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基于孪生网络和Transformer的红外弱小目标跟踪方法

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计算机应用 2024年第2期44卷 563-571页

作者：崔晨辉蔺素珍李大威禄晓飞武杰中北大学计算机科学与技术学院太原030051 中北大学电气与控制工程学院太原030051 酒泉卫星发射中心甘肃酒泉735000

针对红外弱小目标跟踪准确性较低这一问题,提出一种基于孪生网络和Transformer的红外弱小目标跟踪方法。首先,构建多特征提取级联模块分别提取红外弱小目标模板帧和搜索帧的深度特征,并将二者分别与其对应的HOG特征进行维度层面的串联;... 详细信息

针对红外弱小目标跟踪准确性较低这一问题,提出一种基于孪生网络和Transformer的红外弱小目标跟踪方法。首先,构建多特征提取级联模块分别提取红外弱小目标模板帧和搜索帧的深度特征,并将二者分别与其对应的HOG特征进行维度层面的串联;其次,引入多头注意力机制Transformer进行模板特征图和搜索特征图的互相关操作,生成响应图;最后,通过响应图上采样网络和边界框预测网络,获得目标在图像的中心位置和回归边界框,完成对红外弱小目标的跟踪。在包含13655张红外图像数据集上的测试结果表明:与KeepTrack跟踪方法相比,成功率提高5.9个百分点,精确率提高1.8个百分点;与TransT(Transformer Tracking)方法相比,成功率提高14.2个百分点,精确率提高14.6个百分点,证明所提方法对复杂背景下的红外弱小目标跟踪准确性更高。

关键词：目标跟踪红外弱小目标孪生网络 Transformer 多特征提取

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基于特征融合的多波段图像描述生成方法

计算机工程 2024年第6期50卷 236-244页

作者：贺姗蔺素珍王彦博李大威中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051 中北大学控制工程学院山西太原030051

针对现有图像描述生成方法普遍存在的对夜间场景、目标被遮挡情景和拍摄模糊图像描述效果不佳的问题,提出一种基于特征融合的多波段探测图像描述生成方法。将红外探测成像引入图像描述领域,首先利用多层卷积神经网络(CNN)对可见光图像... 详细信息

针对现有图像描述生成方法普遍存在的对夜间场景、目标被遮挡情景和拍摄模糊图像描述效果不佳的问题,提出一种基于特征融合的多波段探测图像描述生成方法。将红外探测成像引入图像描述领域,首先利用多层卷积神经网络(CNN)对可见光图像和红外图像分别提取特征;然后根据不同探测波段的互补性,以多头注意力机制为主体设计空间注意力模块,以融合目标波段特征;接着应用通道注意力机制聚合空间域信息,指导生成不同类型的单词;最后在传统加性注意力机制的基础上构建注意力增强模块,计算注意力结果图与查询向量的相关权重系数,消除无关变量的干扰,从而实现图像描述生成。在可见光图像-红外图像描述数据集上进行多组实验,结果表明,该方法能有效融合双波段的语义特征,BLEU4指标、CIDEr指标分别达到58.3%和136.1%,能显著提高图像描述准确度,可以用于安防监控、军事侦察等复杂场景任务。

关键词：图像描述图像融合多波段图像自注意力机制组合注意力

基于复卷积双域级联网络的欠采样磁共振图像重建算法

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计算机应用 2024年第2期44卷 580-587页

作者：邱华禄蔺素珍王彦博刘峰李大威中北大学计算机科学与技术学院太原030051 昆士兰大学信息技术与电子工程学院澳大利亚布里斯班4702 中北大学电气与控制工程学院太原030051

目前,大多数加速磁共振成像(MRI)的重建算法通过重建欠采样幅值图像,利用实值卷积进行特征提取,没有考虑MRI数据本身是复数,从而限制了对MRI复值数据的特征提取能力。为了提高对单个切片MRI复值数据特征提取能力,从而重建出细节更为清... 详细信息

