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面向混合数据的对称邻域和微簇合并密度峰值聚类算法

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智能系统学报 2024年

作者：陈威吕莉肖人彬谭德坤潘正祥南昌工程学院信息工程学院南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室华中科技大学人工智能与自动化学院山东科技大学计算机科学与工程学院

混合数据是指包含密度分布不均和流形特征的数据集。密度峰值聚类算法局部密度定义方式易忽略密度分布不均数据集类簇间样本的疏密差异，导致误选聚类中心；分配策略依据欧氏距离进行样本分配，不适用于流形数据集同一类簇样本相距较远... 详细信息

混合数据是指包含密度分布不均和流形特征的数据集。密度峰值聚类算法局部密度定义方式易忽略密度分布不均数据集类簇间样本的疏密差异，导致误选聚类中心；分配策略依据欧氏距离进行样本分配，不适用于流形数据集同一类簇样本相距较远的情况，致使样本被错误分配。针对这些问题，本文提出一种面向混合数据的对称邻域和微簇合并密度峰值聚类(density peak clustering algorithm based on symmetric neighborhood and micro-cluster merging for mixed datasets， DPC-SNMM)算法。该算法引入对称邻域概念，采用对数倒数累加方法重新定义局部密度，有效提升了聚类中心的识别度；同时，提出了一种基于密度差的微簇个数选取方法，使微簇个数的选取处于合理范围；此外，设计了一种微簇间相似性度量方法进行微簇合并，避免了分配时产生的连带错误。实验表明，相较于SDPC、DPC-CE、IDPC-FA、DPC-DBFN和DPC算法，本文算法在混合数据集、UCI数据集和图像数据集上均取得较好的聚类效果。

关键词：密度峰值聚类密度分布不均流形数据 K近邻逆近邻对称邻域微簇间相似性微簇合并

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结合精英初始化和K近邻的蛇优化算法

计算机应用研究 2024年第9期41卷 2712-2721页

作者：王丽娟刘姝含王剑田亚旗华北水利水电大学电气工程学院郑州450045 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

蛇优化算法(SO)是一种受自然界中蛇生存行为启发产生的元启发式优化算法。原始蛇优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,因此提出了一种结合精英初始化和K近邻的改进蛇优化算法(elite initia-lization and K-nearest neighbors ... 详细信息

蛇优化算法(SO)是一种受自然界中蛇生存行为启发产生的元启发式优化算法。原始蛇优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,因此提出了一种结合精英初始化和K近邻的改进蛇优化算法(elite initia-lization and K-nearest neighbors improved snake optimizer,EKISO)。首先,为了提高初始种群质量,在种群初始化阶段提出精英初始化的方法,根据种群精英个体产生优质初始种群个体;其次,通过振荡因子优化螺旋觅食策略扩大全局勘探阶段的搜索范围、提高算法的局部逃逸能力;最后,在局部开发阶段提出K近邻思想的位置更新方法,增强种群个体之间的信息交互能力,从而加快收敛速度、提高收敛精度。利用14个经典测试函数和4个CEC2017测试函数将该方法与其他7种优化算法进行对比,证明EKISO收敛速度更快、精度更高且不易陷入局部最优。为了进一步验证EKISO的实用性与可行性,将EKISO应用于压力容器设计问题中,通过实验对比分析可知,EKISO在处理实际优化问题上具有一定的优越性。

关键词：蛇优化算法精英初始化 K近邻振荡因子工程优化

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像感域(Raw域)底层视觉重建技术进展

中国图象图形学报 2024年第6期29卷 1646-1666页

作者：岳焕景杨文瀚李重仪杨铀刘文予杨敬钰天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 鹏城实验室战略与交叉前沿研究部深圳518055 南开大学计算机学院天津300350 华中科技大学电子信息与通信学院武汉430074

底层视觉重建技术旨在在受限的成像条件下重建高质量图像/视频,对后续视觉处理与呈现具有重要意义。由于像感域数据(raw data)具有高位宽、与感光量成线性响应等特点,近年来基于像感域的视觉重建技术在学术界和工业界获得的关注日益提... 详细信息

底层视觉重建技术旨在在受限的成像条件下重建高质量图像/视频,对后续视觉处理与呈现具有重要意义。由于像感域数据(raw data)具有高位宽、与感光量成线性响应等特点,近年来基于像感域的视觉重建技术在学术界和工业界获得的关注日益提高。本文聚焦于6种代表性视觉重建任务,包括低光增强与去噪、超分辨率、高动态范围重建、去摩尔纹、多任务联合重建以及数据生成,重点综述了深度学习驱动的像感域视觉重建领域的进展:系统地总结了领域代表性方法,概述各类方法的优势与局限,分析了不同任务中像感域数据相较于颜色域数据(经降噪、去马赛克、白平衡、色调映射和颜色空间转换(如RGB、sRGB等)等处理之后的数据)的独特属性与优势;梳理了各个领域的开源数据集,包括图像数据集、快速连拍数据集以及视频数据集,总结了数据集的构造方法以及配对数据的空间/时间对齐策略,为后续研究的数据集创建提供了参考与指引;总结了现有方法存在的问题与困境,展望了像感域底层视觉重建的发展趋势。

