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应用光学 2019年第5期40卷 786-794页

作者：洪汉玉孙建国栾琳王硕郑新波武汉工程大学湖北省视频图像与高清投影工程技术研究中心湖北武汉430073 深圳光启高等理工研究院广东深圳518000

光启云端号平台是用电缆绳索牵引气囊的,由于空中航拍摄像系统悬挂在气囊下方,摄取的图像不可避免地含有绳带信息,这些绳带信息影响图像质量,所以在场景分析和目标检测中需要剔除。提出一种基于U-net模型的绳带检测算法,引入深度可分离... 详细信息

光启云端号平台是用电缆绳索牵引气囊的,由于空中航拍摄像系统悬挂在气囊下方,摄取的图像不可避免地含有绳带信息,这些绳带信息影响图像质量,所以在场景分析和目标检测中需要剔除。提出一种基于U-net模型的绳带检测算法,引入深度可分离卷积提高计算速度,采用一种带权重的交叉熵作为损失函数,解决类别不均衡带来的收敛不稳定问题,最终的模型能够用较少的样本在较短的时间内,快速准确地检测绳带,利用快速行进修复算法(FMM)对绳带图像进行了修复。实验结果表明:该算法的mIOU达到62.8%,得到了较好的去绳结果。

关键词：空中航拍绳带检测语义分割 U-net模型

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基于云端号的去绳图像处理算法的研究

基于云端号的去绳图像处理算法的研究

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作者：孙建国武汉工程大学

学位级别：硕士

目标识别技术一直是计算机视觉领域的重要研究方向,其在航天、医疗、无人驾驶、安防监控等领域发挥着关键作用。光启云端号平台是一个高空监控系统,该平台用电缆绳带牵引气囊,由于空中航拍摄像系统悬挂在气囊下方,所以摄取的图像不可避... 详细信息

目标识别技术一直是计算机视觉领域的重要研究方向,其在航天、医疗、无人驾驶、安防监控等领域发挥着关键作用。光启云端号平台是一个高空监控系统,该平台用电缆绳带牵引气囊,由于空中航拍摄像系统悬挂在气囊下方,所以摄取的图像不可避免地含有绳带信息。这些绳带信息严重阻碍了信息处理算法对场景的分析,因此,在场景分析前需要剔除。绳带剔除的步骤主要包括绳带检测和绳带修复两个部分,其中关键是绳带检测。本文首先分析了经典基于Hough变换的特征提取算法,然后研究了基于边缘对比度的特征提取方法,提出一种基于线性回归的连通域拟合方法来查找连通域,该方法可以检测到大部分长度较长的绳带,但是很难用于实际中复杂场景和弯曲打结的场景。基于深度学习相关的绳带检测算法属于语义分割领域,然后本文重点研究了深度学习的语义分割相关算法。由于绳带像素的比例远低于背景像素的比例,这种极端情况会给模型的收敛带来困难,因此本文提出一种基于U-net的改进模型,引入批量归一化来减少过拟合,采用He初始化参数来提高收敛的稳定性,由于绳带像素在图像中的比例太小,本文提出一种带有交叉熵和Dice的联合损失函数来提高检测精度和收敛的稳定性,为了进一步得到更精确的分割结果,采用OTSU作二次精确分割。最终的模型能够用较少的样本在较少的时间下,快速准确地检测绳带。实验结果表明,这种算法的Io U达到62.8%,PA达到98.66%。利用快速行进（FMM）修复算法对绳带图像进行了修复,得到了非常好的去绳结果。本文提出的去绳带方法为云端号图像系统的实际应用提供技术支撑。

关键词：绳带检测 U-net 语义分割损失函数图像修复

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