选问答和大规模数据检索等任务中取得了较优结果,有效验证了其在高效利用外部数据资源方面的优越性。 展开更多
关键词 大型语言模型 检索增强生成 自适应学习 意图识别 知识图谱 信息压缩 特征建模
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基于稳定扩散与自适应增强技术的服装模特图像生成方法
9
作者 刘大伟 于碧辉 +4 位作者 石珈维 魏靖烜 史慧洋 靳赫烜 孙林壮 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2267-2273,共7页
随着计算机视觉和生成模型的发展,图像生成技术取得了显著突破,已广泛应用在电子商务的产品展示中以增强用户交互体验。逼真服装模特生成是图像生成技术与电子商务业务深度融合的创新应用技术之一。然而,服装模特生成技术在电商应用中... 随着计算机视觉和生成模型的发展,图像生成技术取得了显著突破,已广泛应用在电子商务的产品展示中以增强用户交互体验。逼真服装模特生成是图像生成技术与电子商务业务深度融合的创新应用技术之一。然而,服装模特生成技术在电商应用中仍面临着诸多挑战,尤其在生成高质量、真实感的服装图像方面,难以精确呈现服装的事实一致性、纹理和细节,相比于真实图像的自然度和一致性较差。为了提升服装模特生成技术在电商应用中的效果,提出了一种改进的稳定扩散生成模型LoRA-DAE。通过低秩分解优化跨注意力层和卷积层的权重调整机制,并在生成过程的方向扩散步骤中添加自适应增强模块;采用细粒度的纹理增强策略,动态调整生成过程中的纹理与细节分布,解决了当前主流服装模特图像生成模型的纹理模糊和边缘失真等问题,提升了服装图像的细节表达能力和整体真实感。实验结果表明,LoRA-DAE在Fashion Mannequin数据集上取得了优于主流方法的性能表现,生成的模特图像在感知质量(用户评价)、定量指标(FID、IS、PSNR、SSIM值)和多模态大模型VQA评估上均具有显著提升。 展开更多
关键词 稳定扩散 图像生成 自适应增强 模型微调 多模态评估
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基于质量感知域适应的水下图像增强质量评价 被引量：1
10
作者 田芷欣 姜求平 《信号处理》 北大核心 2025年第2期290-301,共12页
随着水下研究领域对高质量水下图像需求的不断增长,水下图像增强(underwater image enhancement,UIE)算法已经得到了广泛应用。为了评估这些水下增强图像的质量,研究者提出了一些水下图像增强质量评估(underwater image enhancement qua... 随着水下研究领域对高质量水下图像需求的不断增长,水下图像增强(underwater image enhancement,UIE)算法已经得到了广泛应用。为了评估这些水下增强图像的质量,研究者提出了一些水下图像增强质量评估(underwater image enhancement quality assessment,UIEQA)算法。然而,在已知水下场景上训练的UIEQA算法往往难以在未知水下场景中有效推广应用。此外,现有的UIEQA算法通常依赖于大量标注数据,而这些数据的获取通常非常困难且耗费资源。为了解决以上两个问题,本文提出了基于质量感知域适应的水下图像增强质量评价(quality-aware domain adaptation-based underwater image enhancement quality assessment,QaDA-UIEQA)算法。具体来说,该方法包括一个质量评价模块和一个质量感知域适应模块。首先,利用质量评价模块对源域数据进行有监督的质量评价训练,确保主任务的准确性。其次,质量感知域适应模块以文本信息为引导,利用跨注意力(cross attention,CA)模块从视觉特征信息中提取与质量特性相关的重要信息。随后,利用域适应技术缩小源域和目标域在质量特性上的差距,从而使得在已知水下场景上训练的模型能够有效泛化到未知的水下场景中。在SAUD+数据集上的实验结果表明,本文提出的方法相比于其他13种现有方法在四个关键性能指标上均取得了最优结果。其中,斯皮尔曼等级相关系数(spearman rank correlation coefficient,SRCC)相较于次优模型提升了8.5%。此外,消融研究证明我们提出的多模态方法对模型性能的提升具有显著作用。本文方法不仅在UIEQA上展现出卓越的性能,且在预测精度和组最大微分竞争的泛化能力上超越了其他对比方法。因此,QaDA-UIEQA具有更强的泛化性和鲁棒性,能在复杂的实际应用场景中保持高效稳定的表现。 展开更多
