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基于多通道均衡化的水下彩色图像增强算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2019年第6期47卷 1-5,29页

作者：李昌利孙亚伟闫敬文樊棠怀河海大学计算机与信息学院江苏南京211100 汕头大学工学院广东汕头515063 南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099

针对水下环境存在的颜色衰减和散射效应导致水下图像颜色严重失真的问题,提出一种多通道均衡化的水下图像增强算法.首先,对原始图像在对数域上进行归一化处理后转换到HSI(色调-饱和度-亮度)颜色空间;然后,对亮度分量利用McCann Retinex... 详细信息

针对水下环境存在的颜色衰减和散射效应导致水下图像颜色严重失真的问题,提出一种多通道均衡化的水下图像增强算法.首先,对原始图像在对数域上进行归一化处理后转换到HSI(色调-饱和度-亮度)颜色空间;然后,对亮度分量利用McCann Retinex算法在四个方向(纵横)进行比较、实现增强,并根据图像全局亮度信息进行照度增强;最后,将图像重新转换到RGB(红-绿-蓝)空间,计算各通道的累积分布函数,对密集部分进行拉伸处理,达到颜色均衡的效果.针对多幅水下彩色图像进行增强对比实验,结果表明:通过该方法得到的增强图像颜色失真程度减弱,图像对比度和清晰度显著提高,色彩更加鲜艳;该算法在改善水下图像照度信息的同时,保留了饱和度和色度信息,解决了水下图像增强的颜色失真问题,使水下图像具有较高的对比度和清晰度.

关键词：图像处理 Retinex理论水下彩色图像图像增强颜色校正

障碍物与多目标约束下主动传感器网络自组织运动规划

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燕山大学学报 2018年第2期42卷 168-176页

作者：罗小元葛尚博闫敬燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

为解决障碍物环境与多目标约束下主动传感器网络自组织运动规划问题,提出了一种分阶段无碰撞运动规划方法。首先,将目标价值及距离代价转化为收益,以系统收益最大为目标,设计了一种基于拍卖算法的多目标选择机制。在每个传感器节点选择... 详细信息

为解决障碍物环境与多目标约束下主动传感器网络自组织运动规划问题,提出了一种分阶段无碰撞运动规划方法。首先,将目标价值及距离代价转化为收益,以系统收益最大为目标,设计了一种基于拍卖算法的多目标选择机制。在每个传感器节点选择各自目标基础上,提出一种改进的快速扩展随机树算法。相比于传统的快速扩展随机树算法,所提出的改进算法引入了启发式函数,减少了不必要的轨迹路径,进而降低轨迹规划时间。最后,给出了主动传感器网络在不同障碍环境下的规划路径,验证了所提算法的优越性。

关键词：主动传感器网络自组织拍卖算法运动规划快速扩展随机树

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新型语义分割D-UNet的建筑物提取

遥感学报 2023年第11期27卷 2593-2602页

作者：龙丽红朱宇霆闫敬文刘敬瑾王宗跃汕头大学工学院电子系汕头515063 中山大学电子与信息工程学院广州510006 集美大学计算机工程学院厦门361021

高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域中具有重要的理论价值和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中建筑物语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨... 详细信息

高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域中具有重要的理论价值和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中建筑物语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨率卫星图像语义分割边界模糊和信息丢失的问题,本文提出一种端到端的卷积神经网络Dilated-UNet(D-UNet)。首先,通过改进U-Net网络结构,采用Dilation技术拓展四通道的多尺度空洞卷积模块,每个通道采用不同的卷积扩张率来识别多尺度语义信息,从而提取更丰富的细节信息。其次,设计了一种交叉熵和Dice系数的联合损失函数,更好的训练模型以达到预期分割效果。最后,在Inria航空图像数据集上进行综合评估与检验。实验结果表明,本文提出的遥感图像分割方法能够有效地从高分辨率遥感图像中进行像素级城市建筑物的分割,与其他方法相比,分割精度更高,具有较高的实际应用价值。

关键词：遥感图像语义分割多尺度空洞卷积图像处理

改进的对块零树编码压缩方法对超光谱数据压缩

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光学学报 2002年第7期22卷 834-838页

作者：闫敬文沈贵明胡晓毅许芳厦门大学电子工程系厦门361005

提出了对块零树的预测二值标量量化压缩编码方法 ,给出了压缩比公式 ,并应用此压缩编码实现了对超细光谱数据的压缩。该压缩编码方法既具有小波零树压缩编码高压缩比和宜于实时实现的特点 ,同时具有编码、解码速度快和易于实时传输等优... 详细信息

