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结合生成对抗网络和对比学习的红外图像生成方法
被引量：
1
1
作者
于国栋
朱建国
+6 位作者
王春阳
冯江海
冯旭斌
刘石
徐鹏宇
李忠琦
刘晓辰
《光子学报》
北大核心
2025年第5期171-187,共17页
红外图像因其能够在复杂环境下提供可靠的目标信息而受到重视,但数据不足、设备庞大及高成本限制了其应用和训练效果。为解决上述问题,提出一种结合生成对抗网络和对比学习的红外图像生成方法(CLGAN)。该方法结合了双向对比学习与特征...
红外图像因其能够在复杂环境下提供可靠的目标信息而受到重视,但数据不足、设备庞大及高成本限制了其应用和训练效果。为解决上述问题,提出一种结合生成对抗网络和对比学习的红外图像生成方法(CLGAN)。该方法结合了双向对比学习与特征映射约束,提高非配对跨模态转换的质量,有效地对跨模态特征映射施加约束,确保生成的红外图像在保留视觉特征的同时准确反映热特征。同时,提出了交叉融合自注意力自适应地融合局部和远程关联,实现全局信息的高效融合,确保特征信息的充分利用和综合表达。此外,设计了多尺度特征细化模块通过多尺度特征的细化处理,进一步增强关键细节的表达能力,显著提升生成图像的质量。实验结果表明,提出的CLGAN在视觉效果和性能指标上都优于现有方法,生成了更加清晰和真实的红外图像,在红外数据有限的下游任务中具有重要的潜力。
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关键词
红外图像
跨模态转换
生成对抗网络
对比学习
注意力机制
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职称材料
注意力增强的生成对抗网络在医学图像生成领域的研究与应用
2
作者
范姗慧
梁舒心
+3 位作者
王志文
魏凯华
王强
厉力华
《中国生物医学工程学报》
北大核心
2025年第4期478-493,共16页
生成对抗网络(GAN)以其卓越的图像生成能力,在医学图像数据增强和质量优化等任务中展现出重要的研究价值与应用潜力。然而,传统GAN模型仍面临鲁棒性不足和泛化能力受限等关键挑战。为解决上述问题,注意力机制凭借其对全局特征关联性建...
生成对抗网络(GAN)以其卓越的图像生成能力,在医学图像数据增强和质量优化等任务中展现出重要的研究价值与应用潜力。然而,传统GAN模型仍面临鲁棒性不足和泛化能力受限等关键挑战。为解决上述问题,注意力机制凭借其对全局特征关联性建模与关键区域聚焦的优势,为提升GAN的医学图像生成性能提供了有效技术路径。近年来,二者的协同融合已成为去噪、重建和跨模态转换等医学图像处理任务的研究热点。系统综述近5年间(2019~2024年)基于注意力增强的GAN技术在医学图像生成中的研究进展。首先概述经典GAN架构与主流注意力模块的理论基础;继而从任务驱动角度,重点回顾和分析注意力机制对GAN在图像生成质量和病理特征保持等方面性能的增强作用;最后剖析当前面临的技术瓶颈及未来的研究方向。通过多维度的分析与讨论,旨在为医学数据集拓展和图像质量提升等技术优化提供理论支持和实践参考。
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关键词
生成对抗网络
注意力机制
医学图像生成
数据增强
跨模态转换
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职称材料
盾构隧道衬砌缺损移动扫描检测方法研究
被引量：
3
3
作者
巩健
《铁道工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期75-79,共5页
研究目的:衬砌缺损病害状况是盾构隧道健康状态评估的重要参考依据。传统人工巡检方法受环境和人为因素影响大、检测效率低且易发生漏检。车载移动扫描技术已在隧道收敛和错台等结构病害检测中得到应用,本文充分发挥其“多方面应用”的...
