检索结果-内蒙古大学图书馆

南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第3期43卷 1-10页

作者：刘峰周弈帆南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学教育科学与技术学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为了克服单视图三维人体重建中出现的伪影及肢体残缺现象,提出了一种基于参数模型和法线推理的三维人体隐式重建算法(Parametric⁃Model and Normal Inference,PMNI),该方法能够从单一RGB图像重建出包含服装的三维人体。网络的输入仅为... 详细信息

为了克服单视图三维人体重建中出现的伪影及肢体残缺现象,提出了一种基于参数模型和法线推理的三维人体隐式重建算法(Parametric⁃Model and Normal Inference,PMNI),该方法能够从单一RGB图像重建出包含服装的三维人体。网络的输入仅为一张包含人物全身的RGB图像,首先基于图卷积神经网络预测对应的SMPL参数模型,接着基于条件GAN(Generative Adversarial Networks)网络生成人物的后视图像,并分别从前后视图中提取法线特征,最后将它们作为深度隐式函数的额外参数辅助训练。实验结果表明,相较于传统方法,该方法有效提升了重建结果的整体质量和表面细节。得益于参数体和法线作为先验,该方法也可以很好地处理一些复杂人体姿态。

关键词：三维重建深度隐式函数参数体模型法线预测人体数字化单视图

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基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

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南京航空航天大学学报 2021年第5期53卷 743-750页

作者：刘峰居昊干宗良江苏省图像处理与图像通信重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学教育科学与技术学院南京210003

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前... 详细信息

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。

关键词：前景提取度量学习孪生神经网络复杂监控场景

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区域自适应的非均匀光照图像增强

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计算机技术与发展 2022年第7期32卷 58-63,69页

作者：吴佳丽干宗良南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 江苏省图像处理与图像通信重点实验室(南京邮电大学) 江苏南京210003

传统的图像增强方法对非均匀光照图像进行增强时,通常只考虑了亮度和对比度的提升,忽视了增强过程产生的噪声放大和图像不自然等问题。而当前基于深度学习的方法仍然存在局部退化的现象,且训练模型需要庞大的数据集,运算量大,对硬件要... 详细信息

传统的图像增强方法对非均匀光照图像进行增强时,通常只考虑了亮度和对比度的提升,忽视了增强过程产生的噪声放大和图像不自然等问题。而当前基于深度学习的方法仍然存在局部退化的现象,且训练模型需要庞大的数据集,运算量大,对硬件要求也更高。针对上述问题,提出了一种基于Retinex的区域自适应增强算法。首先,检测图像边缘并利用双边滤波器得到保留边缘信息的照明图。然后,引入光照调整因子,将部分光照调整到反射分量上以获得细节图像。这种方法可以改善细节并提高图像自然性。最后,通过结合改进的对比度受限自适应直方图均衡与伽马校正来增强图像对比度。实验结果表明,该算法对非均匀图像增强具有较好的普适性和鲁棒性,在保持图像自然性的同时,未出现明显过增强、光晕伪影、细节丢失和色彩失真等退化现象,在主观评价及客观评价方面均优于其他对比算法。

关键词：非均匀光照图像 Retinex 光照分量光照调整因子伽马校正

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一种基于高光谱激光雷达技术的涂改车牌识别方法

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量子电子学报 2023年第5期40卷 770-779页

作者：邵慧马万里曹铮李伟杨丽娟肖晓陈杰安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室江苏南京210003 北京航空航天大学无人机学院北京100191 安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心安徽合肥230601

利用高光谱激光雷达系统采集涂改车牌空间-光谱域信息,根据车牌逆反射特性,设计基于光谱特征的两次阈值法实现涂改车牌识别。首先计算光谱特征波长,利用一次阈值法分离车牌部分和涂改部分;其次,计算特征波段内车牌部分各点的光谱反射率... 详细信息