目前,大多数加速磁共振成像(MRI)的重建算法通过重建欠采样幅值图像,利用实值卷积进行特征提取,没有考虑MRI数据本身是复数,从而限制了对MRI复值数据的特征提取能力。为了提高对单个切片MRI复值数据特征提取能力,从而重建出细节更为清晰的单切片磁共振(MR)图像,提出复卷积双域级联网络(ComConDuDoCNet)。将原始欠采样MRI数据作为输入,使用残差特征聚合(RFA)块交替提取MRI数据的双域特征,最终重建出具有清晰纹理细节的MR图像。每个RFA块使用复卷积作为特征提取器。不同域间通过傅里叶变换或逆变换进行级联,并加入数据一致性层实现数据保真。在公开的膝关节数据集上进行实验,与双任务双域网络(DDNet)在采样率为20%的三种不同采样掩码下的对比结果表明,在二维高斯采样掩码下,所提算法的标准均方根误差(NRMSE)下降了13.6%,峰值信噪比(PSNR)提升了4.3%,结构相似性指数(SSIM)提升了0.8%;在泊松采样掩码下,所提算法的NRMSE下降了11.0%,PSNR提升了3.5%,SSIM提升了0.1%;在径向采样掩码下,所提算法的NRMSE下降了12.3%,PSNR提升了3.8%,SSIM提升了0.2%。实验结果表明,ComConDuDoCNet结合复卷积与双域学习,能够重建出细节更加清晰、视觉效果更加逼真的MR图像。

关键词：图像重建欠采样图像复卷积双域学习深度学习

立德树人视域下多介质新形态教学资源建设——以数字图像处理技术课程为例

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高教学刊 2024年第27期10卷 92-96页

作者：蔺素珍张可李大威王彦博秦品乐中北大学太原030051 中国民航大学天津300300

立德树人是高等教育改革的终极目标,而教学资源建设是系列教改的基础。在分析新工科教育与传统工科教育差异基础上,揭示多介质新形态教学资源建设需求,提出立德树人视域下的多介质新形态教学资源建设方法,包括以先进的学习理论为指导安... 详细信息

立德树人是高等教育改革的终极目标,而教学资源建设是系列教改的基础。在分析新工科教育与传统工科教育差异基础上,揭示多介质新形态教学资源建设需求,提出立德树人视域下的多介质新形态教学资源建设方法,包括以先进的学习理论为指导安排教材结构、体例;以立体化教材、公众号、小程序和抖音等新形态介质传递教学内容;以新知识新技术为牵引促进创新创业能力;以不同领域新应用实例夯实跨界综合能力;以文化自信、忧患意识等为牵引强化课程思政,实现多介质新形态教学资源建设。

关键词：多介质教学资源新工科教育课程思政数字图像处理

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基于深度堆叠卷积神经网络的图像融合

计算机学报 2017年第11期40卷 2506-2518页

作者：蔺素珍韩泽中北大学计算机与控制工程学院太原030051

该文针对多尺度变换融合图像中普遍存在的需要依据先验知识选取滤波器,导致融合效果存在不确定性的问题,提出了基于深度堆叠卷积神经网络的融合方法.首先,分别以高斯拉普拉斯滤波器和高斯滤波器为首层网络的初始卷积核,将源图像分解为... 详细信息

该文针对多尺度变换融合图像中普遍存在的需要依据先验知识选取滤波器,导致融合效果存在不确定性的问题,提出了基于深度堆叠卷积神经网络的融合方法.首先,分别以高斯拉普拉斯滤波器和高斯滤波器为首层网络的初始卷积核,将源图像分解为高频和低频图像序列;其次,基于He K方法初始化其余层卷积核,获得与源图像尺寸相同的高频和低频重构图像各一幅,并将二者合成源图像的近似图像;再以源图像和近似图像像素值之差的平方和的均值为误差函数,进行反向传播训练形成基本神经单元;之后,将多个基本单元堆叠起来利用end-to-end的方式调整整个网络得到深度堆叠神经网络.然后,利用该堆叠网络分别分解测试图像对,得到各自的高频和低频图像,再基于局部方差取大和区域匹配度合并的规则分别融合高频和低频图像,并将高频融合图像和低频融合图像放回最后一层网络,得到最终的融合图像.实验结果表明:与基于双树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)、非下采样轮廓波变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)和非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)的融合结果相比,用高斯拉普拉斯滤波器和高斯滤波器初始化的深度堆叠卷积神经网络融合效果主观效果好,客观指标最优个数为NSCT的3.3倍,运行时间为NSCT的30.3%和NSST的11.6%.

