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Automatic salient object segmentation using saliency map and color segmentation 被引量:1
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作者 HAN Sung-ho JUNG Gye-dong +2 位作者 LEE Sangh-yuk HONG Yeong-pyo LEE Sang-hun 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第9期2407-2413,共7页
A new method for automatic salient object segmentation is presented.Salient object segmentation is an important research area in the field of object recognition,image retrieval,image editing,scene reconstruction,and 2... A new method for automatic salient object segmentation is presented.Salient object segmentation is an important research area in the field of object recognition,image retrieval,image editing,scene reconstruction,and 2D/3D conversion.In this work,salient object segmentation is performed using saliency map and color segmentation.Edge,color and intensity feature are extracted from mean shift segmentation(MSS)image,and saliency map is created using these features.First average saliency per segment image is calculated using the color information from MSS image and generated saliency map.Then,second average saliency per segment image is calculated by applying same procedure for the first image to the thresholding,labeling,and hole-filling applied image.Thresholding,labeling and hole-filling are applied to the mean image of the generated two images to get the final salient object segmentation.The effectiveness of proposed method is proved by showing 80%,89%and 80%of precision,recall and F-measure values from the generated salient object segmentation image and ground truth image. 展开更多
关键词 salient object visual attention saliency map color segmentation
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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
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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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反凸极永磁同步电机的优化设计与分析
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作者 邓先明 田云帆 +2 位作者 陈晨 张宇 代金贵 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第6期71-79,共9页
