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基于密集连接编解码网络的HDR重建算法

西安邮电大学学报 2024年第2期29卷 84-93页

作者：刘卫华何佳斐益琛西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 陕西省法庭科学电子信息实验研究中心陕西西安710121 陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心陕西西安710121

针对动态场景下高动态范围(High Dynamic Range,HDR)重建会出现伪影现象的问题,提出一种基于密集连接编解码网络的HDR重建算法。该算法基于通道和空间维度的注意力机制模块,根据注意力特征图引导并提取不同曝光低动态范围图像相对应的... 详细信息

针对动态场景下高动态范围(High Dynamic Range,HDR)重建会出现伪影现象的问题,提出一种基于密集连接编解码网络的HDR重建算法。该算法基于通道和空间维度的注意力机制模块,根据注意力特征图引导并提取不同曝光低动态范围图像相对应的图像特征,自动抑制由失准和过饱和引起的不期望分量,增强非参考图像中所期望的精细细节。通过密集连接编解码网络模块,在编码部分逐步提取特征图的多层次细节,并利用密集连接增强信息交互,使用解码器还原图像细节特征,最终生成少伪影、高质量的高动态范围图像。实验结果表明,该算法可以有效减弱伪影现象,得到细节丰富的高动态范围图像。

关键词：高动态范围图像注意力机制密集连接多曝光融合去伪影

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基于深度学习的小目标检测研究与应用综述

电子学报 2020年第3期48卷 590-601页

作者：刘颖刘红燕范九伦公衍超李莹华王富平卢津电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室陕西西安710121 陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心陕西西安710121 西安邮电大学图像与信息处理研究所陕西西安710121

目标检测在基于传统手工特征及深度学习算法上已经取得较大发展,然而针对小目标检测的研究近几年才开始出现,研究成果较少,且大都是在已有目标检测算法基础上进行改进,以提高小目标检测的检测精度.小目标像素点少,本身携带的特征少,多... 详细信息

目标检测在基于传统手工特征及深度学习算法上已经取得较大发展,然而针对小目标检测的研究近几年才开始出现,研究成果较少,且大都是在已有目标检测算法基础上进行改进,以提高小目标检测的检测精度.小目标像素点少,本身携带的特征少,多次下采样后就更难进行特征提取,因而小目标检测面临极大挑战.小目标检测在自动驾驶、遥感图像检测、刑侦等领域都有广泛应用需求,对于小目标检测技术的研究有重要的实用价值.本文对小目标检测的现有研究成果进行了详细综述.首先,将现有算法按照检测需要的阶段数分为一阶段、二阶段、多阶段,描述了RetinaNet、CornerNet-Lite、特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)等算法的原理并进行了对比分析.其次,本文描述了小目标检测技术在不同领域的应用情况,并汇总了MS COCO、PASCAL VOC、DOTA、KITTI等数据集及算法性能评价指标.最后,总结了小目标检测面临的挑战,并展望了未来的研究方向.

关键词：小目标检测尺度变换特征金字塔深度学习特征提取卷积神经网络

基于局部Transformer的多尺度图像去雾网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：毛德乾高珊珊吕海霞张彩明周元峰山东省数字媒体技术重点实验室山东省未来智能计算协同创新中心山东大学软件学院山东财经大学计算机科学与技术学院山东省中美数字媒体国际合作研究中心

针对现有去雾方法大多无法较好地处理非均匀雾度雾天图像的问题，提出一个高效的基于局部Transformer的多尺度图像去雾网络MIDNet. 首先利用局部Transformer的线性计算优势、窗口内的局部信息及像素间的远程关系，设计多尺度特征提取... 详细信息

针对现有去雾方法大多无法较好地处理非均匀雾度雾天图像的问题，提出一个高效的基于局部Transformer的多尺度图像去雾网络MIDNet. 首先利用局部Transformer的线性计算优势、窗口内的局部信息及像素间的远程关系，设计多尺度特征提取器，高效而全面的提取多尺度特征; 然后结合金字塔结构和密集连接提出特征聚合模块，实现多源多层级特征的全面聚合; 最后基于门控结构设计细节增强单元，保留图像更多边缘等细节信息. 在RESIDE、O-HAZE、I-HAZE、NH-HAZE和NITER数据集上的大量实验证明， MIDNet获得了更优的视觉效果，且在NITER数据集上， MIDNet相较于SRKTDN和DeHamer方法的PSNR分别提高了5.552 0 dB和8.170 2 dB， SSIM分别提高了0.029 7和0.095 3.