利用高光谱激光雷达系统采集涂改车牌空间-光谱域信息,根据车牌逆反射特性,设计基于光谱特征的两次阈值法实现涂改车牌识别。首先计算光谱特征波长,利用一次阈值法分离车牌部分和涂改部分;其次,计算特征波段内车牌部分各点的光谱反射率曲线的梯度值,利用二次阈值法判别涂改类型(背景转字符涂改和字符转背景涂改);最后,根据涂改类型重建正确车牌字符,将重建信息与二维平面数据融合得到正确的二维车牌图像,送给车牌识别系统进行识别。实验结果表明该方法可实现多种涂改材料以及多种涂改类型的涂改车牌识别。

关键词：遥感高光谱激光雷达反射率涂改车牌

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一种低复杂度的监控视频异物入侵检测算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2020年第1期40卷 1-8页

作者：刘峰朱强干宗良南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室江苏南京210003

提出了一种应用于监控视频的异物入侵检测快速算法。算法分成两个部分,包括利用低层语义快速粗定位和利用高层语义精确检测。粗定位部分通过背景建模获得可疑目标区域,再用基于运动轨迹的快速粗过滤算法获得候选区域。其中,所提快速粗... 详细信息

提出了一种应用于监控视频的异物入侵检测快速算法。算法分成两个部分,包括利用低层语义快速粗定位和利用高层语义精确检测。粗定位部分通过背景建模获得可疑目标区域,再用基于运动轨迹的快速粗过滤算法获得候选区域。其中,所提快速粗过滤算法以目标运动位移量与平均移动速率特征抑制噪声干扰。精确检测部分通过设计一个轻量级相似性比对神经网络进一步过滤误报以获取报警区域,然后利用分类器实现报警结果分类。实验结果表明,相比于darknet19二次分类过滤和YOLO目标检测等算法,所提算法性能更优,更具一般性,能够检测出非常见物,同时也能够在移动便携式计算机上实时运行。

关键词：异物入侵低复杂度相似性比对深度学习视频监控

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一种基于时序运动特征的RGB-D视频跌倒行为检测算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2020年第5期40卷 117-124页

作者：刘峰徐壮干宗良刘思江南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学教育科学与技术学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

提出了一种基于时序运动特征的室内场景老年人跌倒行为检测算法。算法首先采用基于深度学习的行人检测器检测运动人体目标;其次,利用采集到的RGB-D图像,估计地平面方程;最后,提取人体头部的时序运动特征(Temporal Motion Feature,TMF),... 详细信息

提出了一种基于时序运动特征的室内场景老年人跌倒行为检测算法。算法首先采用基于深度学习的行人检测器检测运动人体目标;其次,利用采集到的RGB-D图像,估计地平面方程;最后,提取人体头部的时序运动特征(Temporal Motion Feature,TMF),并采用深度森林算法对特征进行分类,从而检测人体是否发生跌倒。通过在RealSense深度相机拍摄的跌倒行为数据集上进行了实验测试,结果表明,与现有的一些先进算法相比,文中算法能够准确地检测室内场景下发生的跌倒事件,准确率达到了97.2%,且误报率很低,鲁棒性强。

关键词：跌倒检测时序运动特征 RGB-D图像深度森林

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基于多维特征和语境信息融合的车牌检测方法

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计算机技术与发展 2021年第9期31卷 137-142页

作者：宋其杰刘峰干宗良刘思江南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学图像处理与图像通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学教育科学与技术学院江苏南京210023

为了提高交通监控视频中不同拍摄距离和拍摄角度下车牌检测的性能,提出了一种基于深度卷积神经网络,利用多维特征信息增强和语境信息融合优化车牌检测性能的算法。首先,在标注一块区域称为车牌上下文区域,结合车辆在图中的位置作为辅助... 详细信息

为了提高交通监控视频中不同拍摄距离和拍摄角度下车牌检测的性能,提出了一种基于深度卷积神经网络,利用多维特征信息增强和语境信息融合优化车牌检测性能的算法。首先,在标注一块区域称为车牌上下文区域,结合车辆在图中的位置作为辅助车牌检测的语境信息。接着,为了提取出车牌区域和语境区域,对两阶段检测网络Faster R-CNN做出调整:选取VGG16中不同的卷积层输出分别融合成针对车辆区域,车牌上下文区域,车牌区域的多尺度融合特征图,使低层位置信息和高层语义信息得以互补,增强特征的表征能力,减小尺寸因素的影响。随后对检测到的车牌区域特征和语境区域特征进行融合,实现车牌检测的修正。最后,在RPN阶段,用旋转anchor替换矩形anchor来生成更加合适的预测框,解决真实场景中由观测角度引起的车牌旋转问题。基于多个基准车牌数据库的实验结果表明,文中提出的算法与现有算法相比,针对不同尺寸和不同角度的车牌具有更好的检测效果。

