检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1451-1459页

作者：郑义林缪君罗超储珺南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

基于深度学习的多视图三维物体重建各个视角之间的特征往往相互独立、缺乏关联性.并且可用的三维信息难以融合,导致无法重建出具有细节特征和结构完整性的单个物体,为此,提出一种端到端的结合跨视角特征关联的三维物体重建算法.首先,在... 详细信息

基于深度学习的多视图三维物体重建各个视角之间的特征往往相互独立、缺乏关联性.并且可用的三维信息难以融合,导致无法重建出具有细节特征和结构完整性的单个物体,为此,提出一种端到端的结合跨视角特征关联的三维物体重建算法.首先,在重建的编码部分构造跨视角关联模块,通过计算不同视角像素点之间的相关性,使每个视角都携带其它视角的特征信息,同时利用多尺度信息有效地聚合具有不同感受域和全局上下文特征,再构造视角信息注意力增强模块,增强视角内目标物体各部分特征的关联;其次,在三维解码部分,提出三维体素融合模块,通过选择性融合各视角中目标物体的高精度部分,使重建物体具有更多的细节.本文方法在合成数据集ShapeNet上和真实世界数据集Pix3D上的实验结果表明,与当前最先进的方法相比,重建效果有较明显提升.

关键词：三维重建全局上下文特征跨视角关联注意力增强选择性融合

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基于多尺度聚焦网络的单图像城市场景3D平面重建

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小型微型计算机系统 2022年第8期43卷 1718-1724页

作者：江瑞祥缪君储珺葛芸南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

针对基于单图像城市场景中不规则平面3D重建的难题,本文提出了一种基于多尺度聚焦网络的场景3D平面重建算法.该算法以单幅RGB图像为输入,通过单网络、双任务的学习策略,同时输出平面的分割映射以及深度信息.为了根据上下文来自适应的更... 详细信息

针对基于单图像城市场景中不规则平面3D重建的难题,本文提出了一种基于多尺度聚焦网络的场景3D平面重建算法.该算法以单幅RGB图像为输入,通过单网络、双任务的学习策略,同时输出平面的分割映射以及深度信息.为了根据上下文来自适应的更改有效感受野大小以获取多尺度信息,本文还提出了一种将条状注意力机制嵌入到空洞空间金字塔池化模块的多尺度聚焦模块,使之能够关注城市场景中的条状平面.本文网络模型在SYNTHIA城市场景数据集上进行了训练,在测试集中取得了81.5%SC和4.22%Abs Rel的表现.本文算法相对于现有算法更可靠、重建模型更完整.

关键词：平面重建单幅图像城市场景多尺度聚焦模块条状注意力机制

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一种改进的非局部均值图像去噪算法

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计算机工程与应用 2017年第18期53卷 192-198页

作者：祝严刚张桂梅南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

非局部均值滤波算法(Non-Local Means,NLM)有良好的去噪效果,且能保持图像细节。但其复杂度过高引起效率低下,在噪声增大时去噪精度明显下降。快速非局部均值滤波(Fast Non-Local Means,FNLM)虽然提高了算法的效率,但去噪效果没有明显改... 详细信息

非局部均值滤波算法(Non-Local Means,NLM)有良好的去噪效果,且能保持图像细节。但其复杂度过高引起效率低下,在噪声增大时去噪精度明显下降。快速非局部均值滤波(Fast Non-Local Means,FNLM)虽然提高了算法的效率,但去噪效果没有明显改善,在噪声增大时去噪效果仍不理想。针对该问题,提出一种新的非局部均值滤波算法,算法将Turky型函数与指数型相结合,提出一种新的指数-Turky型权值核函数,替代原NLM算法和FNLM算法中的指数型核函数,同时综合了结构相似性(Structural Similarity,SSIM)和欧氏距离来衡量图像邻域间的相似性,从而使得权值的选取更加合理,有效排除图像中不相似邻域的干扰,提高了算法的去噪性能。通过对添加不同噪声水平的高斯噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与NLM和FNLM相比有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与NLM相比有明显提高,与FNLM算法的时间复杂度相当,时耗接近略有降低。