关键词：图像去雾局部Transformer 多尺度金字塔结构密集连接

抑制式非局部空间直觉模糊C-均值图像分割算法

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电子与信息学报 2019年第6期41卷 1472-1479页

作者：兰蓉林洋西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121 陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心西安710121

针对传统的模糊C-均值(FCM)算法没有考虑图像像素的空间邻域信息,对噪声敏感,算法收敛较慢等问题,该文提出一种抑制式非局部空间直觉模糊C-均值图像分割算法。首先,通过计算像素的非局部空间信息提高抗噪能力,克服传统的FCM算法只考虑... 详细信息

针对传统的模糊C-均值(FCM)算法没有考虑图像像素的空间邻域信息,对噪声敏感,算法收敛较慢等问题,该文提出一种抑制式非局部空间直觉模糊C-均值图像分割算法。首先,通过计算像素的非局部空间信息提高抗噪能力,克服传统的FCM算法只考虑图像单个像素的灰度特征信息的缺陷,提高分割精度。其次,根据直觉模糊集理论,通过“投票模型”自适应生成犹豫度作为抑制因子修正隶属度,提高算法的运行效率。实验结果表明,该算法对噪声鲁棒性较强并且有较好的分割性能。

关键词：图像分割模糊C-均值直觉模糊集非局部空间信息犹豫度

基于角色的区块链拍卖合约抽象建模及其时间安全性与公平性验证

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通信学报 2024年

作者：王昌晶欧阳俊媛张取发左正康程着卢家兴江西师范大学计算机信息工程学院江西师范大学管理科学与工程研究中心江西师范大学国家网络化支撑软件国际合作基地

为了提升拍卖合约时间安全性的验证效率，且更为简单直观、高效率地验证拍卖合约的公平性，提出了基于角色的拍卖合约抽象建模及其时间安全性与公平性验证方法。首先，对合约源代码进行分析，采用基于账户角色的抽象建模方法将其转换为... 详细信息

为了提升拍卖合约时间安全性的验证效率，且更为简单直观、高效率地验证拍卖合约的公平性，提出了基于角色的拍卖合约抽象建模及其时间安全性与公平性验证方法。首先，对合约源代码进行分析，采用基于账户角色的抽象建模方法将其转换为时间自动机网络模型，并对与时间相关的安全性进行形式化描述，使用UPPAAL工具进行验证。其次，对合约源代码进行机制提取，建立智能合约机制模型，使用抽象建模的方法将其转换为时间自动机网络模型，并对4种公平性进行形式化描述，使用UPPAAL工具进行验证。最后，通过2个经典的拍卖合约案例，证明了提出方法的可行性和有效性。

关键词：拍卖合约时间安全性公平性时间自动机 UPPAAL

面向监控视频内容自适应的通用视频编码量化参数级联

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西安交通大学学报 2023年第12期57卷 30-40页

作者：公衍超张森森何书婷李宝贵刘颖林庆帆西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 陕西省法庭科学电子信息实验研究中心西安710121 陕西省无线通信与信息处理技术国际联合研究中心西安710121 新加坡XsecPro公司新加坡787820

最新通用视频编码(VVC)标准测试模型VTM推荐的JCTVC-X0038量化参数级联方法未考虑监控视频的内容特性,编码效率低。针对这一问题,提出了一种有效考虑监控视频空时域内容特性的VVC量化参数级联方法(SCA-QPC)。基于VVC混合编码框架原理,... 详细信息

最新通用视频编码(VVC)标准测试模型VTM推荐的JCTVC-X0038量化参数级联方法未考虑监控视频的内容特性,编码效率低。针对这一问题,提出了一种有效考虑监控视频空时域内容特性的VVC量化参数级联方法(SCA-QPC)。基于VVC混合编码框架原理,理论分析得出时间层及监控视频的空时域内容特性是影响量化参数(QP)选择的关键因素,设计编码实验对理论分析结果进行验证;采用梯度和背景帧差分别评测监控视频的空域和时域特性,将梯度和背景帧差作为反向传播神经网络的输入,构建预测低时延结构时间层对应最优QP的模型;提出适用于VVC标准有效提高监控视频编码效率的量化参数级联方法。与当前最先进的JCTVC-X0038量化参数级联方法相比,对于所有测试序列,SCA-QPC对应的平均BD-rate为-4.26%。研究对于VVC编码框架中量化参数级联和码率控制模块的优化具有指导意义。

关键词：视频编码通用视频编码量化参数级联监控视频视频内容特性

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基于主动学习的图像分类技术:现状与未来

电子学报 2023年第10期51卷 2960-2984页

作者：刘颖庞羽良张伟东李大湘许志杰西安邮电大学图像与信息处理研究所陕西西安710121 无线通信与信息处理技术国际联合研究中心陕西西安710121 英国哈德斯菲尔德大学西约克郡HD13DH

图像分类作为计算机视觉领域中的重要研究方向之一,应用领域非常广泛.基于深度学习的图像分类技术取得的成功,依赖大量的已标注数据,然而数据的标注成本往往是昂贵的.主动学习作为一种机器学习方法,旨在以尽可能少的高质量标注数据达到... 详细信息

