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融合纹理信息的深度图像修复
被引量：
5
1
作者
王殿伟
陈鹏
+3 位作者
李大湘
刘颖
许志杰
王晶
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1720-1725,共6页
针对低质量深度图像中存在的空洞和噪声问题,提出了融合纹理信息的深度图像修复算法。首先利用形态学操作对空洞进行优化,基于区域的分割算法完成空洞区域分割;然后将提取出的空洞区域进行纹理信息填补,分析空洞区域与同场景彩色图像的...
针对低质量深度图像中存在的空洞和噪声问题,提出了融合纹理信息的深度图像修复算法。首先利用形态学操作对空洞进行优化,基于区域的分割算法完成空洞区域分割;然后将提取出的空洞区域进行纹理信息填补,分析空洞区域与同场景彩色图像的局部结构相似性,完成空洞初修复;最后利用灰度级图像重建算法,对边缘空洞区域进行填充和平滑处理。基于标准数据集Middlebury,所提算法与快速行进算法、自适应中值滤波算法和形态学重建算法相比,对大面积空洞信息完成了良好的修复。在获得较好修复效果的同时,该算法保持了图像的结构完整性和整体平滑性。
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关键词
深度图像修复
空洞填充
形态学处理
区域分割
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职称材料
引入视觉感知的视频镜头分割
被引量：
1
2
作者
高尹
刘颖
+1 位作者
来毅
刘陆
《现代电子技术》
北大核心
2019年第18期73-76,共4页
视频的大数据时代已经到来,将视频序列分割成镜头来进行视频内容分析和视频检索是十分重要的研究方向.文中提出一种基于帧间一致(Frame Consistency,FC)模型和光流特征的视频镜头分割技术.利用基于视觉感知的"整体到局部"的思...
视频的大数据时代已经到来,将视频序列分割成镜头来进行视频内容分析和视频检索是十分重要的研究方向.文中提出一种基于帧间一致(Frame Consistency,FC)模型和光流特征的视频镜头分割技术.利用基于视觉感知的"整体到局部"的思想,首先浏览视频,除去视频的冗余信息,以降低计算成本,并通过提取视频的视觉特征构建帧间一致性函数,以此创建可能的镜头分割集合,并结合运动特征进一步优化分割结果.该技术在评估上,其精确度、召回率和F1值,都呈现出较好的效果.
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关键词
镜头分割
视觉感知
帧间一致模型
光流特征
模型评估
冗余信息去除
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职称材料
结合Tri-training和CV-CNN的半监督PolSAR图像分类
3
作者
谢雯
马改妮
+2 位作者
赵凤
刘汉强
张璐
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第8期2537-2542,共6页
现有深度学习算法应用于PolSAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是PolSAR图像可获取的标签样本十分有限。针对上述问题,结合Tri-tra...
现有深度学习算法应用于PolSAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是PolSAR图像可获取的标签样本十分有限。针对上述问题,结合Tri-training算法和复值卷积神经网络(CV-CNN)提出了半监督PolSAR图像分类算法。首先通过Wishart分类器和Tri-training算法获取一些可靠性较高的伪标签样本,然后将其加入到复值卷积神经网络的训练样本中并用于模型训练,最终完成图像分类任务。通过四幅PolSAR图像分类的仿真实验表明,该算法不仅能够有效提升伪标签样本的可靠性,同时还可提高模型的分类准确率。
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关键词
PolSAR图像分类
Wishart分类器
Tri-training算法
复值卷积神经网络
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职称材料
题名
融合纹理信息的深度图像修复
被引量：
5
1
作者
王殿伟
陈鹏
李大湘
刘颖
许志杰
王晶
机构
西安邮电大学通信与
信息
工程学院
公安部电子信息现场勘验应用技术重点实验室
哈德斯菲尔德大学计算机与工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1720-1725,共6页
基金
国家自然科学基金(41874173,61571361)
陕西省自然科学基础研究计划基金(2018JM6118)
+2 种基金
陕西省国际合作交流项目(2017KW-013)
西安邮电大学创新创业项目(2018SC-08)
西安邮电大学创新基金(CXJJ2017058)资助课题
文摘
针对低质量深度图像中存在的空洞和噪声问题,提出了融合纹理信息的深度图像修复算法。首先利用形态学操作对空洞进行优化,基于区域的分割算法完成空洞区域分割;然后将提取出的空洞区域进行纹理信息填补,分析空洞区域与同场景彩色图像的局部结构相似性,完成空洞初修复;最后利用灰度级图像重建算法,对边缘空洞区域进行填充和平滑处理。基于标准数据集Middlebury,所提算法与快速行进算法、自适应中值滤波算法和形态学重建算法相比,对大面积空洞信息完成了良好的修复。在获得较好修复效果的同时,该算法保持了图像的结构完整性和整体平滑性。