针对内置式永磁同步电机的永磁体退磁问题,提出一种新结构反凸极永磁同步电机。本设计利用增大永磁体夹角的方式解决磁密偏大的问题。同时分别在转子的永磁体侧和交轴侧设置弧形磁障以减小电机转子两极间漏磁,提升电机电磁性能。通过参... 针对内置式永磁同步电机的永磁体退磁问题,提出一种新结构反凸极永磁同步电机。本设计利用增大永磁体夹角的方式解决磁密偏大的问题。同时分别在转子的永磁体侧和交轴侧设置弧形磁障以减小电机转子两极间漏磁,提升电机电磁性能。通过参数化分析得到对弧形磁障的相关参数对电机的电磁性能的影响,使结构优化的效果更明显。通过仿真对比得到,结构优化后电机的永磁体夹角间的磁密为1.2 T,小于优化前的1.6 T;空载反电动势基波高于优化前电机,除7次谐波外其余各次谐波均小于优化前电机;转矩脉动显著小于优化前的电机,并显现出更好的反凸极特性。最后,在实验室条件下搭建一台1.1 kW的样机进行实验,测得其交直轴电感为80.94 mH和94.16 mH,空载反电动势谐波畸变率为10.64%,验证其可行性与优越性。 展开更多
关键词 反凸极永磁同步电机 转子设计 弧形磁障 结构优化 电感特性
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基于显著性特征的多视角动作图像识别研究
4
作者 惠向晖 孙艳红 沈小乐 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期62-65,共4页
文中基于显著性特征的多视角动作图像识别方法,自动学习并提取出运动员动作的关键特征,有助于教练为运动员制定更科学、更个性化的训练计划。将人体骨架序列对齐到统一的时空坐标系中,计算距离图和角度图以捕捉骨架的空间特征,生成人体... 文中基于显著性特征的多视角动作图像识别方法,自动学习并提取出运动员动作的关键特征,有助于教练为运动员制定更科学、更个性化的训练计划。将人体骨架序列对齐到统一的时空坐标系中,计算距离图和角度图以捕捉骨架的空间特征,生成人体运动特征图;构建CNN+CA模型,将处理后的多视角动作视频帧生成感兴趣区域(ROI)拼接图,再将其输入到CNN中,提取多视角融合特征,并在CA模块中突出那些对于动作图像识别最为关键的区域;通过序列匹配算法将多视角动作识别问题转化为预测标签序列的匹配问题,为待识别动作图像分配动作类别标签,实现准确的多视角动作图像识别。实验结果表明:该方法不仅能够有效处理来自不同视角的动作图像,还能够准确识别出篮球运动员的多种动作。 展开更多
关键词 显著性特征 多视角动作图像 运动特征图 ROI拼接图 CNN CA模块 LSTM 序列匹配算法
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多尺度特征信息融合的显著性目标检测算法
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作者 陈爽 王润豪 +1 位作者 罗林棋 何毅 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期9919-9926,共8页
显著性目标检测是计算机视觉领域热门研究之一,而显著性目标检测在处理背景复杂的图像时存在检测目标边缘模糊的问题。提出了一种多尺度特征信息融合的网络结构U^(2)Net_MFF(U^(2)Net_multi-scale feature fusion)。该网络通过对每层解... 显著性目标检测是计算机视觉领域热门研究之一,而显著性目标检测在处理背景复杂的图像时存在检测目标边缘模糊的问题。提出了一种多尺度特征信息融合的网络结构U^(2)Net_MFF(U^(2)Net_multi-scale feature fusion)。该网络通过对每层解码器增加跳跃连接,使每层解码器不仅能够获得上一级解码器的特征还能获得本层以上所有更浅层次的特征信息,以此来获取目标区域更多的细节特征,提高网络的检测精度;将动态上采样DySample融入到残差U型块中来提高上采样后特征图的质量,并结合多维度协作注意力机制抑制图像复杂背景干扰的同时提升对显著性目标区域的敏感程度。实验表明,改进后的算法在准确率、精确率、召回率、均交并比和F 1分数上分别提升了1%、0.3%、0.4%、0.7%和0.8%,证明该算法具有更强的抗干扰能力和更清晰的目标边界检测效果。 展开更多
关键词 显著性目标 多尺度特征融合 注意力机制 U^(2)Net
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基于漏磁引流效应的凸极同步发电机转子磁极不圆度检测
6
作者 武玉才 刘艳泽 +3 位作者 叶超 周天华 杨光勇 白雨卉 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第7期1-11,共11页
