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基于动态自适应优化模型的新型图像质量增强方法研究
1
作者
张平改
陈洪亮
+1 位作者
魏利胜
胡保玲
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025年第6期88-99,共12页
针对传统图像质量增强算法处理不同场景效果较差的问题,提出了一种基于动态自适应优化模型的新型图像质量增强方法,以适应不同场景的需求,提升图像质量增强的效果。首先,根据待增强图像的大气散射特性,构建出一种动态自适应优化模型,并...
针对传统图像质量增强算法处理不同场景效果较差的问题,提出了一种基于动态自适应优化模型的新型图像质量增强方法,以适应不同场景的需求,提升图像质量增强的效果。首先,根据待增强图像的大气散射特性,构建出一种动态自适应优化模型,并采用图像评价指标峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)设计出上述模型的目标函数,为不同场景下的图像质量增强提供评估标准;在此基础上,设计了一种合作竞争学习算子,由此提出合作竞争人类学习优化算法,以计算出模型的最优透射率阈值t0、滤波窗口n、参数ω,从而构建出最优的动态自适应优化模型,实现不同场景图像质量增强。最后,利用SOTS标测试集中图像和6幅实际场景图像进行图像质量增强实验,并将其与对比度限制的自适应直方图均衡多尺度融合算法(CLAHEMF)、基于亮度融合透射率的改进暗通道先验算法(IDCPLT)和暗通道先验模型-粒子群优化算法(DCP-PSO)3种方法进行对比分析。实验结果表明,所提出方法无论是主观视觉效果还是客观评价指标,均优于其他3种对比方法,从而充分验证所提出方法的有效性与可行性。
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关键词
动态自适应
优化模型
图像增强
合作竞争
人类学习优化
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职称材料
一种基于数据分布的不平衡数据过采样方法
被引量：
1
2
作者
陈丽萍
王洪海
何舒平
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期26-36,共11页
针对现有不平衡数据过采样方法生成重叠样本、潜在价值不高样本以及过拟合等问题,提出了一种基于数据分布的过采样方法.该方法首先将少数类样本划分成不同子簇,根据样本的空间分布位置识别噪声样本和少数类边界样本,并删除噪声样本;进...
针对现有不平衡数据过采样方法生成重叠样本、潜在价值不高样本以及过拟合等问题,提出了一种基于数据分布的过采样方法.该方法首先将少数类样本划分成不同子簇,根据样本的空间分布位置识别噪声样本和少数类边界样本,并删除噪声样本;进而将对分类边界决策影响大的少数类边界样本作为种子样本,并结合种子样本所在子簇的稀疏因子及其识别的难易程度确定采样权重;最后在种子样本所在的子簇中生成新样本.为了验证所设计采样方法的有效性,分别使用AdaBoost(adaptive boosting)和SVM(support vector machine)算法对12个数据集进行分类实验,结果表明,与传统的过采样算法相比,所设计的过采样方法在保证了整体分类性能下,提高了不平衡数据中对少数类的分类效果.
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关键词
不平衡数据
数据分布
过采样
稀疏因子
重叠样本
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职称材料
基于残差单元与注意力门的非对称编解码海杂波抑制网络
3
作者
陈胜垚
胡晨康
+2 位作者
程智勇
席峰
刘中
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2628-2640,共13页
针对非均匀海杂波环境下弱小目标检测困难的问题,本文基于复值残差单元和注意力门机制,提出一种用于海杂波抑制的非对称编解码网络(Asymmetric Encoder-Decoder Network,AED-Net).该网络以雷达回波经匹配滤波后得到的复值信号为输入,利...
针对非均匀海杂波环境下弱小目标检测困难的问题,本文基于复值残差单元和注意力门机制,提出一种用于海杂波抑制的非对称编解码网络(Asymmetric Encoder-Decoder Network,AED-Net).该网络以雷达回波经匹配滤波后得到的复值信号为输入,利用复值残差单元取代常规卷积单元进行弱小目标和海杂波特征的提取,增强网络特征提取能力的同时避免特征信息退化.然后采用注意力门模块将编码路径各模块提取的特征信息分别送入到解码路径对应的模块.最终输出海杂波抑制后的复值信号.由于各注意力门的输入和输出维度可根据网络结构自主选择,该网络设计是一种非对称编解码结构.与典型对称编解码网络UNet相比,复值残差单元与注意力门的引入显著降低了特征信息的冗余度,增强特征信息的提取与传递,提升了海杂波抑制性能.与此同时,复值残差单元的参数规模远小于卷积单元,而注意力门的引入也有效减少解码路径单元的数量,整个网络的参数规模显著减小.基于海杂波实测数据的实验结果表明,与典型复值UNet(Complex Value-UNet,CV-UNet)网络相比,AED-Net的输出信杂比平均提升9 dB,有效工作的最低信杂比降低了3 dB,模型参数量和计算量分别减少57.8%、50%.
