检索结果-南通市图书馆

测绘学报 2020年第6期49卷 787-797页

作者：邓睿哲陈启浩陈奇刘修国中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院湖北武汉430074

船舶作为海上运输载体,其准确检测在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值。目前基于目标检测网络的遥感船舶检测方法因末层特征分辨率不足和卷积固定的几何结构,导致网络难以适应... 详细信息

船舶作为海上运输载体,其准确检测在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值。目前基于目标检测网络的遥感船舶检测方法因末层特征分辨率不足和卷积固定的几何结构,导致网络难以适应小尺度且具有随机朝向、形态多变特征的船舶目标,进而限制船舶检测精度。针对该问题,本文提出一种用于遥感影像船舶检测的特征金字塔网络建模方法。首先引入形变卷积/RoI池化模块,以适应朝向和形态多变的船舶目标;其次借鉴在小目标检测中性能出色的特征金字塔网络的建模思想,采用对称式网络和多尺度特征融合的方式进一步融合高级语义和低级空间信息,提升小尺度目标特征分辨率。在40000幅、船舶目标67280余个的遥感影像数据集上的试验结果表明,本文方法能够有效集成形变卷积/RoI池化和多尺度特征融合方法,相较传统CNN船舶检测方法取得明显提升,在准确率、召回率及F1指标上分别达到85.8%、97.9%和91.5%。

关键词：船舶检测特征金字塔网络形变卷积模块形变RoI池化模块

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基于自适应残差的运动图像去模糊

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计算机工程与设计 2021年第6期42卷 1684-1690页

作者：欧阳宁邓超阳林乐平桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对当前运动图像去模糊网络忽略了运动模糊图像的非均匀性,不能有效地恢复图像的高频细节及去除伪影等问题,在对抗网络基础上提出一种基于自适应残差的运动图像去模糊方法。在生成网络中构造由形变卷积模块和通道注意力模块组成的自适... 详细信息

针对当前运动图像去模糊网络忽略了运动模糊图像的非均匀性,不能有效地恢复图像的高频细节及去除伪影等问题,在对抗网络基础上提出一种基于自适应残差的运动图像去模糊方法。在生成网络中构造由形变卷积模块和通道注意力模块组成的自适应残差模块。其中,形变卷积模块学习运动模糊图像特征的形变量,可以根据图像的形变信息动态调整卷积核的形状和大小,提高网络适应图像形变的能力。通道注意力模块对所提取的形变特征进行通道调整,获取更多的图像高频特征,增强恢复后图像的纹理细节。在公开的GOPRO数据集上进行实验,实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)有较大的提升,能够重建出纹理细节丰富的高质量图像。

关键词：运动图像去模糊非均匀性形变卷积模块通道注意力模块自适应

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基于注意力及对抗网络的运动图像去模糊研究

基于注意力及对抗网络的运动图像去模糊研究

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作者：邓超阳桂林电子科技大学

学位级别：硕士

运动图像去模糊技术是图像复原领域的一个重要研究方向,其目的是将拍照时由于相机抖动以及物体运动导致的运动模糊图像通过图像复原技术对清晰的图像进行重建估计,其广泛运用于安全监控,航空航天等诸多领域。近年来,随着深度学习浪潮的... 详细信息

运动图像去模糊技术是图像复原领域的一个重要研究方向,其目的是将拍照时由于相机抖动以及物体运动导致的运动模糊图像通过图像复原技术对清晰的图像进行重建估计,其广泛运用于安全监控,航空航天等诸多领域。近年来,随着深度学习浪潮的来临将其应用于运动图像去模糊上获得了令人满意的效果。但在目前基于深度学习的运动图像去模糊算法中仍然存在高频细节重建不足且无法有效去除伪影等问题。为进一步恢复模糊图像中的高频纹理细节,提高去模糊图像的质量,本文将注意力机制引入对抗网络中来提取和增强高频特征,提出了基于注意力及对抗网络的运动图像去模糊方法,主要研究工作如下:(1)针对当前运动图像去模糊网络忽略了运动模糊图像的非均匀性,不能有效地恢复图像的高频细节及去除伪影等问题,在对抗网络基础上提出一种基于自适应残差的运动图像去模糊方法。该方法在生成网络中构造了由形变卷积模块和通道注意力模块组成的自适应残差模块。其中,形变卷积模块学习运动模糊图像特征的形变量,可以根据图像的形变信息动态调整卷积核的形状和大小,提高网络适应模糊图像形变的能力。通道注意力模块对所提取的形变特征进行通道调整,获取更多的图像高频特征,增强恢复后图像的纹理细节。实验结果表明,与现有的算法相比,该方法能够有效地进行模糊去除,重建出纹理细节丰富的高质量图像。(2)为更好的进行全局上下文信息提取,增强特征表达,有效地对模糊图像的纹理细节进行重建。提出一种基于递归交叉注意力的运动图像去模糊方法。该方法以对抗网络为基础,在生成网络中使用递归交叉注意力模块实现全局上下文信息的提取,以此促进对图像高频纹理细节的重建。同时,为让生成网络在训练时更好的对清晰图像的数据分布进行拟合,在对抗训练时以最小二乘对抗机制为基础加入相对判别原理。其中,相对判别原理通过加入评估输入数据与其对立类型数据样本更像真的概率,以此让清晰图像的数据分布作为一个先验知识去对对抗网络进行约束,从而增强生成网络对清晰图像的拟合能力。实验结果表明,与现有基于深度卷积神经网络的运动图像去模糊算法相比,所提算法能够重建出高质量的去模糊图像,且在数值指标上也有所提高。

关键词：运动图像去模糊形变卷积模块通道注意力模块递归交叉注意力模块相对判别

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