检索结果-南通市图书馆

gamma变换与多尺度细节增强的红外图像增强

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激光与红外 2023年第2期53卷 253-260页

作者：罗国强广州科技职业技术大学信息工程学院广东广州510550

针对现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及微小细节不清晰等缺陷,提出了一种gamma变换与多尺度细节增强的红外图像增强方法。该方法充分利用红外图像边缘细节的多尺度特性,用多尺度的引导滤波将红外图像分解为多尺度的细节层... 详细信息

针对现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及微小细节不清晰等缺陷,提出了一种gamma变换与多尺度细节增强的红外图像增强方法。该方法充分利用红外图像边缘细节的多尺度特性,用多尺度的引导滤波将红外图像分解为多尺度的细节层和基础层;对基础层进行自适应的gamma变换,gamma指数自适应于基础层图像亮区像素数与暗区像素数的比值,旨在适宜地调整红外图像的整体亮度,使得隐藏于暗区的图像信息得以正常显示;对多尺度的细节层分别进行四邻域的拉普拉斯增强,以提升多尺度细节信息的信号强度。实验数据证明,相对于部分最新的现有方法,本文方法具有更好的增强效果,增强图像的视觉感知效果更佳,客观的图像质量指标平均梯度和无参考图像质量指标均较高。

关键词：图像增强 gamma变换多尺度细节增强引导滤波平均梯度

低能见度下GYOLOv5-SPD算法的车牌检测

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北京测绘 2024年第5期38卷 655-660页

作者：李泽李小龙杨忠祥谭永滨东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 东华理工大学中核三维地理信息工程研究中心江西南昌330013 云南旅游学院资源工程学院云南昆明650221 自然资源部环鄱阳湖矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013

车牌自动检测技术是构建智慧城市、加强交通管理等方面的重要内容。目前车牌检测技术正在逐步完善,但对于光照条件过低、雨天、雪天等能见度极低的气候环境下所拍摄的车牌照片,车牌检测技术还处于一个相对落后的水平。本文在中国城市停... 详细信息

车牌自动检测技术是构建智慧城市、加强交通管理等方面的重要内容。目前车牌检测技术正在逐步完善,但对于光照条件过低、雨天、雪天等能见度极低的气候环境下所拍摄的车牌照片,车牌检测技术还处于一个相对落后的水平。本文在中国城市停车数据集(CCPD)中能见度极低的车牌图像的基础上利用添加了伽玛(gamma)变换的你只需看一次(YOLO)v5s模型与空间到深度层及无步长卷积层(SPD-Conv)进行融合用于车牌检测,将低能见度条件下的车牌视为小物体进行检测,目的是最大限度地识别其特征以提高精度。实验结果表明,本文用到的方法在车牌定位检测阶段达到了99.68%的召回率,在低能见度条件下对车牌的定位检测相较其他算法确实有一定的优势。

关键词：车牌检测 SPD-Conv gamma变换 GYOLOv5-SPD 低能见度

融合gamma变换与CLAHE算法的受电弓监控去光照异变方法

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激光杂志 2022年第9期43卷 83-87页

作者：寇皓为苏燕辰李恒奎邓越陈国俊西南交通大学机械工程学院成都610031 中车青岛四方机车车辆股份有限公司青岛266111

针对列车车顶受电弓监控中由于光照异变产生的对受电弓健康状态监控的干扰问题,采用了一种根据图像灰度级分布特征进行欠曝光、正常、过曝光类型的分类方法,根据不同图像增强算法比较后,进行欠曝光的gamma变换与过曝光的CLAHE算法进行... 详细信息

针对列车车顶受电弓监控中由于光照异变产生的对受电弓健康状态监控的干扰问题,采用了一种根据图像灰度级分布特征进行欠曝光、正常、过曝光类型的分类方法,根据不同图像增强算法比较后,进行欠曝光的gamma变换与过曝光的CLAHE算法进行图像增强。对CLAHE算法后串联基于形态学与掩模的方法去除残余阴影,再对处理后的所有图像经过多种滤波方式处理,并以峰值信噪比作为滤波效果指标。结果显示该图像处理方法能有效解决受电弓监控中光照异变问题,采用双边滤波的效果最佳。

关键词： gamma变换 CALHE算法受电弓光照异变图像增强

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改进YOLOv4算法的袋料香菇检测方法

哈尔滨理工大学学报 2022年第4期27卷 23-31页

作者：黄英来李大明吕鑫杨柳松东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为探索对袋料栽培香菇的机械式采摘,提出一种基于改进YOLOv4的识别算法。主要改进方法为:在PANet(Path Aggregation Network)结构中,增加一条具有残差注意力机制的特征图路径,提高对小目标的识别精度,并用深度可分离卷积结构替换PANet... 详细信息

