检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2021年第4期38卷 968-974页

作者：张恩琪顾广华赵晨赵志明燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

基于零和博弈思想的生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型的意义在于可通过无监督学习获得数据的分布,并能生成较逼真的数据。它可以应用在很多领域,尤其是在计算机视觉领域中的图像生成方面取得了很大成果,成为当... 详细信息

基于零和博弈思想的生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型的意义在于可通过无监督学习获得数据的分布,并能生成较逼真的数据。它可以应用在很多领域,尤其是在计算机视觉领域中的图像生成方面取得了很大成果,成为当下的一个研究热点。以GAN模型及其在特定领域的应用结果为研究对象,对GAN的改进和扩展的研究成果进行了广泛的研究,并从图像超分辨率重建、文本合成图片等多个实际应用领域展开讨论,系统地梳理、总结出GAN的优势与不足,同时结合自然语言处理、强化学习对GAN的发展趋势及应用前景进行预测分析。

关键词：零和博弈思想生成式对抗网络无监督学习图像超分辨率重建文本合成图片

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融合判别区域特征与标签传播的显著性目标检测

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燕山大学学报 2019年第5期43卷 455-461页

作者：王明崔冬李刚顾广华燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

为了提高图片在复杂场景下检测的准确率与鲁棒性,本文提出了一种融合判别区域特征与标签传播的显著性目标检测算法。首先利用判别区域特征方法形成一个判别区域特征显著图;然后利用标签传播算法得到标签传播显著图;最后,通过一个指数函... 详细信息

为了提高图片在复杂场景下检测的准确率与鲁棒性,本文提出了一种融合判别区域特征与标签传播的显著性目标检测算法。首先利用判别区域特征方法形成一个判别区域特征显著图;然后利用标签传播算法得到标签传播显著图;最后,通过一个指数函数将两者融合形成最终的目标显著图。本文提出的方法在公开的数据集中测试并与现有的6种算法进行比较,实验结果证明了本文算法的有效性和可靠性。

关键词：显著性检测判别区域特征标签传播指数融合

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融合前景和背景种子点扩散的显著性目标检测

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小型微型计算机系统 2019年第3期40卷 635-640页

作者：顾广华刘小青燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

针对图像显著性检测问题,本文提出一种融合前景和背景种子点扩散的显著性目标检测算法,扩散即为对种子点进行有效的传播.首先选取种子点,同时选择前景点和背景点作为种子点,丰富了种子点信息;然后,分别对背景种子和前景种子进行显著性扩... 详细信息

针对图像显著性检测问题,本文提出一种融合前景和背景种子点扩散的显著性目标检测算法,扩散即为对种子点进行有效的传播.首先选取种子点,同时选择前景点和背景点作为种子点,丰富了种子点信息;然后,分别对背景种子和前景种子进行显著性扩散,并融合各自得到的显著图;最后,通过聚类优化和抑制函数完善显著图,使显著区域更加突出,背景区域得到更多的抑制,从而得到最终的显著图.本文算法在MSRA-1000和DUT-OMRON数据库上进行评估,并与其它六种算法进行对比评测,实验结果证明了本文算法的优越性.

关键词：显著性检测种子点扩散聚类优化抑制函数

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基于双域多尺度特征融合的激光吸收光谱多分辨率温度层析成像

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中国激光 2024年第23期51卷 124-136页

作者：司菁菁王静波程银波刘畅燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院河北秦皇岛066003 爱丁堡大学工程学院英国爱丁堡EH93JL 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)层析成像是一种重要的光学非侵入式燃烧检测技术,能够实现燃烧场重要流场参数的成像测量。为解决现有TDLAS温度分布层析成像算法重建图像的空间分辨率与成像速度之间的矛盾,将多分辨率空间离散模型与多... 详细信息

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)层析成像是一种重要的光学非侵入式燃烧检测技术,能够实现燃烧场重要流场参数的成像测量。为解决现有TDLAS温度分布层析成像算法重建图像的空间分辨率与成像速度之间的矛盾,将多分辨率空间离散模型与多分辨率温度分布重建思想引入TDLAS层析成像,并以两级空间分辨率为例,具体构建基于双域多尺度特征融合的多分辨率温度层析成像网络(DMFMMnet)。该网络基于测量值域多尺度融合卷积,以较低的空间分辨率实现燃烧场温度分布主要特征与总体轮廓的快速重建;结合图像域自适应多尺度特征融合与测量值校正,实现燃烧场温度分布细节特征的精细重建。采用火焰动力学模拟器生成的仿真数据与TDLAS传感器获得的真实测量数据进行的重建实验表明,DMFMMnet能够以一个网络重建出两种具有不同空间分辨率的温度分布图像。在信噪比为30 dB~45 dB的范围内,与需要在每个空间分辨率下调整结构并重新训练的现有温度重建网络相比,DMFMMnet重建的低分辨率、高分辨率温度分布图像的峰值信噪比分别提升了1.98%~32.79%和0.29%~38.67%。