关键词 水下图像增强 质量评价 域适应 多模态 卷积神经网络
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基于自适应损失均衡梯度增强的物理信息神经网络微地震定位
11
作者 潘登 唐杰 +2 位作者 范忠豪 产嘉怡 彭婧妍 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第3期618-630,共13页
微地震定位是微地震监测任务中的主要挑战,有助于分析水力压裂的效果。物理信息神经网络(PINN)可实现微地震定位,但PINN中多损失项的权衡对网络的训练起着重要作用。为此,文中提出了一种基于自适应损失均衡梯度增强的物理信息神经网络... 微地震定位是微地震监测任务中的主要挑战,有助于分析水力压裂的效果。物理信息神经网络(PINN)可实现微地震定位,但PINN中多损失项的权衡对网络的训练起着重要作用。为此,文中提出了一种基于自适应损失均衡梯度增强的物理信息神经网络的微地震定位方法。首先结合相对到时与程函方程的残差来形成组合损失函数;其次通过自适应项自动更新损失权重,同时加入梯度信息来增强网络;最后利用网络训练获得整个计算域的旅行时分布,并通过最小旅行时预测出震源位置。测试结果表明,该方法能够提高网络的训练稳定性和预测精度并获得较好的微地震定位效果。 展开更多
关键词 微地震 物理信息神经网络 相对到时 程函方程 自适应损失均衡梯度增强
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基于光照度适应与小波融合的水下图像增强
12
作者 张贵平 何志琴 《电子测量技术》 北大核心 2025年第12期146-155,共10页
水下成像由于光的被吸收和散射现象,导致水下图像往往存在细节丢失、颜色偏差和光照度损失、过曝等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于光照度适应与小波融合的增强算法。利用优化对数变换提升图像整体亮度,并通过高斯核函数卷积运... 水下成像由于光的被吸收和散射现象,导致水下图像往往存在细节丢失、颜色偏差和光照度损失、过曝等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于光照度适应与小波融合的增强算法。利用优化对数变换提升图像整体亮度,并通过高斯核函数卷积运算生成适应背景光照度的增强图像,再与水下图像通过小波多尺度融合以增强水下图像的低照度区域,同时压制过曝区域。其次,通过计算颜色通道的均值,以调整融合后图像的对比度和色彩饱和度。最后,通过小波迭代融合其Gamma矫正和锐化后的图像得到最终水下增强图像。实验结果表明,本文算法能够有效增强图像细节、恢复图像色差;图像的IE、UCIQE和UIQM的均值较原始图像分别提高了7.5%、36.6%和199.8%。 展开更多
关键词 水下图像增强 光照度适应 高斯核函数卷积运算 高斯滤波 小波迭代融合
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融合变分自编码器与自适应增强卷积神经网络的网络流量分类模型
13
作者 李道全 徐正 +1 位作者 陈思慧 刘嘉宇 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1841-1848,共8页
