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被动微波遥感数据超分辨率增强与混合像元分解研究综述

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遥感技术与应用 2012年第1期27卷 1-7页

作者：顾玲嘉赵凯孙健郑兴明中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130012 吉林大学电子科学与工程学院吉林长春130012

星载被动微波遥感数据以其全天候、穿透性以及不受云干扰等特点,在全球变化研究领域取得了广泛的应用,然而其较低的空间分辨率,限制了后期地物参数的反演精度。对国内外被动微波遥感数据空间分辨率提高方法进行介绍,重点介绍了基于图像... 详细信息

星载被动微波遥感数据以其全天候、穿透性以及不受云干扰等特点,在全球变化研究领域取得了广泛的应用,然而其较低的空间分辨率,限制了后期地物参数的反演精度。对国内外被动微波遥感数据空间分辨率提高方法进行介绍,重点介绍了基于图像处理技术的超分辨率增强和混合像元分解方法。通过对两类方法的介绍和评价,展望被动微波遥感数据混合像元分解方法的研究前景。被动微波遥感数据空间分辨率的有效提高,可以为更多的研究和应用领域服务。

关键词：被动微波遥感数据空间分辨率超分辨率增强混合像元分解

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SAR图像超分辨率增强关键算法研究

SAR图像超分辨率增强关键算法研究

作者：黄金电子科技大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种先进的微波遥感雷达,拥有独特的干涉测量与多极化测量的能力,同时还具备全天时、全天候、穿透性等优点,在军事与气象应用中有着光学遥感所无法比拟的优越性。一幅SAR图像质量的高低... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种先进的微波遥感雷达,拥有独特的干涉测量与多极化测量的能力,同时还具备全天时、全天候、穿透性等优点,在军事与气象应用中有着光学遥感所无法比拟的优越性。一幅SAR图像质量的高低往往决定了其SAR产品的应用价值,而SAR图像的质量主要受限于分辨率这一指标,SAR图像分辨率越高,目标特征就越强,所能从中获取的地物信息就越丰富。而很多时候我们所能获取的SAR图像的分辨率不会很高,无法满足实际应用的需求,这就需要后期的图像处理手段来提升SAR图像分辨率。本文立足于最近几十年蓬勃发展的图像超分辨率(Super-Resolution,SR)增强技术,首先对SAR图像区别于普通光学图像的特性进行了分析(多极化、稀疏性、富含斑点噪声),并详细介绍了几种针对SAR图像特性的图像预处理手段。在此基础上引出对图像重建领域中两种经典的正则化方法的介绍——Tikhonov正则化方法和双边全变差正则化方法,编程实现了这两种算法并使用邛崃和茂县地区的真实SAR图像验证这两种算法增强SAR图像的可行性,并针对双边全变差算法重建的SAR图像会出现明显的边缘震荡效应这一问题提出了一种基于修改点扩散函数的改进方法,使得改进后的算法能够有效地抑制边缘震荡,重建结果质量得到明显提升。之后针对于正则化方法融合图像先验信息效率较低的问题,本文介绍了基于集合论的图像重建方法——凸集投影方法。该方法虽然能够有效地将图像先验知识加入到重建迭代过程中,但是很多情况下,只有当低分辨率SAR图像数量足够多时才能保证重建结果的质量。针对这一问题,本文提出了将多极化SAR图像的所有极化模式图像都加入到低分辨率样本序列中的方法,大大增强了SAR图像重建实验的低分辨率输入数据集,最终获取的重建图像的质量要优于仅使用单一极化模式SAR图像重建出来的结果。由于大多数情况下,缺少原始场景的高分辨率SAR图像作为参考,就无法使用有参考的图像评价指标(比如PSNR、SSIM)来评价一幅重建SAR图像的质量,本文选取了几种在光学图像评价领域内效果较好的无参考评价指标,借助对上述几种算法重建结果的主观评价排序,来进一步筛选出适合于评价SAR图像清晰度的无参考评价指标,最终筛选出的两种指标评价效果良好,与人眼主观评价一致。

关键词： SAR图像超分辨率增强多极化无参考图像质量评估

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基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法

软件导刊 2009年第11期8卷 74-76页

作者：夏桂华周丽静哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法,该算法充分利用了小波多分辨率分解思想,体现图像降低的自然过程;通过高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算... 详细信息

在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法,该算法充分利用了小波多分辨率分解思想,体现图像降低的自然过程;通过高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值算法致使图像高分辨部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径。