关键词
深度图像修复
空洞填充
形态学处理
区域分割
Keywords
depth maps inpainting
hole filling
morphological operation
region segmentation
分类号
TP391 [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
引入视觉感知的视频镜头分割
被引量：
1
2
作者
高尹
刘颖
来毅
刘陆
机构
公安部电子信息现场勘验应用技术重点实验室
西安邮电大学图像与
信息
处理研究所
西安邮电大学通信与
信息
工程学院
陕西省无线通信与
信息
处理
技术
国际合作研究中心
出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第18期73-76,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(41504115)
公安部科技强警基础工作专项项目(2016GABJC51)
+1 种基金
陕西省教育厅资助科研项目(17JK0707)
中国科学院光谱成像技术重点实验室开放研究基金(LSIT201709D)~~
文摘
视频的大数据时代已经到来,将视频序列分割成镜头来进行视频内容分析和视频检索是十分重要的研究方向.文中提出一种基于帧间一致(Frame Consistency,FC)模型和光流特征的视频镜头分割技术.利用基于视觉感知的"整体到局部"的思想,首先浏览视频,除去视频的冗余信息,以降低计算成本,并通过提取视频的视觉特征构建帧间一致性函数,以此创建可能的镜头分割集合,并结合运动特征进一步优化分割结果.该技术在评估上,其精确度、召回率和F1值,都呈现出较好的效果.
关键词
镜头分割
视觉感知
帧间一致模型
光流特征
模型评估
冗余信息去除
Keywords
shot segmentation
visual perception
inter-frame consistency model
optical flow feature
model evaluation
redundant information removing
分类号
TN948.4.34 [电子电信—信号与信息处理]
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
结合Tri-training和CV-CNN的半监督PolSAR图像分类
3
作者
谢雯
马改妮
赵凤
刘汉强
张璐
机构
西安邮电大学通信与
信息
工程学院(人工智能学院)
公安部电子信息现场勘验应用技术重点实验室
陕西师范大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第8期2537-2542,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61901365,62071379,62071378,62071380,61571361)
陕西省自然科学基金资助项目(2019JQ-377,2020JM-299)
+2 种基金
陕西省教育厅专项科研计划资助项目(19JK0805)
西安邮电大学西邮新星团队项目(xyt2016-01)
中央高校基础研究基金资助项目(GK201903092)。
文摘
现有深度学习算法应用于PolSAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是PolSAR图像可获取的标签样本十分有限。针对上述问题,结合Tri-training算法和复值卷积神经网络(CV-CNN)提出了半监督PolSAR图像分类算法。首先通过Wishart分类器和Tri-training算法获取一些可靠性较高的伪标签样本,然后将其加入到复值卷积神经网络的训练样本中并用于模型训练,最终完成图像分类任务。通过四幅PolSAR图像分类的仿真实验表明,该算法不仅能够有效提升伪标签样本的可靠性,同时还可提高模型的分类准确率。
关键词
PolSAR图像分类
Wishart分类器
Tri-training算法
复值卷积神经网络
Keywords
PolSAR image classification
Wishart classifier
Tri-training
complex valued convolutional neural network(CV-CNN)
分类号
TP393.04 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合纹理信息的深度图像修复
王殿伟
陈鹏
李大湘
刘颖
许志杰
王晶
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
引入视觉感知的视频镜头分割
高尹
刘颖
来毅
刘陆
《现代电子技术》
北大核心
2019
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
结合Tri-training和CV-CNN的半监督PolSAR图像分类
谢雯
马改妮
赵凤
刘汉强
张璐
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
0
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