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降质先验引导的二维条码超分辨率研究

微电子学与计算机 2024年第7期41卷 18-28页

作者：刘啟瑞王晨郭锋林晨浩岳焕景沈盛杨敬钰福建新大陆自动识别技术有限公司福建福州350015 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

二维条码作为一种能够存储大量信息的图形标识,在工业生产的自动化控制、物流管理、质量追溯以及运输的信息交换等环节起着非常重要的作用。二维条码的高精度识别是实现快速、准确信息交换的基础。但是受拍摄环境和拍摄设备精度的制约,... 详细信息

二维条码作为一种能够存储大量信息的图形标识,在工业生产的自动化控制、物流管理、质量追溯以及运输的信息交换等环节起着非常重要的作用。二维条码的高精度识别是实现快速、准确信息交换的基础。但是受拍摄环境和拍摄设备精度的制约,经常由于分辨率低而无法正确识别。针对此问题,提出了一种面向实际降质二维条码的超分辨率重建算法。考虑到实际降质的复杂性,提出了基于降质先验的超分辨率算法。首先,设计了一个降质先验信息编码器,用于提取和编码因拍摄环境和设备限制导致的图像质量降低的相关信息。然后,提出了一个降质先验引导模块,使用编码器提取的信息来引导主体结构的特征重建,包括降质特征图引导与降质先验引导两部分。由于目前缺少相关数据集,所以率先构建了真实退化条件下的二维条码超分辨率数据集(包含4944对低分辨率-高分辨率二维条码图像)。考虑到真实数据对之间有轻微位移,引入位移不敏感的损失函数对网络进行优化。实验表明,所提方法重建结果的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)、结构相似性(Structural Similarity,SSIM)以及扫出率这3种指标均优于5种经典的超分辨率重建算法,充分说明了所提方法的优越性。

关键词：二维条码超分辨率降质先验信息降质先验引导模块二维条码数据集

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基于位置约束的参考图引导的遥感影像超分辨率网络

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2023年第4期56卷 372-380页

作者：杨敬钰杨帆岳焕景天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

在遥感对地观测领域中,往往需要对生态或地质环境进行长时间跨度的监测.然而,仅通过卫星拍摄的高分辨率影像来实现在长时间跨度范围内对同一位置区域的覆盖是较为困难的.因此,之前的研究多采用单图像超分辨率算法来对低分辨率影像进行重... 详细信息

在遥感对地观测领域中,往往需要对生态或地质环境进行长时间跨度的监测.然而,仅通过卫星拍摄的高分辨率影像来实现在长时间跨度范围内对同一位置区域的覆盖是较为困难的.因此,之前的研究多采用单图像超分辨率算法来对低分辨率影像进行重建.但单张低分辨率影像中的信息是有限的,所以该类算法的重建结果往往较为平滑和模糊.实际上,对于同一位置区域而言,通常可以获取到来自不同卫星在不同时间段拍摄的多幅分辨率不同的遥感影像.其中的高分辨率影像可以作为低分辨输入在重建过程中的参考影像.因此,提出了一种基于位置约束的参考图引导的遥感影像超分辨率网络.该网络首先通过一个基于位置编码的纹理转换模块来实现参考图像与低分辨率图像之间的相似特征块匹配.同时引入位置约束,即根据低分辨率输入中邻近元素所对应的参考相似块的聚合度来对转换后的参考图像进行编码,从而提高匹配的准确度.同时,还提出了一种基于通道注意力机制的多尺度特征自适应融合模块,该模块有效提高了网络在进行跨尺度特征融合时的特征表达能力,进一步提高了网络的重建性能.实验结果表明,相较于其他新近的超分辨率方法,该网络在4×和8×超分辨率任务上均表现出了更为优越的重建性能.

关键词：单图像超分辨率位置编码通道注意力遥感影像

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基于多层级跨模态特征融合的深度图重建算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第3期51卷 52-59页

作者：杨敬钰谢天昊岳焕景天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

针对稀疏深度图像的重建问题,提出了一种基于深度学习的多层级跨模态特征融合的深度图重建算法.利用卷积神经网络对彩色信息和稀疏深度信息分别编码并在多个尺度下进行自适应融合,在解码阶段通过残差学习进一步细化重建结果.模型通过复... 详细信息

针对稀疏深度图像的重建问题,提出了一种基于深度学习的多层级跨模态特征融合的深度图重建算法.利用卷积神经网络对彩色信息和稀疏深度信息分别编码并在多个尺度下进行自适应融合,在解码阶段通过残差学习进一步细化重建结果.模型通过复用深度编码支路的短路连接引导特征上采样,输出初始深度图,同时复用彩色编码支路提取的丰富语义特征,将多个尺度下输出的上采样特征图进行金字塔迭代上采样,进而学习与最终重建结果的残差,提高了重建结果的质量.在NYU-Depth-v2和KITTI数据集上的实验结果表明:本文方法与现有的主流方法相比,具有较好的深度图重建性能,同时在视觉比较上生成了更为锐利的深度边界.

