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基于深度学习的土地覆盖遥感图像分割方法

合肥工业大学学报（自然科学版） 2022年第6期45卷 753-759页

作者：刘明威方静詹曙合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 安徽省六安市金安区生态环境分局安徽六安237005

文章提出一种基于深度学习的遥感图像语义分割方法,用于分割不同类别的土地区域。构建以编解码结构为主干的遥感图像语义分割模型,利用通道注意力机制来强化对分割任务有效的特征,提升分类精度;提出基于残差学习框架的多尺度特征融合算... 详细信息

文章提出一种基于深度学习的遥感图像语义分割方法,用于分割不同类别的土地区域。构建以编解码结构为主干的遥感图像语义分割模型,利用通道注意力机制来强化对分割任务有效的特征,提升分类精度;提出基于残差学习框架的多尺度特征融合算法,使得低层特征的局部细节信息和高层特征的语义信息互补,实现遥感图像的精细化分割。以中国南方某地区为例,采用文中提出的语义分割模型,实现了地表覆盖分类自动化,达到90.88%的分割准确率。实验结果表明:除水体分割外,该模型对其他类别的分割均优于原始U-Net,尤其是对道路和建筑的分割,精度提升明显;具有较高的分割准确率和较好的泛化能力,能够用于土地覆盖感遥感图像分割。

关键词：遥感图像语义分割深度学习土地覆盖分类

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有监督多类字典学习的单幅图像超分辨率重建

光电工程 2016年第11期43卷 69-75页

作者：吴从中胡长胜张明君谢珍珠詹曙合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建算法重建效果欠佳或重建耗时较长的问题,本文提出一种基于有监督的KSVD多类字典学习算法和使用类锚定邻域回归方法来重建低分辨率图像。首先使用高斯混合模型对训练图像块进行聚类,然后使用KSVD... 详细信息

针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建算法重建效果欠佳或重建耗时较长的问题,本文提出一种基于有监督的KSVD多类字典学习算法和使用类锚定邻域回归方法来重建低分辨率图像。首先使用高斯混合模型对训练图像块进行聚类,然后使用KSVD算法,在生成子类字典的同时产生一个线性分类器;最后利用此线性分类器对输入的测试特征分类,根据相应的类字典,使用类锚定邻域回归方法来完成图像重建。实验表明,本文算法与一些经典的算法相比,在主观视觉和客观评价上都获得了更好的结果,且对人脸图像具有更好地适应性。

关键词：高斯混合模型监督字典学习超分辨率稀疏表示

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反思教育公平推进社会和谐

浙江工贸职业技术学院学报 2008年第2期8卷 86-94页

作者：詹曙温州市社会保障局浙江温州325000

社会公平是教育公平的前提,教育公平又能推进社会公平。教育公平是建设和谐社会的重要前提和基础;按照教育公平的精神建立和完善的教育法律体系;借鉴国外领袖重视、注重研究、采取有力举措等追求教育公平的成功经验;对当代教育发展中的... 详细信息

社会公平是教育公平的前提,教育公平又能推进社会公平。教育公平是建设和谐社会的重要前提和基础;按照教育公平的精神建立和完善的教育法律体系;借鉴国外领袖重视、注重研究、采取有力举措等追求教育公平的成功经验;对当代教育发展中的教育投入、投资体制、弱校改造、重点学校等问题进行认真的反思;建立教育公平的评价体系和信息平台,对教育公平的实时进展作监控。上述建议能使公平与效率逐步实现最佳结合,最终使既有最好的公平又有最高效率的教育理想得以实现。

关键词：公平效率教育公平和谐社会

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结合深度残差学习和感知损失的图像去噪

中国图象图形学报 2018年第10期23卷 1483-1491页

作者：吴从中陈曦季栋詹曙合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

目的现存的去噪算法中很多在去除噪声的同时都存在边缘信息过光滑、易产生彩色伪影的问题,为了解决这些缺点,本文提出了一种基于联合感知损失的深度残差去噪网络。方法首先利用低通滤波器将噪声图片分解成高频层和低频层,然后将包含噪... 详细信息

