检索结果-内蒙古大学图书馆

光学精密工程 2024年第10期32卷 1538-1551页

作者：袁姮王笑雪颜廷昊张晟翀辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125100 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

针对低照度图像存在亮度低、噪声大、颜色偏差和细节纹理丢失等问题,提出一种双路混合注意力的跨层次特征聚合图像增强方法。首先,设计多尺度双路注意力残差模块(Multi-scale Dual-path Attention Residual module,MDAR),MDAR包括并行... 详细信息

针对低照度图像存在亮度低、噪声大、颜色偏差和细节纹理丢失等问题,提出一种双路混合注意力的跨层次特征聚合图像增强方法。首先,设计多尺度双路注意力残差模块(Multi-scale Dual-path Attention Residual module,MDAR),MDAR包括并行多尺度特征采样块(Parallel Multi-scale Feature Sampling Block,PMFB)和双路混合注意力块(Dual-path Hybrid Attention Block,DHAB)。其中PMFB用于提取和融合多尺度特征信息,促进局部特征的全局化表示,使图像细节信息得到有效增强,而DHAB能够对图像噪声区域和颜色信息给予更大关注,缓解不同注意力间特征的差异,有效抑制噪声,提高图像质量。此外,设计跨层次特征聚合模块(Cross-level Feature Aggregation Module,CFAM),将不同层次特征进行融合,弥补深层特征与浅层特征之间的差异,强化对浅层特征的感知,实现图像增强。实验结果表明,所提方法在LOL数据集上的PSNR,SSIM,LPIPS和NIQE分别达到了22.347 dB,0.850,0.178和4.153;在MIT-Adobe 5K数据集上的PSNR,SSIM,LPIPS和NIQE分别达到了22.703 dB,0.903,0.137和3.822。与其他算法相比均有较大提升,证明了所提方法的有效性。

关键词：图像增强多尺度混合注意力特征聚合

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基于全波形采样的脉冲激光信号检测系统设计

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激光与光电子学进展 2024年第5期61卷 260-266页

作者：叶茂程伟博赵毅强宋毅恒段文浩包为政天津大学微电子学院天津300072 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

为实现脉冲激光回波信号参数的高精度测量,利用全波形采样技术设计了一种微弱激光信号检测系统,对信号的脉宽、实时功率以及能量等参数进行分析。所提系统硬件平台使用低噪声宽动态范围模拟前端进行信号预处理,基于现场可编程逻辑门阵... 详细信息

为实现脉冲激光回波信号参数的高精度测量,利用全波形采样技术设计了一种微弱激光信号检测系统,对信号的脉宽、实时功率以及能量等参数进行分析。所提系统硬件平台使用低噪声宽动态范围模拟前端进行信号预处理,基于现场可编程逻辑门阵列、模数转换器等模块实现数据量化与动态时域锁存。针对低采样率平台数据离散程度高引起的波形重构失真,提出了一种基于非均匀周期触发信号的多帧积累算法以降低硬件平台成本。通过对量化数据的拟合补偿,所提算法提升了系统激光信号参数的解算精度。所提系统对脉宽3 ns、峰值功率9μW的脉冲激光器进行参数检测并与高采样率平台进行对比。结果表明:所提系统对激光信号的脉宽解算误差约为0.041 ns,峰值功率解算误差约为0.53μW,能量积分误差约为4.52 fJ,所有参数重复测量不确定度小于8%。

关键词：脉冲激光器微弱能量测量高斯拟合全波形数据

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背景支持下的全域特征响应图像分类网络

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计算机科学与探索 2025年第5期19卷 1280-1294页

作者：姜文涛李威达张晟翀辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

针对目前图像分类方法缺少背景信息支持,导致模型分类精度受限的问题,提出背景支持下的全域特征响应图像分类网络(BGRNet)。该网络以WRN残差网络为基础,提出新的背景支持激活函数BS,通过BS激活函数引入背景支持机制,使网络在关注目标前... 详细信息