为探索对袋料栽培香菇的机械式采摘,提出一种基于改进YOLOv4的识别算法。主要改进方法为:在PANet(Path Aggregation Network)结构中,增加一条具有残差注意力机制的特征图路径,提高对小目标的识别精度,并用深度可分离卷积结构替换PANet网络中卷积层,降低了参数量。使用Focal loss损失函数改进原置信度损失函数。在数据预处理方面,采用gamma变换方法对数据进行增强扩充。在训练过程中利用迁移学习的思想,对主干网络载入VOC数据集的预训练权重。相比原YOLOv4算法,mAP值增加了4.82个百分点,达到94.39%,算法参数量降为原来的58.13%,算法更加高效和轻量化,为机械采摘提供视觉算法支持。

关键词： YOLOv4 目标检测 gamma变换迁移学习香菇采摘

基于Dense-YOLO网络的井下行人检测模型

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工矿自动化 2022年第3期48卷 86-90页

作者：张明臻伯明翰大学电子电气和系统工程系英格兰伯明翰B152TT

行人检测是实现矿用车辆无人化的一项关键技术,煤矿井下弱光环境中捕获的图像可见度不佳,极大地影响了行人检测效果。现有行人检测方法忽略了井下弱光环境对目标检测精度的影响,检测效果不理想。针对该问题,提出一种基于Dense-YOLO网络... 详细信息

行人检测是实现矿用车辆无人化的一项关键技术,煤矿井下弱光环境中捕获的图像可见度不佳,极大地影响了行人检测效果。现有行人检测方法忽略了井下弱光环境对目标检测精度的影响,检测效果不理想。针对该问题,提出一种基于Dense-YOLO网络的井下行人检测模型。将弱光图像分解为光照图和反射图,采用gamma变换、加权对数变换、限制对比度的自适应直方图均衡(CLAHE)对光照图进行增强处理,采用亮度权值和色彩权值对增强后的图像进行加权融合;采用双边滤波算法对反射图进行处理,以增强图像纹理;将增强后的光照图和经过双边滤波处理的反射图逐点相乘,重构出RGB图,并采用ROF去噪模型对融合后的图像进行全局去噪,得到最终的增强图像。将含有残差块的Dense模块添加到YOLOv3中,构建基于Dense-YOLO网络的井下行人检测模型,残差块的加入有利于避免在网络训练过程中出现梯度消失和梯度爆炸等问题。实验结果表明:对弱光图像进行增强处理能够有效提高图像可见度和行人检测效果;Dense-YOLO网络对增强图像的漏检率为4.55%,相较于RetinaNet网络降低了14.91%,基于Dense-YOLO网络的井下行人检测模型有效降低了行人检测漏检率。

关键词：井下行人检测弱光图像增强 Dense-YOLO YOLOv3 gamma变换加权对数变换限制对比度的自适应直方图均衡

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基于深度学习的儿童肠套叠特征检测模型研究

基于深度学习的儿童肠套叠特征检测模型研究

作者：陈星杭州师范大学

学位级别：硕士

肠套叠主要是指两条肠管互锁的现象,在小儿外科比较常见,我国儿童肠套叠的平均发病率远高于全球。肠套叠对儿童的身体健康危害非常大,早期及时诊断并积极正确治疗,可预防肠坏死,减轻儿童疼痛,如不及时治疗,套叠处肠管可能因为肠壁长时... 详细信息

肠套叠主要是指两条肠管互锁的现象,在小儿外科比较常见,我国儿童肠套叠的平均发病率远高于全球。肠套叠对儿童的身体健康危害非常大,早期及时诊断并积极正确治疗,可预防肠坏死,减轻儿童疼痛,如不及时治疗,套叠处肠管可能因为肠壁长时间受压导致血液循环障碍而发生肠坏死、肠穿孔,病情严重的患儿甚至会死亡。超声作为一种无创、无痛的检查方法,很容易被儿童及其家人所接受,因此超声诊断儿童肠套叠有明显的优势。目前人工智能广泛应用于乳腺、甲状腺和肝脏等超声图像中病变的检测及分类,但人工智能在儿科的应用仍处于起步阶段,尤其在肠套叠超声特征检测方面缺少相关研究。因此考虑借助计算机快速识别儿童肠套叠超声图像特征,从而辅助医生快速诊断儿童肠套叠,并实现肠套叠诊后数据的快速质检。本文利用深度学习技术,基于儿童腹部超声图像实现肠套叠特征的自动检测。本文的工作内容分为以下三个部分:(1)本文联合浙江省某三甲儿童医院收集了2016至2019年因腹痛进行超声检查的儿童腹部超声图像,由专业超声医生手动标注和验证肠套叠特征,以此为原始数据实现儿童肠套叠超声特征的自动检测。借鉴临床上医生以识别“同心圆征”诊断患者是否出现肠套叠问题的方式,本文将儿童肠套叠特征的自动检测分为两步:第一步,实现儿童肠套叠“同心圆征”的检测,第二步实现肠套叠“套筒征”的检测。为实现肠套叠“同心圆征”的自动检测,本文分别引入了两阶段检测算法Faster RCNN和一阶段检测算法YOLOv5,并综合对比其性能。(2)本文首先考虑肠套叠超声图像存在亮度与对比度过低的问题,引入了数字图像处理中的gamma变换。然后为了更好地识别以肉眼识别的肠套叠特征,将注意力机制和双向特征金字塔网络引入YOLOv5s,使得特征提取网络更加关注肠套叠特征,将不同学习权重的特征图送入深层网络,减少特征提取过程中信息的丢失;使得头部网络更好地应用不同尺度的图像特征,从而增强对不同大小“同心圆征”的检测效果,最终形成YOLOv5s＿BSG框架。另外,考虑到超声扫描中可能会出非完整“同心圆征”,因此本文在“同心圆征”数据的基础上手动生成非标准“同心圆征”数据,以此完成非完整“同心圆征”的检测。最后,将改进后的网络模型用于“套筒征”的检测。(3)本文以YOLOv5s＿BSG框架为基础,使用Py Qt5设计并实现了儿童肠套叠特征检测平台,可以实现儿童肠套叠超声图像特征的自动检测、检测记录的存储与查看。本文在收集的儿童肠套叠数据集上的检测实验表明,本文所用的数据增强方法可以有效地解决超声图像存在的亮度和对比度过低问题,提出的YOLOv5s＿BSG框架可以自动识别超声图像中肠套叠的特征,识别肠套叠“同心圆征”的F1值和m AP可以达到91.70%和88.93%。