目的现存的去噪算法中很多在去除噪声的同时都存在边缘信息过光滑、易产生彩色伪影的问题,为了解决这些缺点,本文提出了一种基于联合感知损失的深度残差去噪网络。方法首先利用低通滤波器将噪声图片分解成高频层和低频层,然后将包含噪声和边缘信息的高频层输入设计好的残差网络中,通过常规逐像素损失方法学习端到端的残差映射预测出噪声残差图片,再由一个从输入直接通往输出的全局跳跃连接处理得到初始较模糊的去噪结果,最后级联一个预训练好的语义分割网络用来定义感知损失,指导前面的去噪模型学习更多语义特征信息来增强被模糊的边缘细节,得到更清晰真实的去噪结果。结果本文从定性和定量两个方面进行对比实验。以峰值信噪比(PSNR)作为量化指标来评价算法性能,结果表明所提出的网络在同其他对比方法一样使用逐像素损失训练时能产生最好的指标结果,在Set5、Set14和BSD100测试集25噪声级别时的结果分别为30. 51 d B、30. 60 d B和29. 38 d B。在视觉定性分析上,本文提出的感知损失模型明显取得了更清晰的去噪结果,相比其他方法产生的模糊区域该方法保留了更多的边缘信息和纹理细节。此外还进行了盲去噪测试实验,对一张含有不同噪声级别的图片进行去噪处理,结果表明本文训练好的算法模型可以一次性处理多种未知级别的噪声并产生满意的去噪输出而且没有多余伪影。结论基于边缘增强的感知损失残差网络的图像去噪算法在去除噪声的同时可以保留更多容易被模糊的边缘细节,改善去噪结果过平滑的问题,提高图像视觉效果。

关键词：图像去噪残差网络感知损失分层模式

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深层多级残差网络的图像超分辨率重建

合肥工业大学学报（自然科学版） 2020年第10期43卷 1330-1336页

作者：吴从中魏雪琦詹曙合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601

为了改善低分辨率图像的视觉效果,增加图像细节信息量。文章结合现在比较流行的深度残差学习方法,提出一种新颖的残差网络结构,即深度多级残差网络。在残差网络中,当使用恒等映射作为捷径连接时,信号可以从一个单元直接传播到其他单元... 详细信息

为了改善低分辨率图像的视觉效果,增加图像细节信息量。文章结合现在比较流行的深度残差学习方法,提出一种新颖的残差网络结构,即深度多级残差网络。在残差网络中,当使用恒等映射作为捷径连接时,信号可以从一个单元直接传播到其他单元。基于此,该文在原有的残差网络结构上再加上多级捷径链接,挖掘残差网络的优化能力;针对不同的测试集,深层多级残差网络模型取得了更佳的超分辨率(super-resolution,SR)结果,不论是在主观视觉上还是在客观评价指标上均有明显改善,图像清晰度和边缘锐度明显提高。实验结果证明了深层多级残差网络对图像超分辨率重建的有效性,且网络的收敛速度更快,重建质量更好。

关键词：图像超分辨率(SR) 深度学习残差学习卷积神经网络捷径连接

绝热式热动力学的研究 Ⅳ.可逆反应的热谱解析

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化学学报 1993年第10期51卷 937-942页

作者：詹曙光刘劲松曾宪诚邓郁安慕辉四川大学化学系成都610064 中国科学院成都有机化学研究所成都610015

本文建立了可逆反应在绝热系统中的热动力学研究法,并用自制的绝热式自动热量计,研究了三个可逆反应体系的热动力学,验证了本文方法的正确性。

关键词：绝热式热量计可逆反应量热法

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SICP配准的三维人脸建模

光电工程 2016年第3期43卷 88-94页

作者：詹曙常乐乐梁植程闫婷方琪合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009

传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)不能很好处理异常值、噪声及丢失数据等情况,导致降低了在人脸建模中三维点云配准的精度。本文提出使用稀疏迭代最近点(Sparse Iterative Closest Point,SICP)来进行深度图的配准,稀疏ICP... 详细信息

传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)不能很好处理异常值、噪声及丢失数据等情况,导致降低了在人脸建模中三维点云配准的精度。本文提出使用稀疏迭代最近点(Sparse Iterative Closest Point,SICP)来进行深度图的配准,稀疏ICP通过使用稀疏诱导准则去重新书写配准优化公式以解决这些问题从而提高配准的精度。另外,本文提出一种快速分割头部的方法,它可以从深度图中快速的分割出用户的头部,进而建立一个三维人脸建模系统。实验结果证明了本文算法的有效性。

关键词：三维人脸建模快速人脸分割算法稀疏迭代最近点