关键词：小波变换全景图像超分辨率增强算法

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基于超分辨率重建的小目标智能检测算法

激光与光电子学进展 2023年第12期60卷 41-49页

作者：蔡心悦周杨胡校飞吕亮赵璐颖彭杨钊信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 智慧中原地理信息技术河南省协同创新中心河南郑州450001 时空感知与智能处理自然资源部重点实验室河南郑州450001 河南建筑职业技术学院河南郑州450001

针对小目标占有像素少导致检测精确率低的问题,提出一种基于超分辨率重建的小目标检测算法。首先,通过图像预处理对高分辨率图像分块并筛选出含有目标的子图像;其次,构建超分辨率锐化增强模块,引入锐化图像和锐化损失,以获得边缘更清晰... 详细信息

针对小目标占有像素少导致检测精确率低的问题,提出一种基于超分辨率重建的小目标检测算法。首先,通过图像预处理对高分辨率图像分块并筛选出含有目标的子图像;其次,构建超分辨率锐化增强模块,引入锐化图像和锐化损失,以获得边缘更清晰的高分辨率子图像;然后,采用多尺度锐化目标检测模块检测目标,该模块添加边缘锐化模型,在深层特征层中进一步锐化图像边缘,弥补深层卷积对细节的损失;最后,根据子图像编号将小目标检测结果回归到原图像中,完成小目标图像检测。在PASCAL VOC数据集和COCO 2017数据集上的实验结果表明,所提算法的平均精确率(mAP)分别为85.3%和54.0%,对COCO数据集的小目标检测精确率为43.5%,高于次优值9.7个百分点。因此,所提算法可以有效减少小目标漏检的次数,提高检测精确率。

关键词：图像处理小目标检测超分辨率增强卷积神经网络多尺度特征融合边缘锐化

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基于图像增强与迁移学习的破损绝缘子识别

现代电子技术 2024年第5期47卷 75-79页

作者：张庆苗海东晏永霍婷婷李艳宁夏师范学院物理与电子信息工程学院宁夏固原756099 中北大学机电工程学院山西太原030051

输电线路是电力系统中电能传输的关键,随着无人机技术和机器视觉的快速发展,为电力线路绝缘子识别提供了便捷。基于无人机拍摄的输电线路破损绝缘子图像识别,能有效降低人工巡检的成本和安全隐患。为了提高绝缘子识别精确度,提出一种基... 详细信息

输电线路是电力系统中电能传输的关键,随着无人机技术和机器视觉的快速发展,为电力线路绝缘子识别提供了便捷。基于无人机拍摄的输电线路破损绝缘子图像识别,能有效降低人工巡检的成本和安全隐患。为了提高绝缘子识别精确度,提出一种基于图像灰度均衡化和超分辨率卷积神经网络的图像增强算法。灰度均衡化算法能够改善图像的对比度,提高图像清晰度;超分辨率卷积神经网络图像增强算法实现了图像的超分辨率重建,从而使图像清晰度更高、真实度更强。通过使用VGG16作为特征提取和分类器,结合迁移学习实现模型的训练,对增强后的彩色图像数据集进行训练,进一步提高了识别精度。在权威数据集CPLID上验证了所提出算法的有效性与高识别精度,并比较了不同算法模型的精确度,所提出的深度迁移学习算法在实际应用中能有效降低人工巡检的成本和安全隐患。

关键词：破损绝缘子无人机图像识别灰度均衡化超分辨率增强卷积神经网络深度学习迁移学习

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基于深度学习的乳腺淋巴转移癌分类方法研究

基于深度学习的乳腺淋巴转移癌分类方法研究

作者：端阳杭州电子科技大学

学位级别：硕士

乳腺癌是女性中发病率最高的癌症之一,晚期可能因癌细胞发生远处转移,出现多器官病变,威胁病人生命。基于病理图像检测淋巴结转移是乳腺癌诊断分期的关键指标,正确的分期决策又是采取针对性治疗的前提和基础。目前检测淋巴结转移主要依... 详细信息

