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雨痕退化预测与预训练扩散先验的单图像去雨方法

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计算机工程与应用 2024年

作者：谢瑞麟吴昊袁国武云南大学信息学院

雨天拍摄的图像由于雨痕干扰，会降低视觉质量和后续任务精度。为有效应用扩散模型中的生成式先验以及避免重新训练条件扩散模型带来的计算负担，提出了一种结合雨痕退化预测与无条件预训练扩散模型的单图像去雨方法，通过使用卷积字典... 详细信息

雨天拍摄的图像由于雨痕干扰，会降低视觉质量和后续任务精度。为有效应用扩散模型中的生成式先验以及避免重新训练条件扩散模型带来的计算负担，提出了一种结合雨痕退化预测与无条件预训练扩散模型的单图像去雨方法，通过使用卷积字典学习机制在雨痕退化预测网络中获取带雨图像的雨痕图，将雨痕图用于引导零空间扩散模型，实现了使用在已有的预训练无条件扩散模型的进行单图像去雨，从而有效地提高了图像去雨的质量。和其他单图像去雨方法相比，该方法在Rain100H和Rain100L数据集上取得了目前最好的结果，PSNR指标最大提升了0.44dB（+1.1%），SSIM指标最大提升了0.006（+0.7%），LPIPS指标最大提升了0.008（+43.1%）。

关键词：单图像去雨扩散模型预训练模型

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基于掌纹的身份鉴别

计算机辅助设计与图形学学报 2005年第12期17卷 2590-2595页

作者：袁国武魏骁勇徐丹云南大学信息学院计算机科学与工程系昆明650091

总结了近年来提出的基于掌纹进行身份鉴别的多种方法.针对身份鉴别中所涉及的几个关键问题,分别介绍了各种方法的核心思想、实现步骤和特点.最后,对基于掌纹的身份鉴别的发展前景进行了展望和分析.

关键词：掌纹身份鉴别生物统计学

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基于前景目标提取的图像风格化绘制算法

系统仿真学报 2016年第8期28卷 1764-1768页

作者：赵杨袁国武谢党恩徐丹云南师范大学传媒学院动画系昆明650092 云南大学信息学院计算机科学与工程系昆明650091 许昌学院网络信息中心许昌461000

算法将Graph Cuts理论运用于输入图像前景目标的提取方面。通过交互式分割,用户将图像分为前景及背景区域。对于背景区域,应用设计的多种非真实感绘制算法,将其渲染成具有卡通画、铅笔画或者油画等风格的艺术图像,对于前景区域保持其细... 详细信息

算法将Graph Cuts理论运用于输入图像前景目标的提取方面。通过交互式分割,用户将图像分为前景及背景区域。对于背景区域,应用设计的多种非真实感绘制算法,将其渲染成具有卡通画、铅笔画或者油画等风格的艺术图像,对于前景区域保持其细节特征不变。通过融合前背景区域,获得具有风格化的艺术图像。实验显示,处理一定数量的图像,算法生成的风格化图像呈现了视觉满意的非真实感效果。

关键词：图割双边滤波器色彩量化铅笔画油画非真实感绘制

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面向真实图像噪声的两阶段盲去噪

中国图象图形学报 2023年第7期28卷 2026-2036页

作者：丁岳皓吴昊孔凤玲徐丹袁国武云南大学信息学院昆明650500

目的现有的深度图像去噪算法在去除加性高斯噪声上效果显著,但在去除任意分布的真实图像噪声时表现不佳;去噪模型的深度在不断增加,但去噪效果上却并未能显著提高。对此,设计了一种简单有效的两阶段深度图像去噪算法。方法首先基于注意... 详细信息

目的现有的深度图像去噪算法在去除加性高斯噪声上效果显著,但在去除任意分布的真实图像噪声时表现不佳;去噪模型的深度在不断增加,但去噪效果上却并未能显著提高。对此,设计了一种简单有效的两阶段深度图像去噪算法。方法首先基于注意力机制估计真实图像上的噪声分布水平,然后使用一个混合膨胀卷积和普通卷积的多尺度去噪模块进行非盲降噪。结果在DND(darmstadt noise dataset)、SIDD(smartphone image denoising dataset)、Nam和PolyU(the Hong Kong Polytechnic University)等4个图像去噪领域常用数据集上进行去噪实验,选择峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structual similarity,SSIM)作为去噪效果的评价指标,得到的平均PSNR值分别为39.23 dB,38.54 dB,40.45 dB,37.34 dB,并与几种传统去噪方法和基于深度学习的去噪方法进行比较。实验结果表明,本文的去噪算法在去噪效果和视觉质量上有明显提升。同时,在SIDD数据集上进行消融实验以验证算法中模块的有效性。结论本文算法使用的跳跃连接、噪声水平估计以及多尺度模块均可以有效提升真实图像去噪效果。与现有方法相比,本文算法不仅能有效去除真实图像噪声,而且能通过简单的模块参数设置控制去噪网络的计算效率。

关键词：深度学习真实图像去噪注意力机制噪声水平估计多尺度模块

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纹理传递在lαβ色彩空间中的实现

计算机应用研究 2006年第8期23卷 155-156,173页

作者：钱文华徐丹袁国武云南大学计算机科学与工程学系云南昆明650091

比较了lαβ色彩空间与其他颜色模型的特点,阐述了lαβ色彩空间在图像处理中的应用,包括颜色传递技术和图像类比技术。

关键词： lαβ色彩模型亮度色度纹理传输图像类比

基于改进YOLOv3的机场停机坪目标检测方法

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郑州大学学报（理学版） 2022年第5期54卷 22-28页

