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融合彩色增强信息的暗通道去雾方法
1
作者 张炜炳 常霞 汪德财 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第12期106-112,共7页
目前基于暗通道的图像去雾算法多存在复原后图像色彩失真和天空边界区域轮廓模糊等问题。为了解决这些问题,提出了一种融合彩色增强信息的暗通道去雾方法。该方法以暗通道先验算法为基础,采用灰度开运算对大气光值进行区间估计得到精确... 目前基于暗通道的图像去雾算法多存在复原后图像色彩失真和天空边界区域轮廓模糊等问题。为了解决这些问题,提出了一种融合彩色增强信息的暗通道去雾方法。该方法以暗通道先验算法为基础,采用灰度开运算对大气光值进行区间估计得到精确的大气光值和初始透射率;将YC_(b)C_(r)空间上复原图像所对应的灰度图像作为引导图像,并对粗透射率图采用梯度域引导滤波细化处理;再利用自适应容差机制对天空区域及明亮区域的透射率进行自适应修正;最后,利用亮度补偿模型对图像进行修正,提高复原图像的亮度和色彩饱和度。在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,所提方法在峰值信噪比和结构相似性上均有提升,同时有效地解决了去雾后图像颜色失真和细节丢失问题。 展开更多
关键词 图像去雾 暗通道 自适应容差机制 梯度域引导滤波 区间估计 亮度补偿
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新型群体智能优化算法综述 被引量：64
2
作者 高岳林 杨钦文 +2 位作者 王晓峰 李嘉航 宋彦杰 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期21-30,共10页
智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向... 智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向量机、无线传感器、神经网络等技术领域交叉融合,应用更加广泛。以蝙蝠算法、果蝇优化算法、鲸鱼优化算法、樽海鞘群体算法和哈里斯鹰优化算法为基础,对群体智能优化算法的模型、特征、改进策略及应用领域等进行了综述,从理论研究、改进策略和应用研究3个方面分析了其面临的发展机遇和未来趋势,给出了算法应用的指导意见。研究表明:群体智能优化算法在众多经典问题上的表现较好,而在多目标优化、多约束优化、动态优化和混合变量优化等领域仍有待扩展;不同群体智能优化算法在面对各类具体问题时有效的参数控制仍是未来的研究重点;种群协同进化、探索更高效的混合算法和搜索策略是可行的解决途径。 展开更多
关键词 群体智能优化算法 蝙蝠算法 果蝇优化算法 鲸鱼优化算法 樽海鞘群体算法 哈里斯鹰优化算法
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改进YOLOv8的铸件多肉缺陷检测
3
作者 刘琦 马行 穆春阳 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期131-135,共5页
针对铸造生产过程中铸件表面多肉缺陷数据集少、复杂环境下人工检测困难以及检测效率较低等问题,文中基于YOLOv8提出改进算法。对数据进行增强处理,以便提升模型的鲁棒性,更贴合实际环境;引入残差网络Resnet替换网络主干部分,提高模型... 针对铸造生产过程中铸件表面多肉缺陷数据集少、复杂环境下人工检测困难以及检测效率较低等问题,文中基于YOLOv8提出改进算法。对数据进行增强处理,以便提升模型的鲁棒性,更贴合实际环境;引入残差网络Resnet替换网络主干部分,提高模型提取目标特征的能力;对Neck部分进行重构,避免参数量的增加;在网络的输出末端加入具有注意力机制的Dynamic Head检测头,将模型对目标感知和表达的能力进一步提高;在训练模型能力过程中加入MPDIoU损失函数,强化模型对于目标边框的处理,提高模型对铸件多肉缺陷的识别精准度。实验结果表明,改进的YOLOv8模型在检测铸件多肉缺陷数据集上的mAP相比原模型提升2.2%,提升了小目标识别精度,正确检测率提高了16.1%。 展开更多
关键词 缺陷检测 铸件多肉缺陷 YOLOv8 注意力机制 Resnet Dynamic Head
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基于混合注意力机制和云数据平台的蝗虫识别系统研究 被引量：1
4
作者 李军 马行 +3 位作者 穆春阳 王梦雪 刘宝成 李亚东 《山东农业科学》 北大核心 2023年第8期148-157,共10页
为帮助农林业解决自然条件下蝗虫目标小、识别精度低、虫情数据掌握不及时的问题,减少农林业生产损失,现以深度学习为基础,提出一种改进的YOLOv4-tiny蝗虫目标识别模型。首先针对蝗虫目标小的特点,为提升模型在复杂背景下的细节特征提... 为帮助农林业解决自然条件下蝗虫目标小、识别精度低、虫情数据掌握不及时的问题,减少农林业生产损失,现以深度学习为基础,提出一种改进的YOLOv4-tiny蝗虫目标识别模型。首先针对蝗虫目标小的特点,为提升模型在复杂背景下的细节特征提取能力和小目标识别能力,分别在加强特征提取网络的输入位置和第一次卷积结果输出位置添加混合注意力机制CBAM(convolutional block attention module);然后针对以往虫情识别无实时数据传输的问题,通过对模型的YOLO Head预测模块修改,嵌入云数据平台,实现模型对蝗虫虫情即时云端数据存储与解析功能;最后将改进后的模型移植到Jetson Xavier NX嵌入式设备,使用TensorRT加速神经网络的推理,设计了一套便携式蝗虫识别系统。试验结果表明,在自制数据集下,改进后的模型平均精度达到94.69%,在嵌入式设备上的实时检测速度达到28FPS,模型大小仅为23.6 MB。该系统的研发可为农林业蝗虫虫情识别提供新思路。 展开更多