大型凸极同步发电机组的转子磁极不圆度超出允许值时,易导致定子铁心剧烈振动、转子扫膛等运行事故。此类故障在电机漏磁场中呈现出相应特征,通过精准采集并分析机壳漏磁信号,可实现对转子磁极不圆度的在线检测。首先,分析转子磁极外缘... 大型凸极同步发电机组的转子磁极不圆度超出允许值时,易导致定子铁心剧烈振动、转子扫膛等运行事故。此类故障在电机漏磁场中呈现出相应特征,通过精准采集并分析机壳漏磁信号,可实现对转子磁极不圆度的在线检测。首先,分析转子磁极外缘在不同凹凸形态下引起的气隙磁场特征,基于发电机定子机壳导磁性,指出机壳漏磁通频谱中包含转子磁极不圆度的故障判据,即k/p次谐波分量;其次,提出在定子机壳紧密贴合U型铁心,人为制造引流回路增强漏磁通,并对其上缠绕的测量线圈感应电压进行频谱分析,实现对转子磁极不圆度故障的实时检测;最后,在一台凸极同步发电机组上完成故障模拟实验,结果表明,感应电压频谱的1/2和3/2次谐波幅值随故障加剧而增大,能够有效检测转子磁极不圆度故障。 展开更多
关键词 凸极同步发电机 转子磁极不圆度 漏磁通分析 引流效应 测量线圈 频谱分析
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基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测前沿进展 被引量:2
7
作者 黄年昌 杨阳 +1 位作者 张强 韩军功 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期284-316,共33页
显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而... 显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而,局限于可见光相机的成像能力,RGB图像易受到光照条件的影响,且无法捕捉场景的三维空间信息。相应地,基于RGB图像的显著性目标检测算法通常难以在一些复杂场景下取得较好的检测效果。近年来,随着深度成像技术不断发展和硬件成本不断降低,深度相机得到了广泛应用。其捕获的场景空间信息,与可见光图像获取的场景细节信息相互补充,有助于提升复杂场景下显著性目标检测性能。因此,RGB-深度(RGB-Depth,RGB-D)图像显著性目标检测引起了学者广泛研究。本文对近期基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测算法进行了整理和分析。首先,分析了多模态RGB-D图像显著性目标检测所面临的关键问题,并以此对现有算法解决这些关键问题的主要思路和方法进行了总结和梳理。然后,介绍了用于RGB-D图像显著性目标检测算法研究的主流数据集和常用性能评价指标,并对各类主流模型进行了定量比较和定性分析。最后,本文进一步分析了RGB-D图像显著性目标检测领域有待解决的问题,同时对今后可能的研究趋势进行了展望。 展开更多
关键词 显著性目标检测 RGB图像 深度图像 深度学习 多模态图像处理
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基于视觉失真的玻璃表面检测方法 被引量:1
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作者 谭鑫 齐福霖 +3 位作者 王楠 张志忠 谢源 马利庄 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第5期832-843,共12页
针对玻璃性质造成的玻璃表面检测困难问题,提出一种基于视觉失真线索的玻璃表面检测方法.首先,采用视觉失真感知模块对主干网络特征进行处理,利用玻璃会引起覆盖图像区域视觉失真的现象,引导主干网络对玻璃表面进行初步定位,获取初始玻... 针对玻璃性质造成的玻璃表面检测困难问题,提出一种基于视觉失真线索的玻璃表面检测方法.首先,采用视觉失真感知模块对主干网络特征进行处理,利用玻璃会引起覆盖图像区域视觉失真的现象,引导主干网络对玻璃表面进行初步定位,获取初始玻璃特征图;其次,采用结构细化模块以利用图像中玻璃个数信息对初始玻璃特征图逐级细化,以获得玻璃表面的精细化边缘.与17种方法进行实验的结果表明,该方法的玻璃表面检测效果在4个基准数据集上交并比提升0.83%~4.73%,F值提升1.40%~6.60%,平均绝对误差降低0.72%~2.60%,平衡错误率降低0.58%~2.66%. 展开更多
关键词 玻璃表面检测 视觉失真 显著性检测
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基于显著特征和时空图网络的视频异常事件检测 被引量:1
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作者 谭奕鑫 詹永照 刘洪麟 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期179-188,共10页