研究目的:衬砌缺损病害状况是盾构隧道健康状态评估的重要参考依据。传统人工巡检方法受环境和人为因素影响大、检测效率低且易发生漏检。车载移动扫描技术已在隧道收敛和错台等结构病害检测中得到应用,本文充分发挥其“多方面应用”的特点,研究利用该技术获取的三维激光点云准确、快速地检测隧道衬砌缺损病害的方法,用以辅助运维管理部门及时掌握相关信息开展修缮工作。研究结论:(1)对盾构隧道激光点云采用圆柱模型建立投影关系可实现三维点云向二维图像的跨模态转换,有效提升数据处理效率;(2)将点云的位置信息和深度信息融合创建深度图像,能够突出衬砌缺损区域的视觉对比度,从而快速判识衬砌缺损病害;(3)经工程实例验证,本研究成果的检测准确率高于传统人工巡检方法,可应用于盾构隧道表观病害检测领域。
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关键词
车载移动扫描
盾构隧道
衬砌缺损
跨模态转换
深度图像
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职称材料
题名
结合生成对抗网络和对比学习的红外图像生成方法
被引量：
1
1
作者
于国栋
朱建国
王春阳
冯江海
冯旭斌
刘石
徐鹏宇
李忠琦
刘晓辰
机构
中国人民解放军
中国人民解放军
中国科学院西安光学精密机械研究所
出处
《光子学报》
北大核心
2025年第5期171-187,共17页
基金
中国科学院青年创新促进会基金项目(No.2023419)。
文摘
红外图像因其能够在复杂环境下提供可靠的目标信息而受到重视,但数据不足、设备庞大及高成本限制了其应用和训练效果。为解决上述问题,提出一种结合生成对抗网络和对比学习的红外图像生成方法(CLGAN)。该方法结合了双向对比学习与特征映射约束,提高非配对跨模态转换的质量,有效地对跨模态特征映射施加约束,确保生成的红外图像在保留视觉特征的同时准确反映热特征。同时,提出了交叉融合自注意力自适应地融合局部和远程关联,实现全局信息的高效融合,确保特征信息的充分利用和综合表达。此外,设计了多尺度特征细化模块通过多尺度特征的细化处理,进一步增强关键细节的表达能力,显著提升生成图像的质量。实验结果表明,提出的CLGAN在视觉效果和性能指标上都优于现有方法,生成了更加清晰和真实的红外图像,在红外数据有限的下游任务中具有重要的潜力。
关键词
红外图像
跨模态转换
生成对抗网络
对比学习
注意力机制
Keywords
Infrared image
Cross-modal conversion
Generative adversarial network
Contrastive learning
Attention mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
注意力增强的生成对抗网络在医学图像生成领域的研究与应用
2
作者
范姗慧
梁舒心
王志文
魏凯华
王强
厉力华
机构
杭州电子科技大学自动化学院(人工智能学院)
温州市微纳传感与物联网重点实验室
温州医科大学附属第三医院眼科
出处
《中国生物医学工程学报》
北大核心
2025年第4期478-493,共16页
基金
国家自然科学基金(62271182)
温州市基础性公益科研项目(Y2023139)
浙江省科技计划项目(公益技术应用研究)(2017C33143)。
文摘
生成对抗网络(GAN)以其卓越的图像生成能力,在医学图像数据增强和质量优化等任务中展现出重要的研究价值与应用潜力。然而,传统GAN模型仍面临鲁棒性不足和泛化能力受限等关键挑战。为解决上述问题,注意力机制凭借其对全局特征关联性建模与关键区域聚焦的优势,为提升GAN的医学图像生成性能提供了有效技术路径。近年来,二者的协同融合已成为去噪、重建和跨模态转换等医学图像处理任务的研究热点。系统综述近5年间(2019~2024年)基于注意力增强的GAN技术在医学图像生成中的研究进展。首先概述经典GAN架构与主流注意力模块的理论基础;继而从任务驱动角度,重点回顾和分析注意力机制对GAN在图像生成质量和病理特征保持等方面性能的增强作用;最后剖析当前面临的技术瓶颈及未来的研究方向。通过多维度的分析与讨论,旨在为医学数据集拓展和图像质量提升等技术优化提供理论支持和实践参考。
关键词
生成对抗网络
注意力机制
医学图像生成
数据增强
跨模态转换
Keywords
generative adversarila nl etwork
attention mechanism
medical imagegeneration
data augmentation
cross-modal generation
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
盾构隧道衬砌缺损移动扫描检测方法研究
被引量：
3
3
作者
巩健
机构
中国铁路设计集团有限公司
出处
《铁道工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期75-79,共5页
基金
天津市科技计划项目(23YFYSHZ00190)。
文摘
研究目的:衬砌缺损病害状况是盾构隧道健康状态评估的重要参考依据。传统人工巡检方法受环境和人为因素影响大、检测效率低且易发生漏检。车载移动扫描技术已在隧道收敛和错台等结构病害检测中得到应用,本文充分发挥其“多方面应用”的特点,研究利用该技术获取的三维激光点云准确、快速地检测隧道衬砌缺损病害的方法,用以辅助运维管理部门及时掌握相关信息开展修缮工作。研究结论:(1)对盾构隧道激光点云采用圆柱模型建立投影关系可实现三维点云向二维图像的跨模态转换,有效提升数据处理效率;(2)将点云的位置信息和深度信息融合创建深度图像,能够突出衬砌缺损区域的视觉对比度,从而快速判识衬砌缺损病害;(3)经工程实例验证,本研究成果的检测准确率高于传统人工巡检方法,可应用于盾构隧道表观病害检测领域。
关键词
车载移动扫描
盾构隧道
衬砌缺损
跨模态转换
深度图像
Keywords
vehicle-borne mobile scanning
shield tunnel
lining defects
cross-modal conversion
depth image
分类号
P225 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合生成对抗网络和对比学习的红外图像生成方法
于国栋
朱建国
王春阳
冯江海
冯旭斌
刘石
徐鹏宇
李忠琦
刘晓辰
《光子学报》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
2
注意力增强的生成对抗网络在医学图像生成领域的研究与应用
范姗慧
梁舒心
王志文
魏凯华
王强
厉力华
《中国生物医学工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
盾构隧道衬砌缺损移动扫描检测方法研究
巩健
《铁道工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
已选择
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