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关键词
海杂波抑制
编解码网络
残差结构
注意力门
复值信号
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职称材料
题名
基于动态自适应优化模型的新型图像质量增强方法研究
1
作者
张平改
陈洪亮
魏利胜
胡保玲
机构
巢湖学院计算机与人工智能学院
安徽工程大学电气工程
学院
上海大学上海市电站自动化技术重点实验室
出处
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025年第6期88-99,共12页
基金
安徽省自然科学基金(2308085QF205)
安徽省高校自然科学研究项目(2024AH051323)
+1 种基金
电气传动与控制安徽省重点实验室开放基金(DQKJ202402)
巢湖学院科研启动基金(KYQD-202206)项目资助。
文摘
针对传统图像质量增强算法处理不同场景效果较差的问题,提出了一种基于动态自适应优化模型的新型图像质量增强方法,以适应不同场景的需求,提升图像质量增强的效果。首先,根据待增强图像的大气散射特性,构建出一种动态自适应优化模型,并采用图像评价指标峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)设计出上述模型的目标函数,为不同场景下的图像质量增强提供评估标准;在此基础上,设计了一种合作竞争学习算子,由此提出合作竞争人类学习优化算法,以计算出模型的最优透射率阈值t0、滤波窗口n、参数ω,从而构建出最优的动态自适应优化模型,实现不同场景图像质量增强。最后,利用SOTS标测试集中图像和6幅实际场景图像进行图像质量增强实验,并将其与对比度限制的自适应直方图均衡多尺度融合算法(CLAHEMF)、基于亮度融合透射率的改进暗通道先验算法(IDCPLT)和暗通道先验模型-粒子群优化算法(DCP-PSO)3种方法进行对比分析。实验结果表明,所提出方法无论是主观视觉效果还是客观评价指标,均优于其他3种对比方法,从而充分验证所提出方法的有效性与可行性。
关键词
动态自适应
优化模型
图像增强
合作竞争
人类学习优化
Keywords
dynamic adaptation
optimization model
image enhancement
cooperative-competitive
human learning optimization
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种基于数据分布的不平衡数据过采样方法
被引量：
1
2
作者
陈丽萍
王洪海
何舒平
机构
巢湖学院计算机与人工智能学院
安徽大学电气工程与自动化
学院
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期26-36,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(62073001)
安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2021A1030)
+2 种基金
安徽省创新创业领军人才特殊支持计划(T000706)
巢湖学院校级重点科学研究项目(XLZ-202106)
巢湖学院学科建设质量提升工程立项建设项目(kj21gczx03)。
文摘
针对现有不平衡数据过采样方法生成重叠样本、潜在价值不高样本以及过拟合等问题,提出了一种基于数据分布的过采样方法.该方法首先将少数类样本划分成不同子簇,根据样本的空间分布位置识别噪声样本和少数类边界样本,并删除噪声样本;进而将对分类边界决策影响大的少数类边界样本作为种子样本,并结合种子样本所在子簇的稀疏因子及其识别的难易程度确定采样权重;最后在种子样本所在的子簇中生成新样本.为了验证所设计采样方法的有效性,分别使用AdaBoost(adaptive boosting)和SVM(support vector machine)算法对12个数据集进行分类实验,结果表明,与传统的过采样算法相比,所设计的过采样方法在保证了整体分类性能下,提高了不平衡数据中对少数类的分类效果.
关键词
不平衡数据
数据分布
过采样
稀疏因子
重叠样本
Keywords
imbalanced data
data distribution
oversampling
sparsity factor
overlapping sample
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于残差单元与注意力门的非对称编解码海杂波抑制网络
3
作者
陈胜垚
胡晨康
程智勇
席峰
刘中
机构
南京理工大学电子工程与光电技术
学院
巢湖学院计算机与人工智能学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2628-2640,共13页
基金
国家自然科学基金(No.62171224)。
文摘
针对非均匀海杂波环境下弱小目标检测困难的问题,本文基于复值残差单元和注意力门机制,提出一种用于海杂波抑制的非对称编解码网络(Asymmetric Encoder-Decoder Network,AED-Net).该网络以雷达回波经匹配滤波后得到的复值信号为输入,利用复值残差单元取代常规卷积单元进行弱小目标和海杂波特征的提取,增强网络特征提取能力的同时避免特征信息退化.然后采用注意力门模块将编码路径各模块提取的特征信息分别送入到解码路径对应的模块.最终输出海杂波抑制后的复值信号.由于各注意力门的输入和输出维度可根据网络结构自主选择,该网络设计是一种非对称编解码结构.与典型对称编解码网络UNet相比,复值残差单元与注意力门的引入显著降低了特征信息的冗余度,增强特征信息的提取与传递,提升了海杂波抑制性能.与此同时,复值残差单元的参数规模远小于卷积单元,而注意力门的引入也有效减少解码路径单元的数量,整个网络的参数规模显著减小.基于海杂波实测数据的实验结果表明,与典型复值UNet(Complex Value-UNet,CV-UNet)网络相比,AED-Net的输出信杂比平均提升9 dB,有效工作的最低信杂比降低了3 dB,模型参数量和计算量分别减少57.8%、50%.
关键词
海杂波抑制
编解码网络
残差结构
注意力门
复值信号
Keywords
sea clutter suppression
encoder-decoder network
residual unit
attention gate
complex-valued signal
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态自适应优化模型的新型图像质量增强方法研究
张平改
陈洪亮
魏利胜
胡保玲
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
一种基于数据分布的不平衡数据过采样方法
陈丽萍
王洪海
何舒平
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
1
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职称材料
3
基于残差单元与注意力门的非对称编解码海杂波抑制网络
陈胜垚
胡晨康
程智勇
席峰
刘中
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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