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轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率重建被引量：7: 1; 作者王杰徐国明 +2 位作者马健王勇李毅《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第19期2404-2419,共16页; 深度学习模式下新型偏振计算成像方法存在随着网络深度的增加计算复杂度和内存使用相应增加以及分层特征提取不充分的问题,针对该问题,提出一种轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率方法,采用级联连接和融合连接的方式来深化卷... 展开更多; 关键词计算成像超分辨率轻量级网络偏振图像级联连接; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间调制全偏振计算成像场景迁移超分辨率方法被引量：4: 2; 作者徐国明袁宏武 +2 位作者薛模根王峰王杰《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1440-1449,共10页; 空间调制型全偏振计算成像同时获得可见光和红外通道图像,但是受探测器限制,2个通道的图像空间分辨率不一致,给后端的图像融合及目标探测过程带来不便.为此,提出基于场景特征迁移学习的空间调制型计算成像超分辨率方法.首先在分析空间... 展开更多; 关键词全偏振超分辨率计算成像迁移学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双重注意力残差网络的偏振图像超分辨率重建被引量：4: 3; 作者徐国明王杰 +3 位作者马健王勇刘佳庆李毅《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期295-309,共15页; 在利用深度学习进行偏振图像计算成像过程中,图像映射函数的解空间极大、空间分辨率一般较低,难以生成清晰的纹理细节且存在高频信息缺失等问题。为解决该问题,提出一种结合双注意力机制的深度残差偏振图像超分辨率网络。该网络由一个... 展开更多; 关键词计算成像超分辨率深度残差网络偏振图像双重注意力块; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于谱间相似性的高光谱图像稀疏超分辨率算法（英文）被引量：4: 4; 作者刘永峰王年 +3 位作者王峰李从利刘晓徐国明《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第A01期187-198,共12页; 为解决高光谱图像空间分辨率较低的问题,文中提出了一种基于谱间相似性的高光谱图像稀疏超分辨率算法。该算法在最大似然估计准则下,构建了基于混合高斯的稀疏超分辨率编码模型,针对不同的分解残差自适应分配权重,提高了重建图像的空间... 展开更多; 关键词高光谱图像稀疏表示谱间相似性超分辨率; 在线阅读下载PDF 职称材料

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合被引量：1: 5; 作者徐国明袁宏武 +1 位作者薛模根王峰《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2450-2460,共11页; 偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩... 展开更多; 关键词偏振成像图像融合低秩稀疏鲁棒性矩阵分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率重建被引量：7: 1; 作者王杰徐国明马健王勇李毅; 机构安徽大学互联网学院安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽文达信息工程学院智能技术研究所; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第19期2404-2419,共16页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61906118) 安徽省重大专项项目(No.202003A06020016) +2 种基金安徽省高校自然科学研究重点项目(No.KJ2019A0906)。; 文摘深度学习模式下新型偏振计算成像方法存在随着网络深度的增加计算复杂度和内存使用相应增加以及分层特征提取不充分的问题,针对该问题,提出一种轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率方法,采用级联连接和融合连接的方式来深化卷积层的表征能力,以有效地传递浅层特征并减少参数量。设计空间注意力自适应权重机制以提取关键的空间内容特征,构造空间金字塔网络增强多感受野下的偏振特征信息,特别地,上采样模块引入浅层与深层重建双路径,通过融合双层路径特征计算生成高分辨率偏振图像。最后,网络末端信息细化块用以学习更精细的特征并增强重建质量。实验结果表明:本文网络重建图像的纹理细节更加丰富,在全偏振图像集上2倍超分辨率的峰值信噪比为45.12 dB,参数量仅约为MSRN模型的9%。所提方法通过级联方式有效捕捉低频特征信息同时极大地减少参数量,并结合注意力金字塔结构探索深层特征,实现了轻量级网络的高效超分辨率重建效果。; 关键词计算成像超分辨率轻量级网络偏振图像级联连接; Keywords computational imaging super-resolution lightweight network polarization images cascade connections; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间调制全偏振计算成像场景迁移超分辨率方法被引量：4: 2; 作者徐国明袁宏武薛模根王峰王杰; 机构安徽大学互联网学院安徽新华学院大数据与人工智能学院陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1440-1449,共10页; 基金国家自然科学基金(61379105) 安徽省自然科学基金(2108085MF230,1908085MF208) +2 种基金陆军装备部十三五预研子课题安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0587,KJ2019A0906).; 文摘空间调制型全偏振计算成像同时获得可见光和红外通道图像,但是受探测器限制,2个通道的图像空间分辨率不一致,给后端的图像融合及目标探测过程带来不便.为此,提出基于场景特征迁移学习的空间调制型计算成像超分辨率方法.