提出了对块零树的预测二值标量量化压缩编码方法 ,给出了压缩比公式 ,并应用此压缩编码实现了对超细光谱数据的压缩。该压缩编码方法既具有小波零树压缩编码高压缩比和宜于实时实现的特点 ,同时具有编码、解码速度快和易于实时传输等优点。实验结果表明 :改进的对块零树编码压缩 (IBBZTC)方法在不传输剩余误差的情况下 ,达到 190倍的压缩比时 ,峰值信噪比仍然在 30dB以上 ,压缩性能优于KL变换静止图像压缩 (KLT JPEG)、小波变换矢量量化 (WT VQ)、小波变换零树矢量量化 (WT ZTVQ)

关键词：对块零树编码压缩方法超光谱数据小波变换数据压缩零树编码压缩编码图像压缩

基于小波变换的低光照对比度或强噪声背景下图像增强与目标提取方法

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厦门大学学报（自然科学版） 2004年第2期43卷 195-198页

作者：闫敬文朱明王延杰厦门大学电子工程系福建厦门361005 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130022

提出了一种基于小波变换的低光照对比度或强噪声背景下图像增强与目标提取方法.低光照对比度情况下成像获得的图像进行处理分析、目标定位识别与跟踪都有一定困难,必须对其进行增强处理.根据图像的纹理统计特性,设计了专用于保护纹理特... 详细信息

提出了一种基于小波变换的低光照对比度或强噪声背景下图像增强与目标提取方法.低光照对比度情况下成像获得的图像进行处理分析、目标定位识别与跟踪都有一定困难,必须对其进行增强处理.根据图像的纹理统计特性,设计了专用于保护纹理特征的巴特沃思滤波器,对低光照对比度图像或强噪声背景下图像进行增强,可有效地克服低光照对比度图像或强噪声背景条件下进行处理分析、目标定位识别与跟踪造成的影响.实验结果表明:应用小波变换的多尺度分析方法和专门设计的巴特沃思滤波器,可较好地消除低光照对比度或强噪声背景下图像的干扰.

关键词：小波变换光照对比度噪声图像增强目标识别目标提取

由双树复数小波变换的父系数及邻域系数实现图像去噪

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光学精密工程 2009年第4期17卷 916-922页

作者：卢刚闫敬文寇业泉张建中厦门大学通信工程系福建厦门361005 汕头大学电子工程系广东汕头515063

考虑二维双树复数小波变换(DTCWT)具有良好的平移不变性和方向选择性,基于当前系数与父系数及邻域系数间的关系,构造了DTCWT图像去噪阈值计算公式,提出了一种去噪方法,PNDTCWT。该方法在对图像进行二维DTCWT变换后,利用阈值公式,根据当... 详细信息

考虑二维双树复数小波变换(DTCWT)具有良好的平移不变性和方向选择性,基于当前系数与父系数及邻域系数间的关系,构造了DTCWT图像去噪阈值计算公式,提出了一种去噪方法,PNDTCWT。该方法在对图像进行二维DTCWT变换后,利用阈值公式,根据当前系数和父系数及相邻系数计算收缩阈值,对当前系数进行去噪处理。最后,经过二维DTCWT反变换,得到去噪结果。实验结果表明,PNDTCWT的噪声抑制效果明显优于各种基于DWT的去噪方法和其他DTCWT去噪方法。与基于父系数的DTCWT去噪方法相比,PNDTCW的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.5 dB左右。从视觉效果来看,PNDTCW能在去噪的同时较好地保留图像细节,物体轮廓显得比较平滑,不存在传统DWT算法中的混淆现象。

关键词：双树复数小波变换父系数邻域系数阈值去噪

SFCVQ and EZW coding method based on Karhunen-Loeve transformation and integer wavelet transformation

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Chinese Optics Letters 2007年第3期5卷 153-155页

作者：闫敬文陈嘉臻 Department of Electronic Engineering Shantou University Department of Electronic Engineering Xiamen University

A new hyperspectral image compression method of spectral feature classification vector quantization （SFCVQ） and embedded zero-tree of wavelet （EZW） based on Karhunen-Loeve transformation （KLT） and integer wavelet transformation is represented. In comparison with the other methods, this method not only keeps the characteristics of high compression ratio and easy real-time transmission, but also has the advantage of high computation speed. After lifting based integer wavelet and SFCVQ coding are intro- duced, a system of nearly lossless compression of hyperspectral images is designed. KLT is used to remove the correlation of spectral redundancy as one-dimensional （1D） linear transform, and SFCVQ coding is applied to enhance compression ratio. The two-dimensional （2D） integer wavelet transformation is adopted for the decorrelation of 2D spatial redundancy. EZW coding method is applied to compress data in wavelet domain. Experimental results show that in comparison with the method of wavelet SFCVQ （WSFCVQ）, the method of improved BiBlock zero tree coding （IBBZTC） and the method of feature spectral vector quantization （FSVQ）, the peak signal-to-noise ratio （PSNR） of this method can enhance over 9 dB, and the total compression performance is improved greatly.