针对目前图像分类方法缺少背景信息支持,导致模型分类精度受限的问题,提出背景支持下的全域特征响应图像分类网络(BGRNet)。该网络以WRN残差网络为基础,提出新的背景支持激活函数BS,通过BS激活函数引入背景支持机制,使网络在关注目标前景信息的同时,也能够平滑地关注背景信息;提出全域特征响应模块(BGR),并将BGR嵌入到残差分支中,对图像全域特征进行还原,在一定程度上减少因卷积操作而产生的特征信息损失;调整残差块内部网络结构,通过调整残差块中激活函数、批量归一化的前向传播顺序并删除Dropout(Dropout Regularization),放大BS激活函数对整体网络模型的背景支持作用,促进背景信息在网络中的有效传递。BGRNet通过引入背景信息支持机制,不仅考虑了目标前景信息在图像分类过程中的支持作用,还考虑了背景信息在分类过程中的支持作用,在提升网络分类精度的同时,有效提高了网络训练效率。在FashionMNIST、KMNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN数据集上的实验结果表明,BGRNet显著提高了基线模型的分类性能,且与当前主流方法相比,BGRNet具有较高的分类准确率和较强的泛化性能。

关键词：图像分类背景支持全域特征响应特征还原残差网络

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两阶段特征迁移图像去雾算法

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 241-252页

作者：袁姮颜廷昊张晟翀辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

针对常见去雾算法处理后图像容易产生伪影、颜色失真以及对非均匀雾气影响下图像的去雾效果不理想等问题,提出了两阶段特征迁移图像去雾算法,基于编解码器结构实现图像去雾。第一阶段将清晰图像送入特征学习网络,通过混合注意力机制学... 详细信息

针对常见去雾算法处理后图像容易产生伪影、颜色失真以及对非均匀雾气影响下图像的去雾效果不理想等问题,提出了两阶段特征迁移图像去雾算法,基于编解码器结构实现图像去雾。第一阶段将清晰图像送入特征学习网络,通过混合注意力机制学习清晰图像空间结构信息与色彩规律。第二阶段利用特征迁移损失,将特征学习网络中学习到的清晰图像特征知识迁移至特征细化图像去雾网络中,并通过多尺度特征提取模块与全局特征细化块对图像上下文信息进行有效提取与融合。最后将两阶段输出进行特征融合,恢复清晰无雾图像。实验结果表明,该算法在RESIDE数据集以及真实非均匀雾天图像中具备较好的去雾效果,且处理后图像色彩合理,更加符合人类视觉感知。

关键词：图像去雾卷积神经网络特征迁移特征学习混合注意力机制全局特征细化

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基于自监督学习的热红外图像景深估计方法

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红外与毫米波学报 2023年第6期42卷 907-916页

作者：丁萌关松李帅于快快徐一鸣南京航空航天大学民航学院江苏南京211106 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

从热红外图像对比度低、细节信息不足等特点出发,提出了一种面向热红外图像的景深估计方法。首先,设计了一种红外特征聚合模块,提高了对目标物边缘和小目标的全方位深度信息获取能力;其次,在特征融合模块中引入了通道注意力机制,进一步... 详细信息

从热红外图像对比度低、细节信息不足等特点出发,提出了一种面向热红外图像的景深估计方法。首先,设计了一种红外特征聚合模块,提高了对目标物边缘和小目标的全方位深度信息获取能力;其次,在特征融合模块中引入了通道注意力机制,进一步融合通道间的交互信息;在此基础上,建立了一种深度估计网络,实现热红外图像的像素级景深估计。消融实验与对比实验的结果表明,该方法在热红外图像像素级景深估计中性能优于其他代表性方法。

关键词：红外图像无监督学习单目深度估计特征聚合通道注意力机制

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正态随机仿射变换的图像数据增强方法

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计算机工程与应用 2024年第23期60卷 176-186页

作者：姜文涛陈霖霖张晟翀辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

针对现有图像数据增强方法会生成大量无效冗余数据,导致训练数据质量降低和网络泛化性能减弱的问题,提出一种基于正态分布的随机仿射变换(random affine transformation based on normal distribution,NRAff)图像数据增强方法。NRAff的... 详细信息