网络流量分类问题一直是一种随着网络通信发展而不断迭代方法的难题,发展至今已有多种解决方法。目前对网络数据进行分类时大多数方法会将目光聚集在种类均衡的数据集上以便于实验和计算。针对大部分现实网络数据集仍不平衡的问题,提出... 网络流量分类问题一直是一种随着网络通信发展而不断迭代方法的难题,发展至今已有多种解决方法。目前对网络数据进行分类时大多数方法会将目光聚集在种类均衡的数据集上以便于实验和计算。针对大部分现实网络数据集仍不平衡的问题,提出一种融合变分自编码器(VAE)与自适应增强卷积神经网络(AdaBoost-CNN)的网络流量分类模型VAE-ABC(Variational AutoEncoder-Adaptive Boosting-Convolutional neural network)。首先,在数据层面使用VAE对不平衡数据集进行部分增强,并利用VAE学习数据潜在分布的特性缩短学习时间;其次,为了在算法层面提高分类效果,结合集成学习的思想,以自适应增强(AdaBoost)算法为基础设计一种使用改进的卷积神经网络(CNN)作为弱分类器的AdaBoost-CNN算法,从而提高学习和训练的准确率;最后,使用全连接层完成特征映射,并通过激活函数Sigmoid获得最终的分类结果。多重对比实验的结果表明,所提模型在分类数据集ISCX VPN-nonVPN划分后的不平衡子数据集上的准确率达到了94.31%,对比使用支持向量机(SVM)作为弱分类器的AdaBoost-SVM、使用SMOTE(Synthetic Minority Oversampling TEchnique)算法与SVM结合的SMOTE-SVM、使用决策树(D-T)作为弱分类器并与SMOTE算法结合的SMOTE-AB-D-T,所提模型的准确率分别提高了1.34、0.63和0.24个百分点。可见,所提模型在该数据集上的分类效果优于其他模型。 展开更多
关键词 网络流量分类 不平衡数据集 数据增强 变分自编码器 集成学习 自适应增强算法
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自适应引导滤波下图像多尺度细节增强
14
作者 李俊霖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期24-27,共4页
在图像增强过程中,通常需要对图像进行去噪和平滑处理,但这一步骤往往会导致图像的边缘变得不清晰,甚至可能出现模糊的效果。因此,提出一种自适应引导滤波下图像多尺度细节增强方法。采用自适应引导滤波技术对图像实施滤波操作,在去除... 在图像增强过程中,通常需要对图像进行去噪和平滑处理,但这一步骤往往会导致图像的边缘变得不清晰,甚至可能出现模糊的效果。因此,提出一种自适应引导滤波下图像多尺度细节增强方法。采用自适应引导滤波技术对图像实施滤波操作,在去除图像噪声和平滑图像的同时,有效保留其边缘细节特征。随后,将经过滤波处理的图像分解为两个组成部分:细节层、基础层,采用多尺度细节增强技术提升细节层图像局部细节清晰度,使用具有不同尺寸的高斯核进行卷积运算,以生成具有不同平滑效果的图像序列,从而进行多尺度细节增强。将基础层的对比度增强后与细节增强后的细节层依据一定的权重进行融合,从而生成多尺度细节增强图像。实验结果显示,所提方法能够丰富图像的细节信息,确保图像整体结构的完整性和自然过渡,使图像的色彩更加饱满;信息熵和平均梯度指标均展现出优异的表现,有力证明了该方法在图像多尺度细节增强方面的有效性。 展开更多
关键词 引导滤波 自适应 多尺度 细节增强 高斯核函数 加权融合 平滑处理
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并联型APF的增强型自适应线性自抗扰控制
15
作者 任凯 刘伯强 +1 位作者 逯俊林 原东昇 《西安理工大学学报》 北大核心 2025年第1期141-150,共10页
为抑制谐波干扰对电力系统的影响、进一步提高并联型有源电力滤波器对谐波电流的跟踪性能和抗扰性能,本文在常规线性自抗扰控制的基础上,提出一种基于增强型自适应线性自抗扰控制的并联型有源电力滤波器直流侧电压控制方法。首先建立了... 为抑制谐波干扰对电力系统的影响、进一步提高并联型有源电力滤波器对谐波电流的跟踪性能和抗扰性能,本文在常规线性自抗扰控制的基础上,提出一种基于增强型自适应线性自抗扰控制的并联型有源电力滤波器直流侧电压控制方法。首先建立了并联型有源电力滤波器的数学模型;其次构建了采用常规线性自抗扰控制的并联型有源电力滤波器直流侧电压控制方法;接着,针对常规线性自抗扰控制存在的扰动观测能力有限、相位滞后严重的问题,提出一种增强型自适应线性自抗扰控制方法。最后,利用MATLAB/Simulink仿真平台对增强型自适应线性自抗扰控制器控制下的并联型有源电力滤波器的跟踪性能和抗扰性能进行了仿真验证。结果表明,增强型自适应线性自抗扰控制有效提高了系统跟踪性能和抗扰性能,具有优越的谐波干扰抑制能力。 展开更多