关键词：可调谐二极管激光吸收光谱多分辨率层析成像温度成像多尺度特征融合

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基于卡通-纹理模型的激光吸收光谱层析成像

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中国激光 2024年第6期51卷 220-230页

作者：司菁菁吕东灿张瑞程银波刘畅燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院河北秦皇岛066003 爱丁堡大学工程学院英国爱丁堡EH93JL 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)是一种重要的光学非侵入式燃烧检测技术。然而,TDLAT逆问题的欠定性本质使得现有迭代层析成像算法重建的燃烧场温度分布图像存在较大误差。针对该问题,笔者将图像处理领域的卡通-纹理模型引入TD... 详细信息

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)是一种重要的光学非侵入式燃烧检测技术。然而,TDLAT逆问题的欠定性本质使得现有迭代层析成像算法重建的燃烧场温度分布图像存在较大误差。针对该问题,笔者将图像处理领域的卡通-纹理模型引入TDLAT,提出了基于卡通-纹理模型的温度重建算法(TRACT)。该算法利用全变差约束下的Landweber算法重建气体吸收密度图像中的卡通成分,较好地恢复其中的平滑特征与边缘结构;构建改进的迭代收缩阈值算法深度展开网络,并用其重建气体吸收密度图像中的细节纹理成分;通过卡通成分重建与纹理成分重建的相互补充,提高气体吸收密度图像的整体重建质量,进而提高燃烧场温度分布图像的重建质量。利用火焰动力学模拟器生成的仿真数据与利用TDLAT实验系统实际测量数据进行的重建实验均表明,与现有的迭代层析成像算法相比,TRACT重建的燃烧场温度分布图像在客观评价指标与主观视觉质量方面均有较大提升。

关键词：光谱学可调谐二极管激光吸收光谱层析成像温度重建双线测温法卡通-纹理模型

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基于级联视觉Transformer与多尺度特征融合的燃烧场温度层析成像

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电子与信息学报 2023年第10期45卷 3511-3519页

作者：司菁菁王晓莉程银波刘畅燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院秦皇岛066003 爱丁堡大学工程学院爱丁堡EH93JL 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)是一种重要的光学非侵入式燃烧诊断技术,可实现燃烧场2维横截面气体温度和浓度等流场参数分布的重建。该文将视觉Transformer(ViT)与多尺度特征融合引入TDLAT领域,研究有限数量测量数据与整个... 详细信息

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)是一种重要的光学非侵入式燃烧诊断技术,可实现燃烧场2维横截面气体温度和浓度等流场参数分布的重建。该文将视觉Transformer(ViT)与多尺度特征融合引入TDLAT领域,研究有限数量测量数据与整个测量空间温度分布的非线性映射,提出基于级联ViT与多尺度特征融合的燃烧场温度层析成像网络(HVTMFnet)。该网络提取并融合TDLAT测量数据的局部-全局相关特征,实现整个测量空间的层次化温度分布重建。仿真实验与实际TDLAT系统实验均表明,HVTMFnet重建图像的质量优于现有的基于卷积神经网络(CNN)和基于残差网络的温度层析成像方案。与基于CNN的温度层析成像方案相比,HVTMFnet的重建误差能够降低49.2%~72.1%。

关键词：可调谐二极管激光吸收光谱层析成像温度重建视觉Transformer

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基于层次化离散与残差网络的可调谐二极管激光吸收光谱层析成像

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2539-2546页

作者：司菁菁付庚宸程银波刘畅燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院秦皇岛066003 爱丁堡大学工程学院爱丁堡EH93JL 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

快速、准确、适用性强的重建算法是可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)的核心研究内容之一。现有算法一般取位于燃烧场中心的某局部区域作为感兴趣区域(RoI),利用整个燃烧场对激光束的光谱吸收值重建RoI这一局部区域内的气体参数... 详细信息

快速、准确、适用性强的重建算法是可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)的核心研究内容之一。现有算法一般取位于燃烧场中心的某局部区域作为感兴趣区域(RoI),利用整个燃烧场对激光束的光谱吸收值重建RoI这一局部区域内的气体参数分布。重建结果与实际情况存在一定偏差。针对这一问题,该文研究燃烧场的空间层次化离散方法,进而为TDLAT系统设计一种基于残差网络(ResNet)的层次化温度层析成像方案(HTT-ResNet)。该方案能够根据有限数量的光谱吸收测量值完整重建整个燃烧场的温度图像,并对计算资源与燃烧场不同空间区域的成像分辨率进行优化配置,着重实现RoI内温度分布的高空间分辨率成像。利用随机多模态高斯火焰模型与实际TDLAT系统测量数据进行的实验均表明,HTT-ResNet重建的温度图像能够准确定位火焰的空间位置、清晰描述燃烧场的温度分布。