针对目前基于片段的视频异常事件检测模型仅考虑片段的正常或异常会产生异常碎片化和异常起止位置蔓延以及异常事件分类难的问题,提出一种基于显著特征和时空图网络的视频异常事件检测与分类方法.首先,提出基于时空融合图网络的视频异... 针对目前基于片段的视频异常事件检测模型仅考虑片段的正常或异常会产生异常碎片化和异常起止位置蔓延以及异常事件分类难的问题,提出一种基于显著特征和时空图网络的视频异常事件检测与分类方法.首先,提出基于时空融合图网络的视频异常时序片段整合与精化方法,整合出连续的异常区域,同时考虑时空融合图网络的特征传递性,精化异常区域,以有效解决异常判别存在不确定性和异常片段碎片化问题.其次,针对弱监督异常事件内在特征难以有效表达而引起分类难的问题,提出异常事件特征学习和分类方法,在异常区域中建立特征相似图和异常相似图,并利用图卷积网络融合学习异常事件的特征,设计类别不平衡损失函数,从而提高异常事件的分类性能.在UCF-Crime数据集中进行试验,结果表明:文中方法的曲线下面积AUC达到了85.37%,比基准线SULTANI方法高9.83%,比最好的同类方法THAKARE方法高0.89%;在异常事件分类上,该方法获得了74.06%的平均准确率,比现有ZHOU方法提高4.39%.该方法能更有效检测定位视频异常事件,且异常事件分类性能更优. 展开更多
关键词 视频异常检测 异常事件分类 特征相似图 显著特征序列 异常事件特征学习 类别不平衡损失函数
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文本模态辅助的RGB显著性目标检测
10
作者 韩春禹 马骏 +4 位作者 沙洪涵 肖鑫 陆晨凯 颜鑫 张霞 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第17期259-271,共13页
显著性目标检测是从图片或视频中寻找客观上最具显著性的物体的过程。针对在杂乱且前背景区分度较低的场景中检测性能下降的问题,提出了一种基于文本信息辅助的显著性目标检测模型。所提出的模型通过融合RGB特征和图像描述网络生成的图... 显著性目标检测是从图片或视频中寻找客观上最具显著性的物体的过程。针对在杂乱且前背景区分度较低的场景中检测性能下降的问题,提出了一种基于文本信息辅助的显著性目标检测模型。所提出的模型通过融合RGB特征和图像描述网络生成的图像字幕文本信息,以捕捉场景中大多数对象的语义信息,从而抑制背景噪声、增强网络对目标的表征能力。同时提出跨模态指导融合模块,利用自交互和互交互的方式有效融合文本模态和RGB模态。针对全局注意力机制容易忽略细节信息的问题,提出了混合注意力模块,在全局和局部层次上建模上下文信息,从而进一步提高预测的准确性。在通用指标如平均绝对误差(MAE)、结构相似度(S)、加权F值(FW)上,实验证明了所提出模型的有效性。 展开更多
关键词 显著性目标检测 多模态 神经网络 文本信息
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轻量化EGNet在锁孔中心定位中的应用
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作者 唐鑫 程文明 +1 位作者 杜润 肖施睿 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期209-212,共4页
针对起重机吊具定位集装箱锁孔中心难度大、效率低的问题,基于深度学习,提出了一种两步式锁孔中心定位方法:先利用YOLOv4-tiny从集装箱图像中提取锁孔矩形区域,再基于显著性目标分割网络EGNet从锁孔矩形区域中分割出锁孔,从而定位锁孔... 针对起重机吊具定位集装箱锁孔中心难度大、效率低的问题,基于深度学习,提出了一种两步式锁孔中心定位方法:先利用YOLOv4-tiny从集装箱图像中提取锁孔矩形区域,再基于显著性目标分割网络EGNet从锁孔矩形区域中分割出锁孔,从而定位锁孔中心。为提高锁孔分割精度和实时性,对EGNet进行轻量化,并对输入图像采取缩小策略。实验结果表明,在实际集装箱装卸工况中,所提方法定位时间仅消耗42ms,定位精度高达99.5%,与传统的锁孔边缘检测方法和目标检测方法相比,具有更高应用价值。 展开更多
关键词 锁孔中心定位 集装箱装卸 深度学习 显著性目标分割 EGNet 目标检测
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基于电流梯度的桥式半控电励磁双凸极发电机无位置传感器控制
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作者 周兴伟 郭耀武 +2 位作者 杨泽锋 周波 张犁 《电工技术学报》 北大核心 2025年第6期1784-1795,共12页