针对现有图像数据增强方法会生成大量无效冗余数据,导致训练数据质量降低和网络泛化性能减弱的问题,提出一种基于正态分布的随机仿射变换(random affine transformation based on normal distribution,NRAff)图像数据增强方法。NRAff的核心是设计一个正态随机仿射变换模块,在随机仿射变换中引入正态分布,使图像随机仿射变换幅度以原图像为中心呈正态分布形式输出,通过限制变换图像输出的分布范围,去除无效数据,获取更有效且具有正态分布特性的图像数据。NRAff方法仿照生物视觉感知系统的正态分布采样机制,使生成的图像分布接近生物视觉主观感知效果,突出目标感知的正态分布特性,使网络在变换的特征中学习不变的特征。该方法能够提高图像数据分布的一致性,使网络学习到更多有效的、潜在的仿射变换不变特征,提高网络抗过拟合能力。在图像分类数据集CIFAR10,CIFAR100,SVHN,Fashion-MNIST和Imagenette上,与当前先进的数据增强方法进行实验和对比分析,实验结果表明,提出的图像增强方法在分类准确率上均有不同程度的提升,验证了NRAff方法的有效性和普适性。

关键词：正态分布仿射变换数据增强图像分类

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多分支细化的拥挤行人检测算法

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计算机工程与应用 2024年第22期60卷 230-239页

作者：袁姮王嘉丽张晟翀辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

拥挤行人检测是目前小目标检测领域的研究热点,针对拥挤行人检测场景中人物密集以及遮挡造成的漏检问题,提出一种改进SSD(single shot multi-box detector)目标检测算法。将浅层Vgg(visual geometry group)网络平原结构使用多分支细化... 详细信息

拥挤行人检测是目前小目标检测领域的研究热点,针对拥挤行人检测场景中人物密集以及遮挡造成的漏检问题,提出一种改进SSD(single shot multi-box detector)目标检测算法。将浅层Vgg(visual geometry group)网络平原结构使用多分支细化联合归一化(batch normalization,BN)操作增加分支结构,并重命名为多分支细化(multibranch thinning)网络结构,使其可以细化浅层语义信息,提高网络泛化能力,充分表达行人信息;将改进后的Ghost模型替换多分支细化网络中的3×3卷积,利用Ghost模型中cheap_operation卷积降低因多分支结构增加的模型参数量,使用primary_conv提升浅层网络的特征提取能力,加强网络识别能力;使用二范式取代差值平方的形式改进Huber损失函数,增强网络训练的稳定性,使其达到较优的收敛效果。在Wider_Person拥挤行人检测数据集上的检测结果表明,提出的改进SSD目标检测算法MAP50达到72.9%,领先YOLO-X算法7.4个百分点,领先基线算法3.5个百分点,领先其他先进算法平均14.4个百分点,验证了该算法在行人检测中的可行性,满足遮挡行人场景的检测要求。

关键词：行人检测目标检测 SSD GhostModule

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局部注意力引导下的全局池化残差分类网络

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光电工程 2024年第7期51卷 107-124页

作者：姜文涛董睿张晟翀辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

大部分注意力机制虽然能增强图像特征,但没有考虑局部特征的关联性影响特征整体的问题。针对以上问题,本文提出局部注意力引导下的全局池化残差分类网络(MSLENet)。MSLENet的基线网络为ResNet34,首先改变首层结构,保留图像重要信息;其... 详细信息

大部分注意力机制虽然能增强图像特征,但没有考虑局部特征的关联性影响特征整体的问题。针对以上问题,本文提出局部注意力引导下的全局池化残差分类网络(MSLENet)。MSLENet的基线网络为ResNet34,首先改变首层结构,保留图像重要信息;其次提出多分割局部增强注意力机制(MSLE)模块,MSLE模块将图像整体分割成多个小图像,增强每个小图像的局部特征,通过特征组交互的方式将局部重要特征引导到全局特征中;最后提出池化残差(PR)模块来处理ResNet残差结构丢失信息的问题,提高各层之间的信息利用率。实验结果表明,MSLENet通过增强局部特征的关联性,在多个数据集上均有良好的效果,有效地提高了网络的表达能力。