关键词：像感域(Raw域)图像重建 Raw域图像(视频)低光增强 Raw域图像(视频)去噪 Raw域图像(视频)超分辨率 Raw域图像(视频)高动态范围重建 Raw域图像(视频)去摩尔纹

基于小波融合的SOFC燃烧室火焰图像增强方法

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计算机与数字工程 2024年第7期52卷 2195-2200页

作者：王阳付晓薇李曦武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

当固体氧化物燃料电池系统因某些原因未全额功率运行时,燃烧室会进行不充分燃烧。火焰图像会具有亮度高、对比度低等特点,不利于图像特征的提取与系统分析。针对此问题,提出了一种基于小波融合的固体氧化物燃料电池燃烧室火焰图像增强... 详细信息

当固体氧化物燃料电池系统因某些原因未全额功率运行时,燃烧室会进行不充分燃烧。火焰图像会具有亮度高、对比度低等特点,不利于图像特征的提取与系统分析。针对此问题,提出了一种基于小波融合的固体氧化物燃料电池燃烧室火焰图像增强方法。首先,利用感知启发的变分框架,提升颜色混合区域的对比度,实现图像预增强;然后,利用提出的细节保持模块进行二次图像增强;最后,利用小波融合方法将已有的增强图像进行融合,获得最终图像。实验结果表明,相比于传统方法,提出的方法不仅可有效保持图像的细节信息,而且可显著增强图像的对比度,提高图像质量。

关键词：固体氧化物燃料电池火焰图像对比度增强图像增强小波融合

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融合自注意力的SOFC表面缺陷图像分割

计算机系统应用 2024年第8期33卷 108-114页

作者：汪尧坤付晓薇李曦徐威武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

固体氧化物燃料电池(SOFC)表面缺陷的图像分割,对单片SOFC质量检测具有重要意义.针对单片SOFC表面缺陷图像边缘模糊、背景复杂等问题,提出一种融合自注意力的SOFC表面缺陷图像分割方法.首先,提出多通道自注意力模块,以增强多通道间关联... 详细信息

固体氧化物燃料电池(SOFC)表面缺陷的图像分割,对单片SOFC质量检测具有重要意义.针对单片SOFC表面缺陷图像边缘模糊、背景复杂等问题,提出一种融合自注意力的SOFC表面缺陷图像分割方法.首先,提出多通道自注意力模块,以增强多通道间关联和提升通道表示;其次,利用多尺度注意力融合模块,进一步提升网络对不同尺度缺陷特征的提取能力;最后,提出三元联合损失函数对训练过程进行监督.实验表明,提出方法在提升网络分割性能的同时可有效提取单片SOFC表面缺陷.

关键词：缺陷分割固体氧化物燃料电池损失函数自注意力

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特征解耦和实例分割的遥感影像近岸舰船检测

计算机与数字工程 2024年第7期52卷 2161-2166,2182页

作者：袁思佳王悦行吴思路田金文华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074 多谱信息处理技术国家级重点实验室武汉430074 天津津航技术物理研究所天津300308

针对光学遥感图像中近岸舰船目标检测的难题,提出了一种基于特征解耦和实例分割的深度学习舰船检测方法。通过自适应特征金字塔自动学习融合多尺度上下文,增强网络提取特征能力;采用边界特征解耦网络,引入边界先验知识,减少舰船紧密排... 详细信息

针对光学遥感图像中近岸舰船目标检测的难题,提出了一种基于特征解耦和实例分割的深度学习舰船检测方法。通过自适应特征金字塔自动学习融合多尺度上下文,增强网络提取特征能力;采用边界特征解耦网络,引入边界先验知识,减少舰船紧密排布带来的漏检问题和港口与舰船相似带来的虚警问题,提升了网络检测性能;通过中心点预测对网络结果做进一步分割,进一步提高了舰船检测的精确度。在自建遥感近岸舰船检测数据集上的实验表明,论文方法优于传统的锚框方法,具有更好的检测性能。论文算法有效提高了近岸舰船目标检测的精确度,对复杂背景下近岸舰船的检测具有参考价值。

关键词：光学遥感图像近岸舰船目标检测深度学习实例分割特征解耦

基于多尺度SSIF和Gamma变换的低照度图像增强算法

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北京交通大学学报 2024年

作者：梁杰琛张鸿铸魏宗寿李鹏兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室兰州交通大学甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室兰州交通大学自动化与电气工程学院