关键词：车牌检测卷积神经网络多维特征语境信息融合改进Faster R-CNN 旋转检测框

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基于双通道三维密集连接网络的脑胶质瘤核磁共振成像分割算法研究

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生物医学工程学杂志 2019年第5期36卷 763-768,776页

作者：霍智勇杜帅煜陈钊戴伟达南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

针对脑胶质瘤形状、位置及大小的不一致性,本文提出了一种基于双通道三维密集连接网络的脑胶质瘤核磁共振成像(MRI)自动分割算法。该算法基于三维卷积神经网络,在两个通道采用不同大小卷积核,从而在不同尺度感受野下提取多尺度特征,并... 详细信息

针对脑胶质瘤形状、位置及大小的不一致性,本文提出了一种基于双通道三维密集连接网络的脑胶质瘤核磁共振成像(MRI)自动分割算法。该算法基于三维卷积神经网络,在两个通道采用不同大小卷积核,从而在不同尺度感受野下提取多尺度特征,并构造各自的密集连接块进行特征学习与传递,通过特征结联后输入到分类层进行目标体素分类,最终实现脑胶质瘤的自动分割。为了验证本文算法的实用性,本文采用公开的脑肿瘤分割挑战赛数据集对网络进行训练与验证,并将得到的结果与其他脑胶质瘤分割方法比较。实验结果表明,本文所提出的算法能够更准确地分割出不同的肿瘤病变区域,在临床脑肿瘤疾病诊断中具有一定的应用价值。

关键词：三维卷积神经网络密集连接块核磁共振成像脑胶质瘤分割

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多孔全卷积网络的语义分割算法研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2018年第4期38卷 96-102页

作者：戴伟达霍智勇严邓涛陈钊南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室江苏南京210003

全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)中由于连续的最大池化和下采样操作造成特征分辨率急剧降低,使最终上采样恢复的特征图失去对图像的细节敏感性。文中采用多孔卷积替代全卷积网络中的标准卷积,从而使得卷积网络在计算特征... 详细信息

全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)中由于连续的最大池化和下采样操作造成特征分辨率急剧降低,使最终上采样恢复的特征图失去对图像的细节敏感性。文中采用多孔卷积替代全卷积网络中的标准卷积,从而使得卷积网络在计算特征响应时能精确控制图像的分辨率,同时在不增加参数数量以及计算量的前提下,有效地扩大了滤波器的感受野。数值实验表明,文中算法利用更多的上下文信息获取了更稠密的特征,有效地提高了分割精度。

关键词：卷积神经网络语义分割最大池化感受野多孔卷积

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基于全连接神经网络和边缘感知视差传播的立体匹配算法研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2018年第3期38卷 83-88页

作者：严邓涛霍智勇戴伟达陈钊南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室江苏南京210003

提出一种基于全连接神经网络和边缘感知视差传播(Edge-aware Disparity Propagation,EDP)的立体匹配算法。首先通过全连接网络获得初始的匹配代价,并利用胜者为王(Winner Takes All,WTA)算法生成初始视差图;然后进行一致性检测,对不一... 详细信息

提出一种基于全连接神经网络和边缘感知视差传播(Edge-aware Disparity Propagation,EDP)的立体匹配算法。首先通过全连接网络获得初始的匹配代价,并利用胜者为王(Winner Takes All,WTA)算法生成初始视差图;然后进行一致性检测,对不一致视差点采用EDP和测地距滤波算法计算得到新的匹配代价和视差值,并填充初始视差图;最后,对填充后的视差图进行亚像素增强优化。实验数值表明,该算法能有效降低立体匹配的误匹配率,提高视差图精度,特别是在非闭塞区域有较低的误匹配率。

关键词：立体匹配全连接神经网络视差传播测地距滤波边缘感知亚像素增强

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