可控整流发电是提高电励磁双凸极发电机(DSEG)输出功率的有效途径。针对桥式半控正弦化DSEG系统,该文提出了一种基于电流梯度的无位置传感器控制策略。基于桥式半控DSEG工作模态,发现负向换相区间这一特殊位置区域正弦化DSEG感应电动势... 可控整流发电是提高电励磁双凸极发电机(DSEG)输出功率的有效途径。针对桥式半控正弦化DSEG系统,该文提出了一种基于电流梯度的无位置传感器控制策略。基于桥式半控DSEG工作模态,发现负向换相区间这一特殊位置区域正弦化DSEG感应电动势与电流梯度的特别对应关系,并提出据此进行转子位置估计;在此基础上,为抑制实际DSEG系统脉冲宽度调制(PWM)斩波导致电流梯度难以计算的问题,提出一种基于脉冲触发的电流梯度获取方法以实现负向换相区间这一特殊区间内的绕组感应电动势信息提取;进一步地,为避免续流电流反向增大易造成误触发的问题,提出一种基于非导通相判定的触发信息约束方法;最后,基于脉冲触发估计获得的三个基准位置,对DSEG转速估计进而获得全周期转子位置估计角,实现DSEG桥式半控整流发电的无位置传感器运行。所提方法无需额外增加硬件电路,实验验证了所提控制方法的正确性与有效性。 展开更多
关键词 正弦化电励磁双凸极发电机 桥式半控整流发电 无位置传感器控制 电流梯度
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复杂干扰下线结构光三维扫描成像研究
13
作者 叶川 赵立明 +3 位作者 潘波 杨晗 王超 谢友春 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期15-19,27,共6页
针对不均匀环境光照及高亮度环境下对线激光三维扫描成像的影响,提出了一种基于显著性特征融合的线激光三维扫描成像方法。首先,为了降低工业环境中干扰,更好获取辅助光源调制信息,建立了激光视觉传感器的图像清晰度控制方法;其次,基于... 针对不均匀环境光照及高亮度环境下对线激光三维扫描成像的影响,提出了一种基于显著性特征融合的线激光三维扫描成像方法。首先,为了降低工业环境中干扰,更好获取辅助光源调制信息,建立了激光视觉传感器的图像清晰度控制方法;其次,基于辅助光源颜色通道及亮度特征,构建了显著性特征融合和最大熵模型的激光条纹可靠分割方法;最后,通过计算条纹梯度向量获取条纹法向方向,以条纹分布法向为依据融合灰度重心法对条纹中心线进行提取。实验表明,所提方法能够克服不均匀光照及高亮特征的不良影响,准确提取激光条纹中心,通过对标准工件进行三维重建测试,测量误差小于0.36 mm。 展开更多
关键词 三维成像 清晰度评价 显著性特征 图像分割 条纹中心提取
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基于深度学习网络显著目标检测算法的强降水落区临近预报技术
14
作者 张亚萍 刘伯骏 +3 位作者 庞玥 张焱 张勇 黎中菊 《气象学报》 北大核心 2025年第2期334-349,共16页
降水持续时间相同时,降水强度越大,诱发城市积涝、山洪、泥石流、滑坡等次生灾害的可能性越大。在全球气候变暖的背景下,亚小时降水极端事件比小时以上时间尺度的极端事件增加得更快,有必要研究亚小时尺度上的强降水监测预警技术。选取 ... 降水持续时间相同时,降水强度越大,诱发城市积涝、山洪、泥石流、滑坡等次生灾害的可能性越大。在全球气候变暖的背景下,亚小时降水极端事件比小时以上时间尺度的极端事件增加得更快,有必要研究亚小时尺度上的强降水监测预警技术。选取 2013-2021 年重庆地区 30 次暴雨天气过程,以显著目标检测深度网络 U2-Net 为基础,将 30 min 短时强降水落区作为显 著目标,天气雷达反射率因子拼图作为输入,通过数据驱动方式自动学习某一时次的天气雷达反射率因子空间分布与其后 30 min 的强降水落区的非线性关系,进行强降水落区预报。强降水落区标签按照 10、20 和 30 mm 阈值分为 3 种,由雷达融合地面分钟 级雨量的定量降水估计得到。模型输入为 3、4.5 和 7 km 高度的雷达反射率因子拼图。经过训练和验证,得到针对 3 种强降水阈 值的 3 个强降水落区预报模型。对测试集的检验结果表明,当邻域半径为 5 km 时,10、20 和 30 mm 阈值模型输出的命中率分别 为 0.66、 0.73 和 0.72,虚警率分别为 0.06、 0.32 和 0.57,临界成功指数分别为 0.64、 0.54 和 0.37;强降水落区预报图中的概率越大, 对强降水落区的预报越可靠。综上所述,强降水落区预报模型通过提取单个时次的三维反射率因子多尺度特征,预报未来 30 min 强降水落区,可以有效补充雨量计布设稀疏地区的强降水监测和预报信息,也为需要提取多源探测资料多尺度特征的临近预报 技术研究提供参考。 展开更多
关键词 显著目标检测 深度网络 天气雷达 短时强降水 临近预报
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帕米尔突刺东缘上新世走滑与冲断构造转换
15
作者 王哲 汪新 《地质学报》 北大核心 2025年第5期1576-1588,共13页
