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基于门控卷积神经网络的图像超分辨重建算法

光电子．激光 2022年第6期33卷 637-642页

作者：王文安梁新刚刘侍刚陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室陕西西安710062 陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119

近年来,卷积神经网络被广泛应用于图像超分辨率领域。针对基于卷积神经网络的超分辨率算法存在图像特征提取不充分,参数量大和训练难度大等问题,本文提出了一种基于门控卷积神经网络(gated convolutional neural network, GCNN)的轻量... 详细信息

近年来,卷积神经网络被广泛应用于图像超分辨率领域。针对基于卷积神经网络的超分辨率算法存在图像特征提取不充分,参数量大和训练难度大等问题,本文提出了一种基于门控卷积神经网络(gated convolutional neural network, GCNN)的轻量级图像超分辨率重建算法。首先,通过卷积操作对原始低分辨率图像进行浅层特征提取。之后,通过门控残差块(gated residual block, GRB)和长短残差连接充分提取图像特征,其高效的结构也能加速网络训练过程。GRB中的门控单元(gated unit, GU)使用区域自注意力机制提取输入特征图中的每个特征点权值,紧接着将门控权值与输入特征逐元素相乘作为GU输出。最后,使用亚像素卷积和卷积模块重建出高分辨率图像。在Set14、BSD100、Urban100和Manga109数据集上进行实验,并和经典方法进行对比,本文算法有更高的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM),重建出的图像有更清晰的轮廓边缘和细节信息。

关键词：超分辨率门控单元门控残差块轻量级卷积神经网络

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基于对偶绝对二次曲面像变换的自定标方法

系统工程与电子技术 2005年第2期27卷 212-214,243页

作者：刘侍刚吴成柯唐丽贾静西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室陕西西安710071

现有的自定标技术一般都是基于对偶绝对二次曲面像,由于对偶绝对二次曲面像元素在数量级上相差较大,在求解时必然会导致鲁棒性较差。提出了一种变换法,使对偶绝对二次曲面像的各个元素变到同一个数量级上,可以使求解过程更具有鲁棒性。... 详细信息

现有的自定标技术一般都是基于对偶绝对二次曲面像,由于对偶绝对二次曲面像元素在数量级上相差较大,在求解时必然会导致鲁棒性较差。提出了一种变换法,使对偶绝对二次曲面像的各个元素变到同一个数量级上,可以使求解过程更具有鲁棒性。模拟实验和真实实验结果表明,通过提出的变换方法能够极大地提高自定标的鲁棒性,而计算量并不会增加。

关键词：对偶绝对二次曲面自定标变换

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投影约束的遮挡点恢复方法

电子学报 2017年第11期45卷 2611-2616页

作者：刘侍刚彭亚丽现代教学技术教育部重点实验室陕西西安710062 陕西省教学信息技术工程实验室陕西西安710119 陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119

为了恢复图像中的遮挡点,本文在相机为正投影模型下,提出了一种投影约束的遮挡点恢复方法.该方法利用图像矩阵的行空间和列空间都是三维子空间的特性,通过用矩阵奇异值分解分别得到图像矩阵行和列投影满足的约束条件,将遮挡点的求解转... 详细信息

为了恢复图像中的遮挡点,本文在相机为正投影模型下,提出了一种投影约束的遮挡点恢复方法.该方法利用图像矩阵的行空间和列空间都是三维子空间的特性,通过用矩阵奇异值分解分别得到图像矩阵行和列投影满足的约束条件,将遮挡点的求解转化为迭代求解二次型的极值问题.仿真实验和真实实验结果表明,本文方法具有收敛速度快,恢复精度高等优点.

关键词：遮挡点三维子空间奇异值分解二次函数

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基于区域增长的立体像对稠密匹配算法

计算机学报 2004年第7期27卷 936-943页

作者：唐丽吴成柯刘侍刚颜尧平西安电子科技大学ISN国家重点实验室西安710071

该文提出了一种新的基于区域增长的立体像对稠密匹配算法 ,该算法适用于多种图像对 ,包括存在较大视差的未经校准的图像对和其中某些纹理稀疏的区域 .首先用新的两层算法匹配图像对中的种子点 ,匹配关系再根据两种策略由这些种子点向图... 详细信息

该文提出了一种新的基于区域增长的立体像对稠密匹配算法 ,该算法适用于多种图像对 ,包括存在较大视差的未经校准的图像对和其中某些纹理稀疏的区域 .首先用新的两层算法匹配图像对中的种子点 ,匹配关系再根据两种策略由这些种子点向图像的其余部分传播 .区域增长过程中以新的加权差值平方和准则作为目标函数 ,模板窗的大小根据其中包含的纹理数量动态变化 ,而搜索窗的大小与可信系数成反比 .对真实立体像对的稠密匹配结果表明了该算法具有良好的性能 .

关键词：区域增长稠密匹配自适应窗加权SSD

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递进式空洞残差深度双目立体匹配网络

西安电子科技大学学报 2022年第5期49卷 175-180页

作者：刘侍刚张同杨建功葛宝陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室陕西西安710062 陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西西安710119

为了实现轻量化高精度的双目立体匹配网络,提出了一种递进式空洞残差深度双目立体匹配网络——PDR_Net。在特征提取网络模块上提出了递进式的空洞残差网络结构,利用空洞卷积网络代替池化等降采样方式获取图像的多尺度特征信息,解决了利... 详细信息