关键词：目标检测 YOLOv5s 肠套叠 gamma变换注意力机制双向特征金字塔结构

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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基于本征图像分解的焊缝提取算法

无损检测 2023年第2期45卷 33-39页

作者：纪象民曹志峰任传鹤王延东东营市特种设备检验研究院东营257000 济宁鲁科检测器材有限公司济宁272000 山东省特种设备检验研究院济宁分院济宁272100

基于被动式视觉传感器的焊缝提取算法受自然光照等条件的制约,发展较为缓慢。针对这一问题,提出了一种基于本征图像分解的焊缝提取算法。首先,通过预处理抑制原始焊缝图像中的噪声;其次,基于梯度稀疏先验,将预处理图像分解为前景图层和... 详细信息

基于被动式视觉传感器的焊缝提取算法受自然光照等条件的制约,发展较为缓慢。针对这一问题,提出了一种基于本征图像分解的焊缝提取算法。首先,通过预处理抑制原始焊缝图像中的噪声;其次,基于梯度稀疏先验,将预处理图像分解为前景图层和背景图层,其中,前景图层仅包含图像边缘等结构信息,背景图层中则包含光照等平滑信息;最后,对前景图层进行gamma变换,增强焊缝区域特征,削弱光照条件对算法的影响。试验结果表明,该算法满足检测的准确度和实时性要求,达到了辅助爬壁机器人定位焊缝位置的目的。

关键词：本征图像分解梯度稀疏先验 gamma变换焊缝定位

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基于改进YOLOX的车辆检测技术研究

信息记录材料 2022年第12期23卷 155-158页

作者：李卓山东科技大学交通学院山东青岛266400

目前物流及运输行业大力发展,道路环境愈发复杂,对道路车辆的精准检测一直是智能交通系统中亟需完成的任务。本文结合迁移学习,在目标检测算法YOLOX的基础上,对网络进行预训练,并选取青岛部分道路场景自制数据集,在网络模型中添加双通... 详细信息

目前物流及运输行业大力发展,道路环境愈发复杂,对道路车辆的精准检测一直是智能交通系统中亟需完成的任务。本文结合迁移学习,在目标检测算法YOLOX的基础上,对网络进行预训练,并选取青岛部分道路场景自制数据集,在网络模型中添加双通道注意力机制CBAM,加强该算法的特征提取能力;同时为了优化傍晚较暗的数据集,进行gamma变换强化数据集来避免数据集的信息丢失。最后进行实验验证,发现改进的YOLOX算法相较之前的算法有明显提高,相比于原YOLOX算法,在精确率上提高了1.63%,平均精度上提高了1.64%,检测识别能力得到提升。

关键词： YOLOX算法注意力机制 gamma变换交通安全

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一种夜间图像增强算法及实现

现代计算机 2022年第15期28卷 77-80页

作者：李鸿燕上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

本文提出了一种夜间图像处理算法。首先采用拉普拉斯算子对锐化图像增强图像细节;然后比较局部灰度均值与全局灰度均值、局部灰度方差与全局灰度方差,确定夜间图像暗色背景区域,并将其分割出来,对分割后的区域使用局部对比度增强的直方... 详细信息

本文提出了一种夜间图像处理算法。首先采用拉普拉斯算子对锐化图像增强图像细节;然后比较局部灰度均值与全局灰度均值、局部灰度方差与全局灰度方差,确定夜间图像暗色背景区域,并将其分割出来,对分割后的区域使用局部对比度增强的直方图均衡化算法进行灰度调整;最后用gamma变换柔和图像亮度。Matlab仿真环境实验结果表明:与传统的均衡直方图增强算法相比,该算法在增强夜间图像对比度时,具有更高的信息熵值,更加有效地保护了图像细节。

关键词：图像增强归一化灰度直方图直方图均衡化 gamma变换信息熵