关键词：可调谐二极管激光吸收光谱层析成像深度学习残差网络层次化离散

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基于平滑最小方差无失真响应的一致性同步算法研究

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中国生物医学工程学报 2018年第6期37卷 680-687页

作者：顾广华崔冬王娟齐顺爱李小俚燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 北京师范大学认知神经科学和学习国家重点实验室北京100875

脑电信号一致性反映双通道信号在一定频率范围上波动形式的一致程度,反映相应位点大脑之间的联络性。将基于最小方差无失真响应的一致性算法与核滤波相结合,提出平滑最小方差无失真响应一致性算法(SMVDR);仿真实验表明,SMVDR在窄带信号... 详细信息

脑电信号一致性反映双通道信号在一定频率范围上波动形式的一致程度,反映相应位点大脑之间的联络性。将基于最小方差无失真响应的一致性算法与核滤波相结合,提出平滑最小方差无失真响应一致性算法(SMVDR);仿真实验表明,SMVDR在窄带信号和宽带信号中均有较好的准确性和抗噪性能。利用新算法SMVDR,对31例糖尿病患者(遗忘型轻度认知障碍aMCI组18人,认知功能正常对照组13人)的脑电信号在大脑不同区域、不同频带(δ,θ,α,β)进行一致性分析,统计分析发现:aMCI组在左右颞间δ频段的一致性下降而β频段一致性增加,前额-枕区的θ频段的一致性增加,右颞-枕区和前额-右颞区域的α频段一致性下降。一致性值与MOCA得分的相关性分析发现,在特征通道下δ和α频段的一致性与MOCA得分存在显著的正相关,θ和β频段一致性与MOCA分数呈负相关。SMVDR算法可以更好地计算双通道脑电信号之间的一致程度,对于理解老年期轻度认知障碍的患病机制并进行早期诊断与干预具有重要的意义。

关键词：脑电信号轻度认知障碍一致性平滑的最小方差无失真响应算法

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基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法

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模式识别与人工智能 2018年第6期31卷 554-561页

作者：胡正平郭增洁王蒙孙德刚任大伟燕山大学信息科学与工程学院河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 山东华宇工学院电子信息工程学院德州253000

针对如何利用人脸图像进行亲属关系认证的问题,提出基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法.首先,构建一个包含卷积层、全连接层和soft-max分类层的深度卷积神经网络模型.卷积层可以提取亲子图像的隐性特征,全连接层可... 详细信息

针对如何利用人脸图像进行亲属关系认证的问题,提出基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法.首先,构建一个包含卷积层、全连接层和soft-max分类层的深度卷积神经网络模型.卷积层可以提取亲子图像的隐性特征,全连接层可以将提取的隐性特征映射为亲属关系认证的二分类问题,soft-max分类层可以直接判断该对样本是否具有亲属关系.然后,将成对的标记训练数据输入网络进行迭代,优化深度网络模型参数,直至损失曲线稳定.最后,利用训练完毕的深度网络模型对输入测试图像对进行分类判决,通过统计得到最终的准确率.在KinFaceWI和KinFaceWII数据库上的结果显示,相比以往的亲属关系认证算法,文中模型具有更好的性能.

关键词：亲属关系认证卷积神经网络 soft—max分类器

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基于方向自适应观测与AMP的小波域图像压缩感知

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高技术通讯 2019年第4期29卷 321-328页

作者：司菁菁程银波燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院秦皇岛066003

为了解决现有的基于近似消息传递(AMP)的图像压缩感知(CS)算法通常需要构建大尺寸观测矩阵的问题,研究了基于方向自适应观测与AMP的图像小波域压缩感知方案。针对传统变换域图像压缩感知方案采用的逐列观测、逐列重构方式的缺点,设计了... 详细信息

为了解决现有的基于近似消息传递(AMP)的图像压缩感知(CS)算法通常需要构建大尺寸观测矩阵的问题,研究了基于方向自适应观测与AMP的图像小波域压缩感知方案。针对传统变换域图像压缩感知方案采用的逐列观测、逐列重构方式的缺点,设计了一种基于图像空间相关性的方向自适应小波域压缩观测方法。进而,结合局部自适应维纳滤波,设计了一种基于AMP的小波系数子带压缩感知重构算法,能够在稀疏度未知的情况下以子带为单位实现图像小波系数的重建。仿真实验结果表明,与现有的图像小波域压缩感知方案相比,本文方案的重建图像质量较高;与现有的直接对整幅图像进行观测与重构的AMP方案相比,本文方案能够有效降低图像重建算法的运行时间。

关键词：压缩感知(CS) 近似消息传递(AMP) 小波变换局部自适应维纳滤波

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