为了实现轻量化高精度的双目立体匹配网络,提出了一种递进式空洞残差深度双目立体匹配网络——PDR_Net。在特征提取网络模块上提出了递进式的空洞残差网络结构,利用空洞卷积网络代替池化等降采样方式获取图像的多尺度特征信息,解决了利用池化等降采样方式进行尺度变换带来的图像特征信息损失的问题;同时引入残差网络弥补了空洞卷积网络自身特点带来的图像特征信息丢失的缺点,各尺度分支之间采用递进式的级联方式进行特征信息融合,促进了图像的各尺度特征信息之间的融合,既降低了网络的复杂度,也保留了更多的图像特征信息;最后,在三维卷积神经网络模块中采用堆叠的沙漏型编码解码网络结构,通过跳跃式连接使得网络能够更好地结合特征图的上下文信息,并在该模块中引入通道注意力机制模型,增强了网络对不同通道中各视差下特征信息之间的聚合学习能力,加深了特征点在不同视差条件下的联系。PDR_Net网络与现有网络相比,具有参数量少、速度快、精度高等优点。

关键词：立体匹配递进式神经网络残差网络通道注意力机制

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一维子空间的三维重建方法

西安交通大学学报 2009年第12期43卷 31-34,74页

作者：彭亚丽刘芳刘侍刚西安电子科技大学计算机学院西安710071 陕西师范大学计算机科学学院西安710062 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

为了从图像序列中恢复三维物体,假设相机为正投影模型,提出了一种基于一维子空间的三维重建方法.利用所有图像序列构成的行向量生成的子空间之和与三维空间点构成的行向量生成的子空间是同一线性子空间、同时由所有图像点构成的2个行向... 详细信息

为了从图像序列中恢复三维物体,假设相机为正投影模型,提出了一种基于一维子空间的三维重建方法.利用所有图像序列构成的行向量生成的子空间之和与三维空间点构成的行向量生成的子空间是同一线性子空间、同时由所有图像点构成的2个行向量外加一个行向量就可以组成该子空间的一个基底的特性,线性地求取子空间中的行向量,最后完成三维重建.模拟和真实实验结果表明,该重建方法具有鲁棒性好、重投影误差小等优点,而且能够将图像平等地对待.

关键词：图像三维重建正投影线性子空间

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一种线性迭代非刚体射影重建方法

西安交通大学学报 2015年第1期49卷 102-106页

作者：彭亚丽刘侍刚裘国永陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室西安710062 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 陕西师范大学计算机科学学院西安710119

为了从非标定图像序列中重建出三维非刚体的射影结构,提出了一种线性迭代非刚体射影重建方法。该方法将所有图像点放入一个图像矩阵中,利用图像矩阵具有低秩的特性,通过因式分解构造一个线性迭代算法来求解图像点的深度因子,最终通过奇... 详细信息

为了从非标定图像序列中重建出三维非刚体的射影结构,提出了一种线性迭代非刚体射影重建方法。该方法将所有图像点放入一个图像矩阵中,利用图像矩阵具有低秩的特性,通过因式分解构造一个线性迭代算法来求解图像点的深度因子,最终通过奇异值分解实现非刚体的射影重建。该方法的优点是:射影重建过程都是线性求解,且将所有图像及图像点都平等地对待,并没有倚重某些图像及图像点。模拟实验结果表明,所提重建方法比经典的Alessio方法重投影误差小18%,比Brand方法小27%;最后的真实实验结果表明,所提的重建方法重投影误差只有1.28个像素,从而验证了所提方法的有效性。

关键词：射影重建非刚体因式分解

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一种准线性光束平差方法

西安交通大学学报 2010年第12期44卷 1-4页

作者：刘侍刚彭亚丽韩崇昭西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 陕西师范大学计算机科学学院西安710062

为了解决光束平差运行速度慢、复杂度高的缺点,提出了一种准线性光束平差方法(QBA),该方法利用深度因子等于投影矩阵的第3行与射影空间点相乘的特性,采用重投影点和已知图像点的代数距离建立目标函数,交替地将投影矩阵和射影空间点两个... 详细信息

为了解决光束平差运行速度慢、复杂度高的缺点,提出了一种准线性光束平差方法(QBA),该方法利用深度因子等于投影矩阵的第3行与射影空间点相乘的特性,采用重投影点和已知图像点的代数距离建立目标函数,交替地将投影矩阵和射影空间点两个量中的一个保持不变,线性地求取另一个量,最后完成射影重建.实验结果表明,QBA方法具有较快的收敛速度,同时和传统的Levenberg-Marquat方法及Mahamud方法比较,QBA方法运行时间约是L-M方法的1/8,是Ma-hamud方法的1/3.

关键词：光束平差线性迭代代数距离

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加权的多尺度多分辨率人脸描述与识别方法

模式识别与人工智能 2014年第4期27卷 378-384页

作者：曾智勇刘侍刚福建师范大学软件学院福州350108 陕西师范大学计算机科学学院西安710071

为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,文中提出一种加权的多尺度多分辨率人脸描述与识别方法.首先使用多分辨率分析分解图像为子带图像,并选择3个不同尺度的低频子带图像构建多尺度和多分辨率图像序列.然后针对图像... 详细信息

为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,文中提出一种加权的多尺度多分辨率人脸描述与识别方法.首先使用多分辨率分析分解图像为子带图像,并选择3个不同尺度的低频子带图像构建多尺度和多分辨率图像序列.然后针对图像序列的每幅图像编码人脸局部区域的中心像素与其邻域像素的灰度差的符号分量,体现人脸局部结构的重要性.再利用人脸局部区域中心像素与邻域像素的灰度差的幅值分量作为像素局部二值模式的权重.最后利用块Fisher线性判别降低特征描述符的维数,同时增强判别能力.在ORL和FERET人脸库上的实验表明该方法可获得明显的性能提升.

关键词：多分辨率分析局部二值模式块Fisher判别分析人脸识别