帕米尔突刺东缘的构造特征和演化历史对于揭示帕米尔-西昆仑造山带与塔里木盆地的盆山耦合关系、指导该地区的油气资源勘探和地震灾害防御等都具有重要意义。本文在详细地表填图的基础上对横切帕米尔东部边界关键构造部位的地震剖面进... 帕米尔突刺东缘的构造特征和演化历史对于揭示帕米尔-西昆仑造山带与塔里木盆地的盆山耦合关系、指导该地区的油气资源勘探和地震灾害防御等都具有重要意义。本文在详细地表填图的基础上对横切帕米尔东部边界关键构造部位的地震剖面进行了解析,对帕米尔东缘盆山结合带构造格架进行了约束。本文展示的填图资料、野外照片、地震剖面等数据揭示帕米尔东缘不仅发育出露的右行走滑断裂系,相邻盆地还发育隐伏挤压冲断带,包括棋盘构造楔和齐姆根构造楔。棋盘构造楔上覆构造生长地层底界位于上新统阿图什组下段,齐姆根构造楔上覆构造生长地层底界位于上新统阿图什组顶部,指示隐伏冲断带自上新世发育。帕米尔东缘上新世经历了走滑构造体系向挤压构造体系的转变。上新世之前,构造变形主要由乌伊塔克-莫莫克断层的右旋走滑作用调节;上新世之后构造体系转为向东逆冲推覆为主,走滑活动性减弱。 展开更多
关键词 帕米尔突刺 西昆仑造山带 塔里木盆地 右行走滑断裂系 冲断构造
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自表示显著性物体检测模型矩阵优化问题的迭代算法
16
作者 黄威铭 段雪峰 《工程数学学报》 北大核心 2025年第5期974-982,共9页
为了提高图像显著性物体检测的准确度,分辨率与计算效率,利用图像背景空间与图像空间之间的关系,结合Schatten-p范数和l2,1范数构造了新的显著性物体检测模型。与基于核范数的低秩逼近的传统显著性物体检测模型相比,新模型考虑了图像特... 为了提高图像显著性物体检测的准确度,分辨率与计算效率,利用图像背景空间与图像空间之间的关系,结合Schatten-p范数和l2,1范数构造了新的显著性物体检测模型。与基于核范数的低秩逼近的传统显著性物体检测模型相比,新模型考虑了图像特征空间与背景空间之间的关系,并且Schatten-p范数相对于核范数,在数值比例上能更好地逼近低秩函数。针对新模型的矩阵优化问题,设计不动点迭代算法对模型进行求解,在4个显著性物体检测模型的标准数据集进行可行性验证,并和4种常用的算法进行对比实验,实验结果验证了该算法具有较高的计算效率和准确度。 展开更多
关键词 显著性物体检测 低秩逼近 Schatten-p范数 l2 1范数 不动点迭代
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显著性增强和全局感知的RGB-T显著性目标检测
17
作者 杨超 官铮 +1 位作者 王学 马文笔 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第8期1359-1370,共12页
有效地捕捉和利用图像不同特征层之间的特性和互补潜力,对于精确定位显著目标和保留其细节轮廓具有重要意义.针对现有的大多数RGB-T显著性目标检测方法将提取到的图像特征直接输入到聚合模块中,并利用简单的递归结构定位显著目标,其所... 有效地捕捉和利用图像不同特征层之间的特性和互补潜力,对于精确定位显著目标和保留其细节轮廓具有重要意义.针对现有的大多数RGB-T显著性目标检测方法将提取到的图像特征直接输入到聚合模块中,并利用简单的递归结构定位显著目标,其所带来的低泛化能力问题,提出了一种显著性增强和全局感知的RGB-T显著性目标检测方法.首先利用预训练模型提取图像的原始特征;其次提出降噪模块(NRM),作为编码和跨模态解码之间的桥梁,以纯化显著对象的特征表示;并提出高级语义指导模块(HSGB),融合不同模态的高级语义信息,以保留显著对象的位置信息;最后设计跨模态交互模块(MMIB),在保留显著对象位置信息的同时,指导解码模块进行多级特征的聚合操作,得到最终显著图.在VT821,VT1000和VT5000数据集上的实验结果表明,所提方法的MAE指标分别达到3.0%,1.8%和3.0%,性能优于大多数主流方法. 展开更多
关键词 RGB-T显著性目标检测 细节轮廓 高级语义信息 多级特征
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基于多模态特征对齐的弱对齐RGBT显著目标检测
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作者 刘成壮 翟素兰 +1 位作者 刘海庆 王鲲鹏 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期142-150,共9页