针对夜间场景下低照度图像整体亮度不足，边缘难以辨识与色彩失真等问题，在HSV色彩空间的基础上，提出一种基于多尺度自引导锐化-平滑图像滤波器(Sharpening-Smoothing Image Filter， SSIF)的低照度图像增强方法.首先，利用HSV空间色... 详细信息

针对夜间场景下低照度图像整体亮度不足，边缘难以辨识与色彩失真等问题，在HSV色彩空间的基础上，提出一种基于多尺度自引导锐化-平滑图像滤波器(Sharpening-Smoothing Image Filter， SSIF)的低照度图像增强方法.首先，利用HSV空间色彩亮度分离的特性，对V分量使？用多尺度自引导锐化-平滑图像滤波，准确估计光照分量进而求得精确的反射分量.其次，针对光照分量分布不均的问题，提出一种二维自适应伽马变换算法并通过大量对比选取最佳参数，对较暗区域亮度进行拉伸，同时抑制较亮区域的亮度，使整体图像光照更加均匀，图像亮度更符合人眼视觉.再次，针对反射分量存在部分边缘模糊与噪声的问题，提出？多尺度钝化掩蔽算法，在抑制噪声的同时能够有效增强图像细节信息，提升整体图像动态范围.最后，对S分量使用自适应饱和度增强算法，合并转到RGB图像，并与带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(Multi-Scale Retinex with Color Restoration， MSRCR)中的色彩恢复因子结合得到最终增强图像.实验结果表明：所提低照度图像增强算法的基于精细自然场景统计的图像质量盲评价方法和平均梯度较其他对比算法分别提高了14.62%、32.10%.所提算法不仅能够有效地解决图像亮度分布不均问题，而且能够提高图像轮廓细节的丰富程度和对比度，整体效果优于其他对比算法.

关键词：信号与信息处理 HSV空间锐化-平滑图像滤波多尺度钝化掩蔽算法二维自适应伽马变换自适应饱和度增强

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结直肠癌免疫组化图像分级诊断方法

电子科技 2024年

作者：莫卓锐黄强豪张琳曹雨齐葛维挺余明晖华中科技大学人工智能与自动化学院浙江大学控制科学与工程学院浙江大学医学院附属第二医院

人体组织病理学检查主要应用于各类肿瘤诊断和治疗，免疫组织化学技术在结直肠癌早期筛查中具有重要的临床意义。为准确判断结直肠癌抑癌基因P53表达程度，文中提出一种基于逐块释放微调策略迁移学习的分级诊断方法，通过图像预处理、... 详细信息

人体组织病理学检查主要应用于各类肿瘤诊断和治疗，免疫组织化学技术在结直肠癌早期筛查中具有重要的临床意义。为准确判断结直肠癌抑癌基因P53表达程度，文中提出一种基于逐块释放微调策略迁移学习的分级诊断方法，通过图像预处理、有监督模型预训练以及逐块释放微调等步骤将细胞核分割模型的参数迁移诊断框架中。生成的细胞核分割掩膜进行主成分分析（Principal Component Analysis， PCA）降维和支持向量机（Support Vector Machine， SVM）多元分类最终得到图像诊断结果。该方法在结直肠癌P53蛋白免疫组化（Immunohistochemistry， IHC）图像数据集上进行了验证，模型的Dice值可达到0.887 6，分级准确率达到90.28%。研究结果表明，文中所提方法能够对结直肠癌免疫组化图像有效分级，为医生阅片提供可靠的辅助信息。

关键词：免疫组织化学结直肠癌病理诊断有监督学习迁移学习细胞核分割微调策略聚类

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单边插入-删除(膜)系统计算能力

系统工程理论与实践 2013年第9期33卷 2362-2370页

作者：谭钢军宋勃升陈智华石晓龙华中科技大学自动化学院图像信息处理和智能控制教育部重点实验室武汉430074

插入-删除系统是一类受生物过程中错配退火的DNA序列启发的计算模型.本文研究了使用单边插入规则或删除规则的插入-删除系统的计算能力.研究表明,插入1个符号(上下文参数是(2,0))并且删除2个符号(上下文参数是(0,1))的插入-删除系统是... 详细信息

插入-删除系统是一类受生物过程中错配退火的DNA序列启发的计算模型.本文研究了使用单边插入规则或删除规则的插入-删除系统的计算能力.研究表明,插入1个符号(上下文参数是(2,0))并且删除2个符号(上下文参数是(0,1))的插入-删除系统是通用的;插入1个符号(上下文参数是(0,1))并且删除1个符号(上下文参数是(1,0))的插入-删除系统是不通用的;另外,本文还给出了3个通用的单边插入-删除膜系统,而在插入-删除系统中,它们是不通用的.这些结果部分回答了[Proceedings of 12th International Workshop on Descriptional Complexity of Formal Systems,2010,88-98]中提出的公开问题.

关键词：膜计算插入-删除系统插入-删除膜系统通用性