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基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割

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遥感学报 2024年第2期28卷 481-493页

作者：张银胜吉茹童俊毅杨宇龙胡宇翔单慧琳无锡学院电子信息工程学院无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥... 详细信息

遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥感图像信息。因此,本文提出基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割算法。首先,针对不同模态的遥感图像设计合适的编码器,高效的提取双模态特征,并通过交互加强模块减少不同路径特征之间的差异。其次,提出双模态特征聚合模块和深层特征提取模块进一步融合和提取双模态特征,使网络能够充分学习互补信息。最后,提出多层特征上采样模块,利用语义信息丰富的高层特征对细节信息丰富的低层特征进行加权操作,逐步上采样实现特征高效恢复,提升分割性能。实验结果表明,所提算法在ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集上的总体精度分别达到了94.52%、90.45%,能够高效的提取并融合高分辨率遥感图像的双模态特征,提高遥感图像分割的准确率。

关键词：遥感图像分割高效特征提取交互融合双模态特征聚合深层特征提取多层特征上采样

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基于增强局部特征的水下目标检测

中国测试 2024年

作者：张银胜陈戈张培琰童俊毅单梦姣单慧琳南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

海洋工程的日常任务经常会利用水下航行器来探测水下环境，针对水下复杂环境采集的图像目标容易出现局部特征信息丢失，导致漏检、检测精度低的问题，提出基于增强局部特征的水下目标检测方法。在主干网络采用Faster Block增强图像特征... 详细信息

海洋工程的日常任务经常会利用水下航行器来探测水下环境，针对水下复杂环境采集的图像目标容易出现局部特征信息丢失，导致漏检、检测精度低的问题，提出基于增强局部特征的水下目标检测方法。在主干网络采用Faster Block增强图像特征提取能力；利用归一化注意力模块抑制不显著的特征信息来提高网络的效率；构建集中特征增强金字塔池化模块增强对水下复杂背景下目标局部特征信息的捕获能力；改进损失函数提高网络模型对水下图像目标预测效果。实验结果表明，该方法平均精度相较于原模型提升了1.5%，网络推理速度为36.4，能够有效地提升水下目标的检测精度。

关键词：深度学习目标检测水下图像部分卷积注意力机制局部特征

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基于多尺度特征增强的合成孔径光学图像复原

物理学报 2024年第6期73卷 209-221页

作者：张银胜童俊毅陈戈单梦姣王硕洋单慧琳无锡学院江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心无锡214105 南京信息工程大学电子信息工程学院南京210044

受物理孔径大小和光线散射等影响,合成孔径光学系统成像因通光面积不足和相位失真而出现降质模糊.传统合成孔径光学系统成像复原算法对噪声敏感,过于依赖退化模型,自适应性差.对此提出一种基于生成对抗网络的光学图像复原方法,采用U-Ne... 详细信息

受物理孔径大小和光线散射等影响,合成孔径光学系统成像因通光面积不足和相位失真而出现降质模糊.传统合成孔径光学系统成像复原算法对噪声敏感,过于依赖退化模型,自适应性差.对此提出一种基于生成对抗网络的光学图像复原方法,采用U-Net结构获取图像多级尺度特征,利用基于自注意力的混合域注意力提高网络在空间、通道上的特征提取能力,构造多尺度特征融合模块和特征增强模块,融合不同尺度特征间的信息,优化了编解码层的信息交互方式,增强了整体网络对原始图像真实结构的关注力,避免在复原过程中被振铃现象产生的伪影干扰.实验结果表明,与其他现有方法相比,该方法在峰值信噪比、结构相似性和感知相似度评估指标上分别提高了1.51%,4.42%和5.22%,有效解决合成孔径光学系统成像结果模糊退化的问题.

关键词：图像处理合成孔径多尺度特征融合

基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型

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国外电子测量技术 2024年第1期43卷 189-198页

作者：张银胜单梦姣钟思远陈戈童俊毅单慧琳南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院电子信息工程学院无锡214105

针对遥感图像道路分割边界模糊和遮挡难以区分的问题,提出了基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型。该模型在主干网络中引入MobileNetV3和高效通道注意力机制(ECA),减少了参数量并关注连续的道路特征信息。在解码过程中采用多级上... 详细信息

针对遥感图像道路分割边界模糊和遮挡难以区分的问题,提出了基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型。该模型在主干网络中引入MobileNetV3和高效通道注意力机制(ECA),减少了参数量并关注连续的道路特征信息。在解码过程中采用多级上采样,增强了编码器和解码器之间的紧密连接,全面保留了细节信息。同时,在ASPP模块中采用深度可分离膨胀卷积DS-ASPP,显著减少了参数量。实验结果表明,该模型在Massachusetts Roads数据集上的交并比达到了83.71%,准确率达到了93.71%,分割精度最优,模型参数量为55.57×10^(6),能够有效地避免边界模糊和遮挡导致的错漏检问题,在遥感道路分割中提高了精度和速度。

关键词：遥感图像道路分割 DeeplabV3+模型 MobileNetV3模型多级上采样

基于双阶段多尺度生成对抗网络的图像复原方法

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国外电子测量技术 2024年第6期43卷 50-58页

作者：童俊毅张银胜张培琰李长帅孟祥源单慧琳南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院电子信息工程学院无锡214105

针对人脸图像复原任务中对图像尺度信息利用不足和眼镜结构复原错误的问题,提出一种基于双阶段多尺度生成对抗网络复原模型。该模型第1阶段引入改进损失的U-Net粗重构网络,利用跳连接减少原始图像信息的丢失,融合3种不同的损失函数提高... 详细信息

针对人脸图像复原任务中对图像尺度信息利用不足和眼镜结构复原错误的问题,提出一种基于双阶段多尺度生成对抗网络复原模型。该模型第1阶段引入改进损失的U-Net粗重构网络,利用跳连接减少原始图像信息的丢失,融合3种不同的损失函数提高生成器的重构能力,采用双判别器考虑全局信息和局部信息,并提出一种混合域注意力机制用于关注图像的空间和通道信息。第2阶段的精修复网络构建了全新的特征增强模块,增强网络对细节信息的提取能力和对结构的表达能力,引入相对判别器,用于关注生成样本与真实样本之间的相对真实性,提高了生成质量和训练稳定性。实验结果表明,该方法能够复原各类图像缺失的情况,并能够有效复原佩戴眼镜的人脸图像,与其他方法相比,该方法的峰值信噪比、结构相似性和感知相似度评估等指标分别提升了3.81%、2.65%和0.45%。

关键词：图像复原生成对抗网络特征增强双阶段 U-Net

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那些古老的歌谣

小学生导刊（高年级版） 2013年第9期 120-121页

作者：钟芷彤唐翰乾胡彪童俊毅赵靖阳杨溢万汇琦黄宇鹏李宜宸胡湘汉

同学们收集了很多关于端午节的古老歌谣。我们一起来读一读，感受这些歌谣的节奏和韵味吧。

关键词：歌谣端午节感受