关键词：深度图深度图重建深度学习特征融合残差学习

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基于学习和模型相结合的光场超分辨率方法

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2022年第11期55卷 1130-1138页

作者：杨敬钰曾昕阳卢志金满昌岳焕景天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 清华大学自动化系北京100084

随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像超分辨率方法在多个领域取得了目前最优的性能和效果,具有广阔的发展前景.光场(light field)图像可以同时捕捉角度信息和空间信息,近年来在3D重建和虚拟现实应用中得到广泛应用.由于传感器分... 详细信息

随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像超分辨率方法在多个领域取得了目前最优的性能和效果,具有广阔的发展前景.光场(light field)图像可以同时捕捉角度信息和空间信息,近年来在3D重建和虚拟现实应用中得到广泛应用.由于传感器分辨率的限制,光场相机(或光场显微镜)通过牺牲空间分辨率来换取角度分辨率.因此,有限的空间分辨率给相关应用的发展带来了很多困难,成为光场成像的主要瓶颈,光场图像的超分辨率及重建成为重要的研究领域.与传统自然图像超分往往基于双三次退化差值模型相比,基于光场图像的超分辨率模型优化算法具有清晰的物理解释.针对光场图像的超分辨率问题,受LADMM迭代优化算法和卷积神经网络结构的启发,提出一种基于学习和基于模型相结合的新型光场超分辨率网络.该网络的主体部分包含多个神经网络层,每层都与传统LADMM优化算法中每次迭代更新步骤有明确的对应关系.LADMM算法参数的可学习化与残差网络结合,使得本文提出的网络在具有较高的性能同时保持了可解释性.斑马鱼光场数据集中心角度图像的实验结果表明:本文的方法与现有的主流方法相比,具有较好的图像超分辨率能力,同时具有一定的去噪效果.果蝇光场数据集的实验结果表明,本文的方法同传统LADMM优化算法相比,具有更快的运行速度和更好的超分辨率性能.

关键词：光场图像超分辨率深度学习优化算法

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基于双重自注意力机制的人脸图像修复

湖南大学学报（自然科学版） 2023年第8期50卷 32-41页

作者：岳焕景廖磊杨敬钰天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

人脸图像修复旨在修复输入人脸图像中的缺失区域,生成令人满意的高质量修复结果 .然而当存在大面积缺失时,直接修复缺失人脸图像十分困难,此时修复网络的全局上下文信息感知能力是影响修复结果的关键.鉴于此,本文提出了软硬注意力相结... 详细信息

人脸图像修复旨在修复输入人脸图像中的缺失区域,生成令人满意的高质量修复结果 .然而当存在大面积缺失时,直接修复缺失人脸图像十分困难,此时修复网络的全局上下文信息感知能力是影响修复结果的关键.鉴于此,本文提出了软硬注意力相结合的双重自注意力模块.该模块通过全局相似度计算来获得软硬两种注意力特征,之后对两种注意力特征进行自适应融合,进而提高修复网络对全局上下文信息的感知能力.此外,本文进一步提出了多尺度生成对抗网络以加强对修复结果的监督,促使修复网络生成更高质量的修复结果 .实验结果表明,本文方法在定量和定性评测上均优于五种先进的对比方法 .

关键词：人脸图像修复自注意力机制生成对抗网络

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基于邻域自适应注意力的跨域融合语音增强

湖南大学学报（自然科学版） 2023年第12期50卷 59-68页

作者：岳焕景多文昕杨敬钰天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

基于深度学习的语音增强方法可分为时域方法和频域方法两类,这两类方法各有优点.为了综合利用时、频两域方法的优点,提出了基于邻域自适应注意力的跨域融合语音增强模型.该模型能够同时对输入的波形和频谱进行增强,并对时域和频域的增... 详细信息

基于深度学习的语音增强方法可分为时域方法和频域方法两类,这两类方法各有优点.为了综合利用时、频两域方法的优点,提出了基于邻域自适应注意力的跨域融合语音增强模型.该模型能够同时对输入的波形和频谱进行增强,并对时域和频域的增强结果进行跨域融合得到最终增强结果.为了利用时域增强结果与频域增强结果的信息互补特性,提出使用信息交流模块来实现两域增强结果的互补提升.为了提高时域增强模型与频域增强模型的特征提取能力,充分利用时域和频域的信号特点,进一步提出了邻域自适应注意力模块.该模块依据输入信息自适应选择汇聚具有不同邻域窗口的局部自注意力模块,进而高效利用不同尺度下的平稳特征.实验结果表明,所提邻域自适应注意力模块和时频域的信息交流与融合模块,可有效利用波形与频谱的互补特性,进一步提升增强效果.