关键词 蝗虫识别 YOLOv4-tiny CBAM 云数据平台 Jetson Xavier NX
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基于自适应粒子群算法的机器人路径规划 被引量：15
5
作者 高岳林 武少华 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期46-51,共6页
针对粒子群算法在解决机器人路径规划中存在的路径易陷入局部最优、路径搜索后期收敛速度慢以及路径不平滑的问题,提出了一种基于模拟退火的改进自适应粒子群算法,该算法结合了模拟退火算法和粒子群算法的优点,路径搜索前期路径搜索速度... 针对粒子群算法在解决机器人路径规划中存在的路径易陷入局部最优、路径搜索后期收敛速度慢以及路径不平滑的问题,提出了一种基于模拟退火的改进自适应粒子群算法,该算法结合了模拟退火算法和粒子群算法的优点,路径搜索前期路径搜索速度快,路径搜索过程中路径具有概率突跳的能力,能够有效地避免陷入局部最优路径,而且利用3次样条插值使路径平滑,路径搜索后期路径收敛精度也很高。仿真结果表明,该算法在不同障碍物模型中均能够快速找到最短的平滑路径,而且效果优于传统方法。 展开更多
关键词 粒子群算法 模拟退火算法 机器人路径规划 三次样条插值
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粒子群算法的改进与比较研究 被引量：16
6
作者 武少华 高岳林 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期184-188,194,共6页
针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)"早熟收敛"和后期收敛速度慢的特点,文章提出了一种改进的PSO算法。该算法摒弃了近年来许多在改进过程中引入过量繁琐公式、各种变换因子而导致算法过程冗杂的粒子群改进方法... 针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)"早熟收敛"和后期收敛速度慢的特点,文章提出了一种改进的PSO算法。该算法摒弃了近年来许多在改进过程中引入过量繁琐公式、各种变换因子而导致算法过程冗杂的粒子群改进方法,而是在简化PSO算法的基础上引入自适应局部搜索因子,在种群不变的情况下拓宽了搜索范围并提高了搜索精度,且在某些测试函数下寻优效果明显优于其他复杂的PSO优化算法。最后的测试实验表明,该文算法能避免早熟问题,有效地提高了算法的精确寻优能力。 展开更多
关键词 粒子群算法(PSO) 局部搜索 全局搜索 高斯分布
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基于MSRCR的自适应低照度图像增强 被引量：4
7
作者 王利娟 常霞 张伯妍 《现代电子技术》 2022年第2期155-161,共7页
针对多尺度Retinex处理低照度图像出现的“光晕伪影”和色彩泛白现象,文中提出一种基于自适应权重带色彩恢复因子的多尺度Retinex图像增强算法。在HSV颜色空间中先将亮度通道图像分解为Retinex增强层和细节恢复层。在Retinex增强层中,... 针对多尺度Retinex处理低照度图像出现的“光晕伪影”和色彩泛白现象,文中提出一种基于自适应权重带色彩恢复因子的多尺度Retinex图像增强算法。在HSV颜色空间中先将亮度通道图像分解为Retinex增强层和细节恢复层。在Retinex增强层中,不同尺度参数具有不同的增强效果,根据像素的概率分布,计算明暗不同区域的概率分布函数,获得自适应权重。所提算法有效地克服了尺度参数对亮度信息恢复造成的过增强现象。在细节恢复层中,导向滤波具有更优越的保边去噪特性,故采用导向滤波将图像分解成平滑层和边缘层图像,并利用增益系数增强边缘层信息。最后将自适应权重后Retinex亮度增强层、平滑层和边缘层图像融合重构为增强后的亮度通道图像,并在伽马校正算法中融入自适应调节因子来恢复图像在融合过程中丢失的部分细节和色彩信息。实验数据表明所提算法较其他对比算法具有更明显的优越性。 展开更多
关键词 低照度图像 图像增强 RETINEX理论 MSRCR算法 导向滤波 分层融合 伽马校正
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Riemannian流形中DE算法算子最优特征量的量子渐进估计
8
作者 王凯光 高岳林 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2020年第1期31-43,共13页
该文主要分析和探讨了差分进化算法(Differential Eveolutionary Algorithm,DE)在Riemannian流形中的几何关系,对P-ε条件下Riemannian流形中的种群个体进行了收敛性分析,得到了迭代个体收敛精度与收敛速度的量子不确定渐进估计,如下式... 该文主要分析和探讨了差分进化算法(Differential Eveolutionary Algorithm,DE)在Riemannian流形中的几何关系,对P-ε条件下Riemannian流形中的种群个体进行了收敛性分析,得到了迭代个体收敛精度与收敛速度的量子不确定渐进估计,如下式Δv^2 Δxβ^ε^2≥(√(λε)1+…+√(λε)n/2)^2,其中,Δv^2为种群个体的速度分辨率,Δxβ^ε^2为种群个体带有误差的位置分辨率,(λε)i,i=1,2,…,n.从本质上说明了Riemannian流形中迭代个体的局部特征量是不能从收敛精度和收敛速度同时达到算法高效. 展开更多
关键词 DE算法 RIEMANNIAN流形 收敛精度 收敛速度 量子不确定渐进估计
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