可见光和热红外(RGBT)显著目标检测(SOD)旨在从可见光和热红外图像中识别共同的显著物体。然而,现有技术大多在完全对齐的图像对上进行训练,忽略了实际成像过程中由传感器差异造成的“弱对齐”问题,即同一物体在不同模态中虽然结构相关... 可见光和热红外(RGBT)显著目标检测(SOD)旨在从可见光和热红外图像中识别共同的显著物体。然而,现有技术大多在完全对齐的图像对上进行训练,忽略了实际成像过程中由传感器差异造成的“弱对齐”问题,即同一物体在不同模态中虽然结构相关,但是它们的位置、尺度存在差异。因此,如果不经对齐处理,直接使用弱对齐RGBT图像训练模型,会导致检测性能严重下降。为应对这一挑战,提出了一个多模态特征对齐融合网络(AFNet),专门针对弱对齐RGBT SOD。该网络由3个主要模块组成:分布对齐模块(DAM)、注意力引导的可变形卷积对齐模块(AGDCM)和交叉融合模块(CAM)。DAM基于最优传输理论,使热红外和RGB特征的分布尽可能接近,实现特征的初步对齐。AGDCM基于可变形卷积,在学习特征偏移量的过程中引入注意力权重,使不同的区域可以学习到适合自身的偏移量,实现多模态特征的精准对齐。CAM通过交叉注意力机制融合对齐后的特征,增强融合特征的判别能力并提高计算效率。通过在对齐和弱对齐数据集上进行大量实验,证明了所提方法的高效性。 展开更多
关键词 弱对齐RGBT图像 显著目标检测 多模态特征对齐 多模态特征融合 注意力机制
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面向高分辨率遥感影像建筑物提取的SD-BASNet网络
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作者 朱娟娟 黄亮 朱莎莎 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第5期122-130,共9页
针对网络模型参数量大、下采样过程丢失影像建筑物细节信息的问题,受轻量级网络的启发,设计了一种融入深度可分离残差块和空洞卷积的建筑物提取网络(SD-BASNet)。首先,在深度监督编码器预测模块中设计了一个深度可分离残差块,将深度可... 针对网络模型参数量大、下采样过程丢失影像建筑物细节信息的问题,受轻量级网络的启发,设计了一种融入深度可分离残差块和空洞卷积的建筑物提取网络(SD-BASNet)。首先,在深度监督编码器预测模块中设计了一个深度可分离残差块,将深度可分离卷积引入主干网络ResNet中,避免卷积核过大,减少网络的参数量;其次,为防止网络轻量化带来的精度下降,将空洞卷积融入后处理优化模块的编码层,增大特征图的感受野,从而捕捉更广泛的上下文信息,提高建筑物特征提取的准确性。在WHU建筑物数据集上进行实验,在不同尺度建筑物提取中均表现较好,其平均交并比和平均像素精度分别为92.25%和96.59%,其召回率、精确率和F1指标分别达到96.50%,93.79%和92.61%。与PSPNet,SegNet,DeepLabV3,SE-UNet,UNet++等语义分割网络相比,SD-BASNet网络提取精度得到了显著提升,且提取的建筑物完整度更好;与基础网络BASNet相比,SD-BASNet网络的参数量与运行时间也有所减少,证实了该文提出的SD-BASNet网络的有效性。 展开更多
关键词 建筑物提取 高分辨率遥感影像 BASNet网络 深度可分离残差块 空洞卷积
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基于无源领域自适应的低光照显著性目标检测
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作者 李书玮 黄正翔 +5 位作者 胡云 刘兴 卢笑 郭畅 吴成中 王耀南 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期75-84,共10页
为了解决低光照条件下校园环境等场景监控摄像头图像质量和监控效果受影响而带来的安全问题,提出一种低光照显著性目标检测(SOD)方法,以提高低光照条件下目标检测能力。针对低光照条件下图像的显著性特征弱化和缺乏大规模标注数据的问题... 为了解决低光照条件下校园环境等场景监控摄像头图像质量和监控效果受影响而带来的安全问题,提出一种低光照显著性目标检测(SOD)方法,以提高低光照条件下目标检测能力。针对低光照条件下图像的显著性特征弱化和缺乏大规模标注数据的问题,提出一种无源领域自适应(SFDA)方法,将正常光照图像(源域)下训练的模型知识迁移至低光照条件图像(目标域)。该方法采用两阶段策略:在第一阶段,利用源域模型生成低光照图像的伪标签,为提高伪标签生成的质量,提出集合熵最小化损失抑制高熵区域,同时引入选择性投票方法来增强伪标签的生成;在第二阶段,采用基于增强引导一致性的教师-学生网络自训练方法对显著图进行精细化,进一步提高检测结果的精度。在SOD-LL数据集上的实验结果表明,所提出的方法在低光照场景下总体性能优于其他图像显著性检测方法,相较于正常光照的SOD方法,其平均绝对误差(MAE)降低15.15%,加权F1值(wFm)提高4.73%。 展开更多
关键词 显著性目标检测 低光照场景 无源领域自适应 伪标签 教师-学生网络 集合熵最小化 选择性投票
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