关键词：图像去噪非局部均值滤波积分图 Turky函数结构相似性

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一种双水平集模型分割左心室膜的方法

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计算机应用研究 2020年第2期37卷 635-640页

作者：李林李军华邵晓宇南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

针对目前左心室内外膜分割方法存在分割出的轮廓正则性差、分割心室膜模糊边缘不完全和分割效率低等问题,提出新双阱势函数和各向异性梯度矢量流(AGVF)改进水平集模型能量函数,用融合0水平集和k水平集的双水平集同时分割左心室内外膜的... 详细信息

针对目前左心室内外膜分割方法存在分割出的轮廓正则性差、分割心室膜模糊边缘不完全和分割效率低等问题,提出新双阱势函数和各向异性梯度矢量流(AGVF)改进水平集模型能量函数,用融合0水平集和k水平集的双水平集同时分割左心室内外膜的方法。首先,用改进Hough变化圆检测算法定位心室内外膜初始位置;然后利用双水平集模型同时分割内外膜。观察和对比分析实验结果,该方法能够分割出平滑的左心室内外膜轮廓;能够分割出符合临床定义的左心室内外膜轮廓,且分割MRI图像左心室内外膜轮廓重叠率平均提高到0.9569。

关键词：新双阱势 AGVF Hough变换双水平集模型分割左心室膜

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遥感图像检索中上下文分段式多层感知机研究

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测绘科学 2023年第11期48卷 169-180页

作者：熊俊杰葛芸邵徽虎余洁洁南昌航空大学软件学院南昌330063 江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

针对遥感图像检索中特征难以准确表达遥感图像内容的问题,该文提出了一种面向遥感图像检索的上下文分段式多层感知机方法。该方法将卷积神经网络(CNN)中的全连接层替换为分段式多层感知机,使用分段和重建操作,不仅减少了参数数量,还提... 详细信息

针对遥感图像检索中特征难以准确表达遥感图像内容的问题,该文提出了一种面向遥感图像检索的上下文分段式多层感知机方法。该方法将卷积神经网络(CNN)中的全连接层替换为分段式多层感知机,使用分段和重建操作,不仅减少了参数数量,还提高了网络获取全局上下文信息的能力。为了进一步强化特征,该文还提出了一种跳跃融合模块,引入注意力机制和跳跃连接,并将其与上下文分段式多层感知机相结合,分别在空间和通道上增强局部信息,从而提高了特征的表达能力。在UC-Merced、AID和NWPU-RESISC45数据集上进行实验,检索的平均准确率均值分别达到0.9945、0.9865和0.9318,平均归一化修改检索等级分别为0.0042、0.0356和0.0521。结果表明,本文提出的方案不仅能增强CNN获取全局信息的能力,在降低参数的同时还能减少特征的冗余性,从而提高遥感图像的检索性能。

关键词：遥感图像检索分段式多层感知机特征融合 CNN 迁移学习

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结合高斯混合模型与多通道双边滤波的RGBD场景流计算方法

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模式识别与人工智能 2023年第3期36卷 225-241页

作者：王梓歌李盈盈葛利跃陈震张聪炫南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063 南昌航空大学测试与光电工程学院南昌330063 南昌航空大学信息工程学院南昌330063 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063

针对现有RGBD场景流计算方法在大位移、运动遮挡等复杂运动场景中存在计算准确性与可靠性较低的问题,文中提出结合高斯混合模型与多通道双边滤波的RGBD场景流计算方法.首先,构造基于高斯混合模型的光流聚类分割模型,从光流中提取目标运... 详细信息