关键词： Classification (of information) Image coding Signal to noise ratio Vector quantization Wavelet transforms

Al_(2)O_(3)/FeCrNi复合蜂窝载体材料的制备及性能

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材料导报 2022年第9期36卷 160-165页

作者：郭建新周芸汪天尧闫敬明郭路左孝青昆明理工大学材料科学与工程学院昆明650093

为制备性能优良的Al_(2)O_(3)/FeCrNi复合蜂窝载体材料,通过混料-炼料-挤压成型法,以FeCrNi合金粉末、Fe_(2)O_(3)粉末、Al粉末为原料制备了整体蜂窝材料,并将该材料于氩气保护下在1200℃原位反应烧结2 h获得了Al_(2)O_(3)/FeCrNi复合... 详细信息

为制备性能优良的Al_(2)O_(3)/FeCrNi复合蜂窝载体材料,通过混料-炼料-挤压成型法,以FeCrNi合金粉末、Fe_(2)O_(3)粉末、Al粉末为原料制备了整体蜂窝材料,并将该材料于氩气保护下在1200℃原位反应烧结2 h获得了Al_(2)O_(3)/FeCrNi复合蜂窝载体材料。采用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、力学性能测试机对Al_(2)O_(3)/FeCrNi复合蜂窝载体材料的微观组织、相结构及力学性能进行分析。结果表明:经烧结后Al_(2)O_(3)/FeCrNi蜂窝基体组织为γ-Fe(NiCr),原位反应生成的Al_(2)O_(3)一部分以团聚的形态分布在基体晶粒间隙处,一部分以颗粒状弥散分布在基体中;当Al_(2)O_(3)的质量分数低于1.5%,Al_(2)O_(3)/FeCrNi复合蜂窝载体抗压强度能保持在30 MPa以上;但当Al_(2)O_(3)质量分数的超过1.5%,随着Al_(2)O_(3)含量的升高,蜂窝载体抗压强度快速下降;随着Al_(2)O_(3)质量分数的增加,Al_(2)O_(3)/FeCrNi复合蜂窝载体表面催化活性涂层负载率增大,表面附着性能提高;当Al_(2)O_(3)的质量分数为1.5%、烧结温度为1200℃时,Al_(2)O_(3)/FeCrNi复合蜂窝载体的抗压强度高达31.5 MPa,表面附着性强,与催化活性涂层结合牢固,综合性能优良。

关键词： FeCrNi合金氧化铝蜂窝载体原位反应粉末增塑挤压

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基于深度学习的SAR图像道路识别新方法

吉林大学学报（工学版） 2020年第5期50卷 1778-1787页

作者：谌华郭伟闫敬文卓文浩吴良斌中国科学院微波遥感技术重点实验室北京100190 中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院大学研究生院北京100049 汕头大学工学院广东汕头515063 中航雷达与电子设备研究院江苏无锡214063

针对传统合成孔径雷达(SAR)图像道路识别步骤繁杂的问题,提出了一种新的基于深度学习的SAR图像道路识别方法。首先,在原有全卷积神经网络(FCN)的基础上通过改进激活函数构造一种新的卷积神经网络M-FCN,有效缓解了道路信息丢失问题;然后... 详细信息

针对传统合成孔径雷达(SAR)图像道路识别步骤繁杂的问题,提出了一种新的基于深度学习的SAR图像道路识别方法。首先,在原有全卷积神经网络(FCN)的基础上通过改进激活函数构造一种新的卷积神经网络M-FCN,有效缓解了道路信息丢失问题;然后,将该卷积神经网络和自主构建的道路标签集应用于模拟SAR和真实SAR图像道路识别实验中,提高了鲁棒性。实验结果表明:与支持向量机(SVM)、传统全卷积神经网络和其他算法比较,该算法可以用来识别道路特征,并具有较高的精度和可靠性。

关键词：信息处理技术合成孔径雷达图像道路识别深度学习全卷积神经网络最大特征映射