作者：王阳袁国武瞿睿周浩郑东云南大学信息学院云南昆明650504

提出一种基于YOLOv3的改进算法,用于对进入机场停机坪人员的合法性进行自动识别。首先,结合Ghost-Net网络对YOLOv3的特征提取网络进行优化,将卷积层和归一化层进行合并,减少了参数量,使得模型在嵌入式设备中完成检测任务;其次,在网络中... 详细信息

提出一种基于YOLOv3的改进算法,用于对进入机场停机坪人员的合法性进行自动识别。首先,结合Ghost-Net网络对YOLOv3的特征提取网络进行优化,将卷积层和归一化层进行合并,减少了参数量,使得模型在嵌入式设备中完成检测任务;其次,在网络中添加了注意力机制,并采用自底向上与反卷积特征融合的方式提升小目标的检测能力,对损失函数和模型参数进行改进,提升了网络的训练和检测效果。实验结果表明,与原始算法相比,所提方法可以减少模型的参数量,提升模型在复杂环境下的检测效果。

关键词：目标检测特征融合注意力机制反卷积

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基于Dual Dense U-Net的云南壁画破损区域预测

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图学学报 2023年第2期44卷 304-312页

作者：罗启明吴昊夏信袁国武云南大学信息学院云南昆明650500

壁画破损区域预测是壁画虚拟修复工作的重要环节,针对现有方法在预测云南少数民族壁画破损区域时容易出现破损区域预测不全、对纹理复杂区域的破损边界预测不准确等问题,提出了一种基于U-Net改进的Dual Dense U-Net分割模型,通过增强破... 详细信息

壁画破损区域预测是壁画虚拟修复工作的重要环节,针对现有方法在预测云南少数民族壁画破损区域时容易出现破损区域预测不全、对纹理复杂区域的破损边界预测不准确等问题,提出了一种基于U-Net改进的Dual Dense U-Net分割模型,通过增强破损区域位置特征和纹理特征,获取更多的判别信息,以提高破损掩膜预测的准确度。为使模型能更有效地学习壁画特征,建立了一个包含5 000张云南少数民族壁画图像的分割数据集。Dual Dense U-Net模型利用融合模块去对壁画图像进行多尺度融合,减少壁画图像在前馈过程中的局部纹理信息和空间位置信息损失。首先,利用U-Net结构对输入的壁画图像进行信息提取,融合模块有多个深度可分离卷积,能够提高融合模块效率以及分割精度;其次,融合模块连接两个U-Net,进一步加强浅层特征与深层特征间的联系。实验结果表明,该模型在IoU与Dice评价指标较UNet++提高了3个百分点,模型预测得到的破损区域能显著改善壁画修复网络的修复效果,验证了该模型在壁画破损区域预测领域的有效性。

关键词：壁画分割病害提取深度可分离卷积多尺度信息融合深度学习

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一种实时高精度烟支外观缺陷检测方法

中国烟草学报 2024年

作者：袁国武马一海吴昊袁宝仪周浩云南大学信息学院

【背景和目的】卷烟厂在生产中不可避免会出现有外观缺陷的烟支，而外观缺陷会严重影响烟草产品的质量。因此，在烟支高速生产流水线上，有实时检测烟支外观缺陷并剔除外观缺陷烟支的需求。【方法】提出一种基于YOLOv7tiny的烟支外观缺... 详细信息

【背景和目的】卷烟厂在生产中不可避免会出现有外观缺陷的烟支，而外观缺陷会严重影响烟草产品的质量。因此，在烟支高速生产流水线上，有实时检测烟支外观缺陷并剔除外观缺陷烟支的需求。【方法】提出一种基于YOLOv7tiny的烟支外观缺陷的快速检测模型，该模型被命名为CAD-YOLO（Cigarette Appearance Defects detection using YOLO）。在该模型中，特征提取网络中引入了可变形卷积网络的升级版（DCNv2），通过对采样点添加偏移量来灵活提取特征，自适应复杂缺陷的几何形状，以此提升模型的特征提取能力；在颈部网络的特征融合金字塔中，引入了双向加权特征融合金字塔，并在P5特征层上增加了来自P2特征层的跳层连接，加强了颈部网络在深层特征上的特征融合能力；引入定位损失函数WIoUv3，降低了数据集中低质量实例产生的不利梯度，增加定位精度和检测精度，最后使用带有多头自注意力的基于注意的尺度内特征交互（Attention-based Intrascale Feature Interaction，AIFI）模块替换了特征池化金字塔模块，进一步增强多尺度融合能力。【结果】实验结果表明，CAD-YOLO模型的平均检测精度为94.1%，召回率为92.4%，每支烟支图像检测时长仅12.0ms。【结论】所提出的模型可以应用于烟支高速生产流水线，能为烟支生产质量控制提供保障。

关键词：烟支外观缺陷目标检测 YOLOv7tiny 深度学习

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大学计算机基础案例教学法与教学案例的设计

云南大学学报（自然科学版） 2010年第S2期32卷 282-285页

作者：丁海燕袁国武张泽华周丽萍云南大学信息学院云南大学学报(自然科学版)编辑部

大学计算机基础是一门实践性非常强的课程,计算机基础教育应强化计算机应用及操作实践能力的培养.在整个教学过程中,最有价值的是教学方法的革新,论述了计算机基础案例教学法的案例选择原则,举例说明了一些典型教学案例,最后归纳了案例... 详细信息

大学计算机基础是一门实践性非常强的课程,计算机基础教育应强化计算机应用及操作实践能力的培养.在整个教学过程中,最有价值的是教学方法的革新,论述了计算机基础案例教学法的案例选择原则,举例说明了一些典型教学案例,最后归纳了案例教学的意义.教学实践证明通过使用案例教学,取得了很好的教学效果,教学质量明显提高,有利于学生动手和创新能力的培养.

关键词：大学计算机基础案例教学法教学案例