针对现有RGBD场景流计算方法在大位移、运动遮挡等复杂运动场景中存在计算准确性与可靠性较低的问题,文中提出结合高斯混合模型与多通道双边滤波的RGBD场景流计算方法.首先,构造基于高斯混合模型的光流聚类分割模型,从光流中提取目标运动信息,逐层优化深度图分层分割结果,获取高置信度的深度运动分层分割信息.然后,在场景流计算中引入多通道双边滤波优化,建立结合高斯混合模型与多通道双边滤波的RGBD场景流计算模型,克服场景流计算边缘模糊问题.最后,在Middlebury、MPI-Sintel数据集上的实验表明,文中方法在大位移、运动遮挡等复杂运动场景下具有较高的场景流计算准确性和鲁棒性,特别在边缘区域具有较好的保护效果.

关键词： RGBD场景流高斯混合模型多通道双边滤波光流边缘模糊

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直升机桨叶挥舞量的全场景视觉测量及分析

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仪器仪表学报 2021年第1期42卷 146-156页

作者：欧巧凤肖佳兵陈垚锋李新民熊邦书南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室南昌330063 中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学重点实验室景德镇333000

桨叶旋转时的挥舞状态反映了直升机旋翼的性能。旋转桨叶的全场景挥舞测量和分析,是直升机旋翼试验研究的热点和难点。本文提出了一种基于大视场立体视觉的桨叶挥舞量测量和挥舞模式回归分析方法。首先,构建大视场立体视觉系统并测量桨... 详细信息

桨叶旋转时的挥舞状态反映了直升机旋翼的性能。旋转桨叶的全场景挥舞测量和分析,是直升机旋翼试验研究的热点和难点。本文提出了一种基于大视场立体视觉的桨叶挥舞量测量和挥舞模式回归分析方法。首先,构建大视场立体视觉系统并测量桨叶标记点的三维坐标;其次,在桨毂坐标系下计算桨叶标记点的挥舞量;最后,对桨叶在不同总距和周期变距下的挥舞量进行回归分析。包括,利用四阶多项式拟合分析桨叶在特定时刻的挥舞模式;利用复合正弦函数拟合桨叶旋转过程中的挥舞规律。直升机悬停状态下的桨叶挥舞测量结果验证了本文方法的有效性,在4.6 m×4.6 m场景中测量的挥舞量均方根误差小于1 mm;挥舞模式和规律回归分析的模型拟合度好,其均方根误差小于1 mm。

关键词：桨叶挥舞量大视场立体视觉桨毂坐标系回归模型测量误差

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飞行状态对太阳能飞机中组件性能的影响

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航空学报 2020年第10期41卷 245-253页

作者：金鑫肖文波叶国敏夏情感吴华明章文龙涂继亮何银水南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063 南昌航空大学江西省光电检测技术工程实验室南昌330063 南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063 南昌大学机电工程学院南昌330031

基于光伏组件产生功率模型,研究了太阳能飞机中飞行速度、高度、时间及区域等状态参数影响组件性能的规律。以单晶硅组件及Xihe太阳能飞机为研究对象,当飞机飞行速度增加时,组件产生的功率随之增加但趋于饱和。原因在于速度的增加能有... 详细信息

基于光伏组件产生功率模型,研究了太阳能飞机中飞行速度、高度、时间及区域等状态参数影响组件性能的规律。以单晶硅组件及Xihe太阳能飞机为研究对象,当飞机飞行速度增加时,组件产生的功率随之增加但趋于饱和。原因在于速度的增加能有效降低组件的表面温度,但提升是有限的。飞机所需的功率随飞行速度呈现指数增加,且组件产生的功率与飞机所需的功率有能量平衡点。组件产生的功率随飞行高度的增加而增加,但有饱和的趋势。原因在于,当飞行高度上升,大气温度随之下降,组件表面温度下降;同时海拔越高,大气密度和大气通透率越大,太阳辐射增加,从而组件产生的功率增加了;饱和的原因在于组件本身性能的限制。一天之中,组件产生的功率基本以太阳时12点为中心左右近似对称,中午最强;一年中组件性能在夏季最强,冬季最弱。原因在于组件性能主要由所受太阳辐射决定。随着纬度的增加,组件产生的功率减小。原因在于,纬度越高,太阳高度角越小,组件所能接受到的太阳辐射也就越小;纬度越低,组件总产生功率越高且平稳。纬度低的地区更适合太阳能飞机的飞行。该文为太阳能飞机的能量分配、长时间驻空提供一定的帮助。