首先在分析空间调制计算成像的相同场景异源图像特点基础上,构建场景特征迁移模型;然后建立改进场景迁移卷积神经网络结构并选择修正线性激活函数,同时增加空间分辨率一致性约束;再设计最优光谱迁移响应学习策略,并作为前端输入加到超分辨率网络;最后将光谱迁移响应优化与全偏振超分辨率重建的参数联合学习,获得高分辨率偏振图像.利用实际成像系统的仿真数据及系统数据进行2倍和3倍超分辨率实验,从主观视觉效果、客观量化评价指标和偏振参量解析结果3个方面对多个指标进行评价.结果表明,文中方法在视觉效果上能够保持目标轮廓并抑制噪声干扰,在16个客观指标对比数据上取得了10个优于、3个相同和3个低于的结果,验证了该方法的有效性,为成像系统定标校正提供数据支持.; 关键词全偏振超分辨率计算成像迁移学习; Keywords full polarization super resolution computing imaging transfer learning; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双重注意力残差网络的偏振图像超分辨率重建被引量：4: 3; 作者徐国明王杰马健王勇刘佳庆李毅; 机构安徽大学互联网学院安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽文达信息工程学院智能技术研究所; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期295-309,共15页; 基金国家自然科学基金(No.61906118) 安徽省自然科学基金(Nos.1908085MF208,2108085MF230) 陆军装备部十三五预研子课题,安徽省高校自然科学研究重点项目(No.KJ2019A0906)。; 文摘在利用深度学习进行偏振图像计算成像过程中,图像映射函数的解空间极大、空间分辨率一般较低,难以生成清晰的纹理细节且存在高频信息缺失等问题。为解决该问题,提出一种结合双注意力机制的深度残差偏振图像超分辨率网络。该网络由一个具有全局跳跃连接的残差网络组成,包含10个残差组,每个残差组包含20个具有局部跳跃连接的双重注意力块级联的残差块;同时考虑通道间的相互依赖性,设计自适应通道特征调整机制;引入级联的空间注意力块,将残差的特征更集中于关键的空间内容。将所提方法与Bicubic、SRCNN、FSRCNN、EDSR等方法进行对照实验与成像系统对比校正实验,结果表明该方法重建图像纹理细节更加丰富,亮度均匀,较为接近成像系统的高清图像,同时峰值信噪比和结构相似性指标优于其他方法但参数量仅约为EDSR的2/5。; 关键词计算成像超分辨率深度残差网络偏振图像双重注意力块; Keywords Computational imaging Super-resolution Depth residual network Polarization images Dual attention block; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于谱间相似性的高光谱图像稀疏超分辨率算法（英文）被引量：4: 4; 作者刘永峰王年王峰李从利刘晓徐国明; 机构安徽大学电子信息工程学院陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽新华学院信息工程学院; 出处《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第A01期187-198,共12页; 基金国家自然科学基金(41406109) 中国博士后科学基金(2016M592961) 安徽省自然科学基金(1608085MF140,1708085QD90); 文摘为解决高光谱图像空间分辨率较低的问题,文中提出了一种基于谱间相似性的高光谱图像稀疏超分辨率算法。该算法在最大似然估计准则下,构建了基于混合高斯的稀疏超分辨率编码模型,针对不同的分解残差自适应分配权重,提高了重建图像的空间分辨率和算法对噪声的鲁棒性;该算法构建了基于谱间相似性的图像超分辨率模型,将高光谱图像中普遍存在的像元光谱相关性作为稀疏约束项,保证了图像重建时光谱信息的准确性。实验表明,与Bicubic、Yang、Pan算法相比,文中算法在主观视觉效果、客观评价指标等方面均具有一定优势,验证了算法的有效性。最后将算法各项参数对重建效果的影响进行了分析,为图像检测、分类等应用提供了有效前提。; 关键词高光谱图像稀疏表示谱间相似性超分辨率; Keywords hyperspectral image sparse representation spectral similarity super-resolution; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合被引量：1: 5; 作者徐国明袁宏武薛模根王峰; 机构安徽大学互联网学院安徽新华学院信息工程学院陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2450-2460,共11页; 基金国家自然科学基金(61379105) 安徽省自然科学基金(1608085MF140,1908085MF208) +2 种基金安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0587,KJ2019A0906)资助课题。; 文摘偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。; 关键词偏振成像图像融合低秩稀疏鲁棒性矩阵分解; Keywords polarization imaging image fusion low-rank and sparse robust matrix factorization; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率重建	王杰徐国明马健王勇李毅	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	空间调制全偏振计算成像场景迁移超分辨率方法	徐国明袁宏武薛模根王峰王杰	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于双重注意力残差网络的偏振图像超分辨率重建	徐国明王杰马健王勇刘佳庆李毅	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于谱间相似性的高光谱图像稀疏超分辨率算法（英文）	刘永峰王年王峰李从利刘晓徐国明	《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合	徐国明袁宏武薛模根王峰	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料