关键词 有源电力滤波器 自抗扰控制 增强型自适应算法 谐波补偿
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语义图增强与自适应特征补全的多模态推荐
16
作者 超木日力格 何明鑫 马丽艳 《北京师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期307-316,共10页
提出了一种集成高阶语义增强与自适应模态特征的多模态推荐(MMSAF)模型,通过该模型中所采用的图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCNN)进行高阶语义增强,以捕捉用户和项目之间更深层次的关联关系,从而更精准地反映用... 提出了一种集成高阶语义增强与自适应模态特征的多模态推荐(MMSAF)模型,通过该模型中所采用的图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCNN)进行高阶语义增强,以捕捉用户和项目之间更深层次的关联关系,从而更精准地反映用户的复杂兴趣偏好,并验证了该模型的有效性和适用性.引入自适应模态融合机制,依据各模态在不同场景下的相对重要性,动态调整模态特征的权重,以灵活适应多样化的用户偏好.结果表明,MMSAF在多个基准数据集上显著优于现有主流方法,在推荐精度和泛化性方面表现出色. 展开更多
关键词 多模态推荐 图神经网络 自适应 特征融合 高阶关系建模 语义增强
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利用自适应光照初始化的弱光图像增强方法 被引量：8
17
作者 刘波 田广粮 +2 位作者 肖斌 马建峰 毕秀丽 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期643-651,共9页
由于光照分量分解估计的高度不确定性,如何准确估计图像的光照分量一直是基于Retinex模型的图像增强方法需要解决的难题。该文提出一个简单有效的方法,准确估计图像的初始光照分量,进而实现弱光图像增强。具体地,首先根据输入图像得到... 由于光照分量分解估计的高度不确定性,如何准确估计图像的光照分量一直是基于Retinex模型的图像增强方法需要解决的难题。该文提出一个简单有效的方法,准确估计图像的初始光照分量,进而实现弱光图像增强。具体地,首先根据输入图像得到其对应的光照权重矩阵,以指导光照分量的自适应初始化估计;随后在光照结构约束下,对初始光照分量优化估计,并进一步执行非线性光照调整;最终结合Retinex模型得到增强结果。实验表明,该方法不仅能够实现准确的图像分解估计,而且与现有的弱光图像增强方法相比,该文所提方法在多个数据集上的主观视觉效果和客观评价指标都有更好的表现,同时也保持着良好的运行效率。 展开更多
关键词 弱光图像增强 Retinex模型 光照自适应估计
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基于图像自适应增强的轻量级雾天车牌检测和识别算法 被引量：2
18
作者 徐望明 袁世鑫 何钦 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期144-153,共10页
针对雾天图像降质带来的车牌识别难题,提出一种采用图像自适应增强的轻量级车牌检测和识别算法。以目标检测网络YOLOv5s和车牌识别网络LPRNet为基础,设计一个改进的图像自适应增强模块级联于YOLOv5s之前,并引入混合注意力(SA)机制改进LP... 针对雾天图像降质带来的车牌识别难题,提出一种采用图像自适应增强的轻量级车牌检测和识别算法。以目标检测网络YOLOv5s和车牌识别网络LPRNet为基础,设计一个改进的图像自适应增强模块级联于YOLOv5s之前,并引入混合注意力(SA)机制改进LPRNet。图像自适应增强模块由带参数的图像去雾和纹理增强模块以及自适应参数预测模块组成。自适应参数预测模块是轻量级卷积神经网络,与YOLOv5s联合训练,为不同程度的带雾图像自动提供合适的去雾和纹理增强参数以获得更准确的车牌检测结果。利用车牌位置的真实标签和实际检测结果,采用混合注意力机制和迁移学习策略得到最终的SA-LPRNet模型,缓解识别模型对检测结果的敏感性以获得更高的车牌识别准确率。在合成的雾天车牌数据集上的实验结果表明:本文算法对雾天车牌检测的mAP@0.5-0.95指标达到70.6%,车牌识别准确率达到93.5%,优于对比算法,且识别速度满足实时性要求。 展开更多