关键词：太阳能飞机光伏组件飞行参数电池性能性能预测

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一种改进的变分水平集的图像分割算法

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图学学报 2015年第5期36卷 740-746页

作者：张桂梅周飞飞储珺南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室江西南昌330063

为了解决灰度不均匀现象对医学图像的干扰问题,提出了基于局部极性信息的活动轮廓模型。通过引入局部图像信息,该模型能有效地分割灰度不均匀图像。在规则化项中增加的能量惩罚项,使得水平集函数在演化过程中保持为近似的符号距离函数... 详细信息

为了解决灰度不均匀现象对医学图像的干扰问题,提出了基于局部极性信息的活动轮廓模型。通过引入局部图像信息,该模型能有效地分割灰度不均匀图像。在规则化项中增加的能量惩罚项,使得水平集函数在演化过程中保持为近似的符号距离函数。该算法将图像分割问题归结为曲线能量泛函的最小化,首先建立包含局部灰度信息(极性信息)和改进的符号距离函数的曲线演化能量泛函;然后采用变分水平集方法求解能量函数的最小值,得到最终的分割结果。真实医学图像和人工合成图像的实验结果表明,此方法对灰度不均匀的医学图像有较高的分割精确度,在图像分割速度上有较大提高。由于利用了局部灰度信息,可以有效地分割灰度不均匀的医学图像,而改进后的变分水平集可以完全避免重新初始化,使得图像分割效率大大提高了。

关键词：变分水平集图像分割符号距离函数极性信息

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非刚性稠密匹配大位移运动光流估计

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电子学报 2019年第6期47卷 1316-1323页

作者：张聪炫陈震熊帆黎明葛利跃陈昊南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室江西南昌330063 南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室江西南昌330063 中国科学院自动化研究所北京100190

光流场是目标检测,无人机定位等众多计算机视觉任务的重要基础.本文针对非刚性大位移运动等困难运动类型图像序列光流计算的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于非刚性稠密匹配的TV-L1(Total Variational with L1 norm,TV-L1)大位移光流计... 详细信息

光流场是目标检测,无人机定位等众多计算机视觉任务的重要基础.本文针对非刚性大位移运动等困难运动类型图像序列光流计算的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于非刚性稠密匹配的TV-L1(Total Variational with L1 norm,TV-L1)大位移光流计算方法.首先,使用非刚性稠密块匹配计算图像序列初始最近邻域场,其次根据图像相邻块区域的相似性消除初始最近邻域场中的非一致性区域以得到准确的图像最近邻域场.然后,在图像金字塔分层计算框架下,将图像最近邻域场引入基于非局部约束的TV-L1光流估计模型,通过Quadratic Pseudo-Boolean Optimization (QPBO)融合算法在金字塔分层图像光流计算时对TV-L1模型光流估计进行大位移运动补偿.最后,采用标准测试图像序列对本文方法和当前代表性的变分方法LDOF(Large Displacement Optical Flow,LDOF)、Classic+NL、NNF(Nearest Neighbor Fields,NNF)以及深度学习方法FlowNet2.0进行对比分析.实验结果表明,本文方法能有效提高非刚性运动、大位移运动以及运动遮挡等困难运动类型光流估计的精度与鲁棒性.

关键词：光流场目标检测无人机计算机视觉非刚性块匹配大位移运动最近邻域场深度学习

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