关键词：语音增强自注意力跨域融合

Cu/Ag/Au键共振特征的理论研究及Cu/Ag/Au共振成键模型的构建

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Cu/Ag/Au键共振特征的理论研究及Cu/Ag/Au共振成键模型的构建

作者：岳焕景山东师范大学

学位级别：硕士

Cu/Ag/Au复合物在催化、药物、纳米材料等领域有着广泛的应用。Cu/Ag/Au复合物的成键特征对研究催化剂、药物和纳米材料性质的影响有重要意义。Cu/Ag/Au键是近几年提出的新概念，与氢键、卤键等非共价相互作用一样，使得二配位的Cu/Ag/A... 详细信息

Cu/Ag/Au复合物在催化、药物、纳米材料等领域有着广泛的应用。Cu/Ag/Au复合物的成键特征对研究催化剂、药物和纳米材料性质的影响有重要意义。Cu/Ag/Au键是近几年提出的新概念，与氢键、卤键等非共价相互作用一样，使得二配位的Cu/Ag/Au复合物呈直线型。目前，对Cu/Ag/Au键的研究多集中在其静电与共价谁占主导、共价作用什么成分占主导的问题。最近，Weinhold和Klein提出氢键B···H–A可以理解为由超共轭作用（nB→σ*H A）引起的分子间B: H–A B+–H:A-共振杂化体，即一类特殊的3c/4e超键体系。那么，比氢键强的Cu/Ag/Au键是否也可以用3c/4e超键理解呢？另外，Shahi和Arunan提出在氢键、锂键、氯键中共价和离子键级是守恒的，对于Cu/Ag/Au键，键级是否守恒？ Legon等人在实验上观测到几个Cu/Ag/Au复合物，如OC···M–X (M=Cu, Ag, Au),H2O/H2S···M–Cl (M=Cu, Ag), C2H2/C2H4···M–Cl (M=Cu, Ag), C2H2···Ag–CCH等，并对其结构用转动光谱进行了精确地表征。Wang等人观测到LAuCCH-(L=Cl, I, CCH)复合物，发现AuC是单键且比常见的AuC多键强，另外，L配体对Au–C键有明显的影响。基于这些实验上的工作，我们选取了两个体系，一是类氢键体系B···M–X（M=Cu, Ag, Au, B为路易斯碱，X为常见配体）小分子复合物，二是LMCCH(M=Cu, Ag, Au, L为常见配体)的小分子复合物，研究Cu/Ag/Au键的共振特征，探讨键级守恒的问题，建立了Cu/Ag/Au键的共振成键模型。基于这些研究目标，论文工作具体如下两方面：（1）以复合物B···M–X (B=CO, H2O, H2S, C2H2, C2H4, M=Cu, Ag, Au, X=F, Cl, Br, CH3,CF3)为研究体系，进行自然键轨道（NBO）分析，发现主要的相互作用为超共轭（nB→σ*M X）相互作用，另外在含π配体的体系中还存在不可忽略的π-反馈(dM→π*B)作用;随后进行的自然共振理论（NRT）分析结果显示，复合物B···M–X可以表示成几个结构的共振杂化体。复合物B···M–X (B=H2O, H2S)中由于nB→σ*M X作用有B: M–X和B+–M:X两种共振结构;相比之下，复合物B···M–X (B=CO, C2H2, C2H4)除了有nB→σ*M X作用产生的B: M–X和B+–M:X共振结构之外，还有π反馈产生的共振结构。共振结构的多样性及相近的共振权重，说明Cu/Ag/Au键中的共振特征很重要且比氢键中明显。从NBO/NRT结果来看，Cu/Ag/Au键形成了3c/4e超键，即由超共轭引起的B: M–X B+–M:X-共振杂化。除此之外，Cu/Ag/Au键中还存在不同程度的π反馈作用。基于这种共振成键特征，我们研究了配体效应和键级守恒。Cu/Ag/Au键有明显的配体效应，且这种配体效应起源于其共振成键;NRT键级数据说明，在只有3c/4e超键存在的Cu/Ag/Au键体系中，键级是守恒的，可以用bB···M+bMX=1来表示;而在另外还有π反馈作用存在的Cu/Ag/Au键体系中，由于π反馈作用对键级的贡献，使得B···M和MX键级大于1。（2）对复合物LMCCH(L=F-, Cl-, Br-, CCH-, C2H2, C2H4)的研究体系的NBO/NRT分析，结果显示：Cu/Ag/Au成键同样形成了由超共轭nL→σ*M–CCH作用引起的3c/4e超键，并有不同程度的π反馈作用，即具有明显的共振特征。因为Cu/Ag/Au键明显的共振特征，配体L与CCH有明显的竞争作用，造成M CCH键有明显的配体效应。另外，NRT键级计算结果显示，该体系中L–M和M–CCH键级之和略大于1，这可以由体系中存在的π反馈解释，并且π反馈作用越大键级之和越大。结合对上述两个体系的NBO/NRT分析，构建Cu/Ag/Au键成键模型：Cu/Ag/Au键中存在由超共轭引起的3c/4e超键，和不同程度大小的π反馈作用。