关键词：图像融合深度学习卷积神经网络堆叠自动编码滤波器

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一种注意力机制的多波段图像特征级融合方法

西安电子科技大学学报 2020年第1期47卷 120-127页

作者：杨晓莉蔺素珍中北大学大数据学院

针对多波段同步融合图像普遍存在的清晰度不高、图像细节不丰富的问题,提出一种基于注意力机制生成对抗网络的图像特征级融合方法。首先,利用多波段特征图与其均值的差值构建注意力权重图,通过特征图与注意力权重图的点乘和相加获得特... 详细信息

针对多波段同步融合图像普遍存在的清晰度不高、图像细节不丰富的问题,提出一种基于注意力机制生成对抗网络的图像特征级融合方法。首先,利用多波段特征图与其均值的差值构建注意力权重图,通过特征图与注意力权重图的点乘和相加获得特征增强图,以此构建特征增强模块;其次,设计特征级融合模块,将多波段特征增强图连接,通过归一化、上采样、卷积等操作重构融合图像;最后,将特征增强模块和特征融合模块级联建立生成器,并以VGG-16作为判别器构建生成对抗网络,以实现多波段图像端到端融合。实验结果表明,与当前经典的融合方法相比,所提出方法的平均梯度最为突出,验证了该方法的有效性。

关键词：图像融合深度学习多波段图像特征级融合注意力机制生成对抗网络

基于变换域多合成规则的双色中波红外图像融合

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红外与激光工程 2014年第11期43卷 3663-3669页

作者：杨风暴蔺素珍中北大学电子测试技术国家重点实验室山西太原030051 中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051

为了综合多个合成规则的优点,取得更好的双色中波红外图像融合效果,提出了基于变换域多合成规则的融合方法。采用支持度变换分别获得两个中波细分波段图像的低频成分图像和支持度图像序列;根据像素值最大法、区域特征最大法、区域特征... 详细信息

为了综合多个合成规则的优点,取得更好的双色中波红外图像融合效果,提出了基于变换域多合成规则的融合方法。采用支持度变换分别获得两个中波细分波段图像的低频成分图像和支持度图像序列;根据像素值最大法、区域特征最大法、区域特征加权法等合成规则的特点,提出了低频成分图像三个合成规则的组合方法;根据支持度图像的能量最大法、区域特征加权法等合成规则的特点,提出了支持度图像序列两个合成规则的组合方法。与单一合成规则的方法相比,融合后的图像局部标准偏差、局部粗糙度和融合质量参数分别提高了6.77%、4.86%和9.59%,实验结果证明了该融合方法的有效性。

关键词：双色中波红外图像融合多合成规则

基于主客观评价相关性的多波段融合图像评价方法

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光电工程 2017年第9期44卷 895-902页

作者：韩泽蔺素珍中北大学计算机与控制工程学院太原030051

针对图像融合难以选择合适的评价指标的问题,通过分析主观评价与客观评价指标之间的相关性,提出一种合成评价指标方法对多波段图像融合结果进行评价。首先,从边缘清晰度、自然感、信息量及综合评价四个方面对多种方法融合结果进行主观评... 详细信息

针对图像融合难以选择合适的评价指标的问题,通过分析主观评价与客观评价指标之间的相关性,提出一种合成评价指标方法对多波段图像融合结果进行评价。首先,从边缘清晰度、自然感、信息量及综合评价四个方面对多种方法融合结果进行主观评价;其次,用14种常用的客观评价指标对融合结果进行评价;然后,对主客观评价结果分别归一化,并采用斯皮尔曼(Spearman)相关系数分析每种客观评价指标和四种主观评价之间的相关性;最后,根据该相关性分别从四个评价方面,用14种客观指标合成一种综合指标。实验结果表明,综合指标与主观评价的相关性比单项指标或其他合成指标更高。

关键词：图像融合主观评价客观评价斯皮尔曼相关系数综合指标

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双色中波红外图像的分割支持度变换融合

红外与毫米波学报 2010年第5期29卷 362-366页

作者：杨风暴蔺素珍冷敏中北大学电子测试技术国家重点实验室仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051

提出了基于形态学分割和支持度变换的双色中波红外图像的融合方法.通过腐蚀膨胀操作、加权叠加实现两幅细分波段图像的局部处理,消除了第一细分波段图像的太阳照射饱和区,然后利用支持度变换对图像进行融合,将两幅图像的细节信息综合起... 详细信息

提出了基于形态学分割和支持度变换的双色中波红外图像的融合方法.通过腐蚀膨胀操作、加权叠加实现两幅细分波段图像的局部处理,消除了第一细分波段图像的太阳照射饱和区,然后利用支持度变换对图像进行融合,将两幅图像的细节信息综合起来,使图像更清晰.实验结果表明:同小波包变换融合方法相比,经本文算法融合后的图像有效消除了太阳照射造成的饱和区,太阳影响参数降低了60.05%,局部标准偏差和局部粗糙度分别增加了2.59%和3.39%,处理时间缩短了66.77%,证明了融合方法的有效性.

关键词：双色中波红外图像融合形态学操作支持度变换