图像分类作为计算机视觉领域中的重要研究方向之一,应用领域非常广泛.基于深度学习的图像分类技术取得的成功,依赖大量的已标注数据,然而数据的标注成本往往是昂贵的.主动学习作为一种机器学习方法,旨在以尽可能少的高质量标注数据达到期望的模型性能,缓解监督学习任务中存在的标注成本高、标注信息难以大量获取的问题.主动学习图像分类算法根据样本选择策略,从未标记样本数据集合中选择出信息量丰富,对分类模型训练贡献更高的样本进行标注,以更新已标注训练数据池,如此循环直至满足给定的停止条件或模型标注预算耗尽.本文对近年来提出的主动学习图像分类算法进行了详细综述,并根据所用样本数据处理及模型优化方案,将现有算法分为三类:基于数据增强的算法,包括利用图像增广来扩充训练数据,或者根据图像特征插值后的差异性来选择高质量的训练数据;基于数据分布信息的算法,根据数据分布的特点来优化样本选择策略;优化模型预测的算法,包括优化获取和利用深度模型预测信息的方法、基于生成对抗网络和强化学习来优化预测模型的结构,以及基于Transformer结构提升模型预测性能,以确保模型预测结果的可靠性.此外,本文还对各类主动学习图像分类算法下的重要学术工作进行了实验对比,并对各算法在不同规模数据集上的性能和适应性进行了分析.另外,本文探讨了主动学习图像分类技术所面临的挑战,并指出了未来研究的方向.

关键词：图像分类主动学习数据增强数据分布模型预测信息模型结构优化

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基于相关滤波的长期跟踪算法

模式识别与人工智能 2018年第10期31卷 899-908页

作者：李娜吴玲风李大湘西安邮电大学图像与信息处理研究所西安710121 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121 陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心西安710121

针对目标遮挡导致跟踪失败的问题,在核相关滤波器(KCF)的基础上,提出目标重检测的长期跟踪算法.将方向梯度直方图特征与亮度颜色空间(LAB)颜色信息融合,建立目标外观模型,并增加尺度估计对应目标尺度的改变.通过引入峰值比控制重检测模... 详细信息

针对目标遮挡导致跟踪失败的问题,在核相关滤波器(KCF)的基础上,提出目标重检测的长期跟踪算法.将方向梯度直方图特征与亮度颜色空间(LAB)颜色信息融合,建立目标外观模型,并增加尺度估计对应目标尺度的改变.通过引入峰值比控制重检测模块的启动,提取Harris角点重新学习新的模型,对目标进行持续跟踪,并控制模型更新速率.在OTB数据集上的对比实验表明,文中算法跟踪精度较高,适用于遮挡情况下的目标长期跟踪.

关键词：长期目标跟踪相关滤波重检测 Harris角点尺度估计

基于相位调制的窄线宽光纤激光器受激布里渊散射效应抑制技术研究

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光学学报 2024年

作者：欧琢璐丁亚茜文建湘王鑫玥张小贝庞拂飞上海大学通信与信息工程学院特种光纤与光接入网省部共建国家重点实验室培育基地特种光纤与先进通信国际合作联合实验室中国电子科技集团公司第二十三研究所

受激布里渊散射（SBS）效应是限制窄线宽光纤激光器功率提升的主要因素，还会诱导产生自脉冲效应，在时域中出现高峰值功率的脉冲。基于不同调制参数的变化，研究了白噪声信号（WNS）和伪随机二进制序列（PRBS）相位调制对窄线宽光纤激... 详细信息

受激布里渊散射（SBS）效应是限制窄线宽光纤激光器功率提升的主要因素，还会诱导产生自脉冲效应，在时域中出现高峰值功率的脉冲。基于不同调制参数的变化，研究了白噪声信号（WNS）和伪随机二进制序列（PRBS）相位调制对窄线宽光纤激光器光谱半高全宽（FWHM）和SBS阈值的影响。实验结果表明，在仅对种子源进行功率缩放时未出现自脉冲效应。对于不同的调制信号，调制参数的变化对线宽和SBS阈值的影响差异较大。PRBS相位调制比WNS更不易出现自脉冲效应；级联WNS相位调制比单级WNS具有更高的SBS阈值。同时，对种子源进行相位调制，采用三级主振荡功率放大（MOPA）结构，搭建线偏振全光纤激光器系统，在中心波长1055 nm处，实现了0.081 nm(21.8 GHz)的线宽，斜率效率高达87.0%，偏振消光比（PER）大于13.5 dB，在激光输出功率1.25 kW时未出现SBS效应和自脉冲效应，SBS阈值增强因子为57.8。通过对比实验，给出了不同调制信号的参数分析，为窄线宽光纤激光器相位调制系统方案的选择提供参考。

关键词：相位调制窄线宽光纤激光器受激布里渊散射效应自脉冲效应