关键词： Cu/Ag/Au键超共轭共振 3c/4e超键键级守恒

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基于时空感知级联神经网络的视频前背景分离

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2020年第6期53卷 633-640页

作者：杨敬钰师雯李坤宋晓林岳焕景天津大学电气自动化与信息工程学院天津 300072 天津大学计算机科学与技术学院天津 300350

针对在复杂情景下视频前背景分离技术中存在的前景泄露问题,设计开发了一个端对端的二级级联深度卷积神经网络,实现了对输入视频序列进行精确的前景和背景分离.所提网络由一级前景检测子网络和二级背景重建子网络串联而成.一级网络融合... 详细信息

针对在复杂情景下视频前背景分离技术中存在的前景泄露问题,设计开发了一个端对端的二级级联深度卷积神经网络,实现了对输入视频序列进行精确的前景和背景分离.所提网络由一级前景检测子网络和二级背景重建子网络串联而成.一级网络融合时间和空间信息,其输入包含2个部分:第1个部分是3张连续的彩色RGB视频帧,分别为上一帧、当前帧和下一帧;第2个部分是3张与彩色视频帧相对应的光流图.一级前景检测子网络通过结合2部分输入对视频序列中运动的前景进行精确检测,生成二值化的前景掩膜.该部分网络是一个编码器-解码器网络:编码器采用VGG16的前5个卷积块,用来提取两部分输入的特征图,并在经过每一个卷积层后对两类特征图进行特征融合;解码器由5个反卷积模块构成,通过学习特征空间到图像空间的映射,从而生成当前帧的二值化的前景掩膜.二级网络包含3个部分:编码器、传输层和解码器.二级网络能够利用当前帧和生成的前景掩膜对缺失的背景图像进行高质量的修复重建.实验结果表明,本文所提时空感知级联卷积神经网络在公共数据集上取得了较其他方法更好的结果,能够应对各种复杂场景,具有较强的通用性和泛化能力,且前景检测和背景重建结果显著超越多种现有方法.

关键词：背景重建运动物体检测卷积神经网络光流

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基于图模型及骨架信息的人体分割算法

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2018年第8期51卷 837-843页

作者：岳焕景黄道祥宋晓林杨敬钰沈丽丽天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

针对复杂场景中分割人体不准确的问题,提出了一种在图论优化框架中联合RGB-D信息和骨架信息的人体分割算法.首先,采用边缘引导的滤波算法修复低质量的深度图,得到高质量的深度图;然后通过一种聚类算法对RGB-D数据进行聚类得到超像素;最... 详细信息

针对复杂场景中分割人体不准确的问题,提出了一种在图论优化框架中联合RGB-D信息和骨架信息的人体分割算法.首先,采用边缘引导的滤波算法修复低质量的深度图,得到高质量的深度图;然后通过一种聚类算法对RGB-D数据进行聚类得到超像素;最后在图模型中将超像素看作节点,并结合相应的人体骨架来提高区分人体和背景相似颜色区域的能力,设计能量函数各组成项,最小化能量函数得到全局最佳的融合结果.为验证算法的有效性,在实际场景数据集上与多种算法进行比较.实验结果表明,在主观视觉和客观指标上,本文提出的算法均得到了更为准确的人体分割结果.

关键词：人体分割 RGB-D 骨架图模型