关键词：图像分类注意力机制残差结构局部特征全局特征关联性

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随机通道扰动的图像数据增强方法

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计算机科学与探索 2024年第11期18卷 2980-2995页

作者：姜文涛刘玉薇张晟翀辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

数据增强中遮挡仿真方法将输入图像随机裁剪的区域像素全部置零,会擦除有效纹理特征,导致网络泛化能力欠佳。因此,提出一种随机通道扰动的图像数据增强方法(ChannelCut)。ChannelCut方法包括Channel-Cut1和ChannelCut2两种方法。在输入... 详细信息

数据增强中遮挡仿真方法将输入图像随机裁剪的区域像素全部置零,会擦除有效纹理特征,导致网络泛化能力欠佳。因此,提出一种随机通道扰动的图像数据增强方法(ChannelCut)。ChannelCut方法包括Channel-Cut1和ChannelCut2两种方法。在输入图像上随机选取三个方形区域,并且对输入图像进行通道分离,得到三个通道图像;ChannelCut1方法在三个通道图像上分别选取一个方形区域将其像素置零,且三个通道选择的区域互不相同;ChannelCut2方法保留ChannelCut1方法中选取的方形区域像素,并将每个通道中剩余两个方形区域的像素置零;将两种方法处理后的三个通道图像分别进行合并,得到两种随机通道扰动图像。将所提方法融合到Resnet18、ShuffleNet V2、MobileNet V3等CNN模型中,并在CIFAR-10、Imagenette等五个数据集上开展实验。该方法在五个数据集上的分类准确率均优于主流方法,显著提高了基线模型的性能;在细粒度图像分类中更占有优势;在时间性能上优于使用强化学习的自动数据增强类型方法。该方法能够不同程度地保留图像纹理特征,丰富图像多样性,具有较强的通用性和有效性,显著地提高卷积神经网络模型的鲁棒性和泛化性。

关键词：数据增强遮挡仿真通道扰动纹理特征图像分类

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空间位置矫正的稀疏特征图像分类网络

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光电工程 2024年第5期51卷 66-82页

作者：姜文涛陈晨张晟翀辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

为稀疏语义并加强对重点特征的关注,增强空间位置和局部特征的关联性,对特征空间位置进行约束,本文提出空间位置矫正的稀疏特征图像分类网络(SSCNet)。该网络以ResNet-34残差网络为基础,首先,提出稀疏语义强化特征模块(SSEF),SSEF模块... 详细信息

为稀疏语义并加强对重点特征的关注,增强空间位置和局部特征的关联性,对特征空间位置进行约束,本文提出空间位置矫正的稀疏特征图像分类网络(SSCNet)。该网络以ResNet-34残差网络为基础,首先,提出稀疏语义强化特征模块(SSEF),SSEF模块将深度可分离卷积(DSC)和SE相融合,在稀疏语义的同时增强特征提取能力,并能够保持空间信息的完整性;然后,提出空间位置矫正对称注意力机制(SPCS),SPCS将对称全局坐标注意力机制加到网络特定位置中,能够加强特征之间的空间关系,对特征的空间位置进行约束和矫正,从而增强网路对全局细节特征的感知能力;最后,提出平均池化残差模块(APM),并将APM应用到网络的每个残差分支中,使网络能够更有效地捕捉全局特征信息,增强特征的平移不变性,延缓网络过拟合,提高网络的泛化能力。在多个数据集中,SSCNet相比于其它高性能网络在分类准确率上均有不同程度的提升,证明了其在兼顾全局信息的同时,能够更好地提取局部细节信息,具有较高的分类准确率和较强的泛化性能。

关键词：图像分类特征提取空间位置矫正稀疏语义对称注意力全局感知

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