乳腺癌是女性中发病率最高的癌症之一,晚期可能因癌细胞发生远处转移,出现多器官病变,威胁病人生命。基于病理图像检测淋巴结转移是乳腺癌诊断分期的关键指标,正确的分期决策又是采取针对性治疗的前提和基础。目前检测淋巴结转移主要依靠病理医生人工筛查,不仅费时费力,且诊断结果具有差异性和主观性。深度学习技术可根据病理图像判别癌症辅助医生诊断,对于提升病理诊断准确性和优化诊断流程具备非常大的潜力。本文基于深度学习针对乳腺淋巴数字病理图像转移癌的分类开展研究,在VGG（Visual Geometry Group）网络的基础上提出基于注意力机制与少参数分类器的卷积神经网络AFPCN,并优化图像处理策略与训练策略以提升模型性能,同时使用Grad-CAM可视化网络内部,增强分类结果的可解释性。最终实现了根据乳腺淋巴数字病理图像自动分类转移癌。本文的主要研究工作如下:（1）通过将色彩恒常算法与多尺度等图像处理策略结合,解决病理切片存在的染色色差与转移癌预训练易过拟合的问题。色彩恒常算法可对具有严重颜色差异的转移癌图像进行实时归一化,降低因染色试剂差异带来的负面影响。此外,采取多尺度特征提取策略与多种图像增强方法结合,增加数据集的多样性,缓解过拟合的情况。（2）通过DCSCN超分辨率网络重建乳腺淋巴转移癌图像,解决实际应用中不同数据源的数字病理图像分辨率差异大的问题。重建后的图像分辨率提升了2倍,为网络提供更多有效特征信息,提升了网络泛化性能。（3）提出一个适用于淋巴转移癌病理切片分类的AFPCN网络,解决本任务中存在的网络易过拟合、泛化性能不足等问题。该网络引入注意力机制,具备自动筛选有效特征的能力。结合自主热重启的训练方法,最终准确率比原网络的准确率提升了4.37%,同时参数量减少了68%,AUC值达到0.9928。本文的方法在乳腺淋巴转移癌Patch Camelyon病理图像数据集上取得预期效果,单模型在测试集上准确率高达0.9603,比最新的多模型集成方法提升了1.39%。通过计算机自动辨别乳腺淋巴转移癌,可为病理医生提供精确客观的评估依据且省时省力。同时,本文方法在肺癌病理数据库Lung HP上零样本学习的准确率达0.8212,表明该系统在基于病理切片的其他癌症分类任务上具有较强泛化性能。

关键词：乳腺转移癌 AFPCN 注意力机制多尺度特征超分辨率增强

监控视频压缩系统中基于端云协同的后处理研究

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监控视频压缩系统中基于端云协同的后处理研究

作者：邢峰哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本文主要研究了面向监控视频的压缩处理方法。对于视频的压缩处理,现有的很多技术方法都是针对普通的视频进行编解码压缩的,然而针对监控视频的处理技术比较稀少。因此,本文提出了一种针对监控视频的压缩处理方法。我们通过结合Hi3559AV... 详细信息

本文主要研究了面向监控视频的压缩处理方法。对于视频的压缩处理,现有的很多技术方法都是针对普通的视频进行编解码压缩的,然而针对监控视频的处理技术比较稀少。因此,本文提出了一种针对监控视频的压缩处理方法。我们通过结合Hi3559AV100开发板实现了视频的编解码处理工作。随后为了进一步提高图像的质量,我们实现了重构视频的图像质量增强任务。在图像质量增强任务中,我们尝试采集监控视频,并通过Hi3559AV100开发板进行重构来制作用于网络训练、验证与测试的数据集。考虑到开发板编解码视频的特殊性,我们分别构建了用于I帧与P帧处理的网络模型,在构建用于I帧处理的网络时,我们考虑到了帧内预测带来的损失并针对失真现象实现增强。而在构建用于P帧处理的网络模型时,我们额外考虑了帧间预测带来的损失,并针对性的进行图像质量增强。在已有的针对监控视频的压缩处理方法的基础上,为了进一步压缩视频的码率,我们尝试了在编码之前对视频进行降采样,在解码之后对视频进行超分辨率增强来还原视频原始分辨率。我们依旧根据采集的监控视频制作了用于超分辨率增强的数据集。在方法上,我们同时选用了基于单帧的超分辨率增强处理方法以及基于参考帧的超分辨率增强处理方法。在基于参考帧的超分辨率增强处理方法中我们将输入视频分为奇偶帧,将奇数帧直接进行重构,将偶数帧进行降采样操作之后通过开发板进行重构,得到的偶数帧图像将前一帧作为参考帧进行超分辨率增强操作,网络添加了注意力机制将参考帧图像中的纹理信息合理利用来恢复高分辨率图像,超分之后的偶数帧与奇数帧一起合成输出视频。基于单帧的超分辨率增强处理方法采用了子像素卷积层实现了分辨率的提升,通过多层卷积层实现了输出图像的重构。本文提出的这种用于监控视频的压缩处理方法,在保证视频图像质量的同时有效的提升了压缩比。为了进一步提升处理效率,我们进一步实现了超分辨率增强技术与图像质量增强技术向Atlas 200 DK开发板的嵌入工作,大大提升了处理效率,取得了一定的成果。

关键词：监控视频 Hi3559AV100 Atlas200DK 图像质量增强超分辨率增强