关键词 车牌识别 图像自适应增强 图像去雾 迁移学习 混合注意力机制 YOLOv5s LPRNet
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煤矿井下采掘工作场景非均质图像去雾与增强技术 被引量：1
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作者 张旭辉 解彦彬 +6 位作者 杨文娟 张超 万继成 董征 王彦群 蒋杰 李龙 《煤田地质与勘探》 北大核心 2025年第1期245-256,共12页
【目的】针对煤矿井下采掘作业中采煤和除尘活动引发尘雾分布不均及复杂光照条件,导致视频图像模糊不清、信息量和细节丢失等问题,提出了一种井下采掘工作场景非均质图像去雾与增强技术。【方法】首先对雾图进行区域分割,计算不同亮度... 【目的】针对煤矿井下采掘作业中采煤和除尘活动引发尘雾分布不均及复杂光照条件,导致视频图像模糊不清、信息量和细节丢失等问题,提出了一种井下采掘工作场景非均质图像去雾与增强技术。【方法】首先对雾图进行区域分割,计算不同亮度区域的全局暗通道环境光均值,并与通过自适应伽马矫正和多尺度高斯滤波得到的局部亮通道环境光进行加权融合,以获得精确的环境光估计。为了保证图像细节的同时实现自然去雾效果,采用多尺度融合矫正技术处理透射图,并利用联合双边滤波得到精细化的透射图,结合大气散射模型,实现尘雾图像的清晰化。针对去雾后的图像整体较暗且对比度不足,进一步采用修正白平衡处理,将图像转换到HSV空间,提出自适应饱和度矫正和改进对比度增强算法,并结合拉普拉斯锐化提升图像的细节和对比度。【结果和结论】通过选取DCP、MRP、OSFD、MF-LIME、CEEF 5种算法处理真实典型的场景图像,并采用多项指标与本研究算法处理结果进行对比实验,结果表明:与新颖优秀算法的最优指标对比,提出算法相比CEEF在平均梯度的平均提升约为两倍,提升了图像的清晰度;相比MRP的信息熵平均降低约为1%,保留了更多图像信息;相比OSFD的标准差平均提升约为6%,改善了图像对比度;相比CEEF的FADE平均降低约为23%,能更有效地降低尘雾密度且运行速度较快,表现出更优越的性能。提出的算法能够有效提高煤矿井下采掘工作场景中模糊图像的视觉效果和图像质量,增强了其在工程应用中的实用性。 展开更多
关键词 区域分割 暗亮通道融合 对比度增强 修正白平衡 自适应饱和度矫正 采掘作业
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欠驱动航天器模糊自适应增强耦合姿态控制
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作者 孟中杰 卢俊杰 《中国空间科学技术（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第4期11-19,共9页
在快速轨道机动期间,针对固体推进作用下推力偏心、安装误差等因素带来的姿态强干扰问题,提出了一种基于推力矢量控制技术的航天器姿态欠驱动智能控制方法。首先,建立了航天器姿态误差动力学模型,并分析推力矢量控制输入的欠驱动特性。... 在快速轨道机动期间,针对固体推进作用下推力偏心、安装误差等因素带来的姿态强干扰问题,提出了一种基于推力矢量控制技术的航天器姿态欠驱动智能控制方法。首先,建立了航天器姿态误差动力学模型,并分析推力矢量控制输入的欠驱动特性。然后,考虑强干扰不确定性和滚转通道耦合弱的问题,设计了基于增强耦合策略与自适应模糊观测器的欠驱动智能控制律,结合模糊逻辑函数逼近强干扰不确定项并引入控制律中,实现航天器的姿态欠驱动智能控制,通过Lyapunov理论证明了系统的稳定性。最后,通过与分层滑模控制方法进行对比仿真,验证了所设计的方法能够使得三轴姿态稳定时间缩短14%,滚转通道耦合弱产生的静差被有效消除,为快速轨道机动期间的强干扰抑制技术提供基础。 展开更多
关键词 快速轨道机动 欠驱动控制 智能控制 增强耦合 自适应模糊观测器
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