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Sketch based image retrieval based on abstract-level transform and convolutional neural networks(融合抽象层级变换和卷积神经网络的手绘图像检索方法)

open access: yesZhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2016
针对人工设计的描述子(HOG、SIFT等)在基于手绘的图像检索(Sketch Based Image Retrieval,SBIR)领域的局限性,提出了一种融合抽象层级变换和卷积神经网络构建联合深度特征描述子的手绘图像检索方法.首先,提取常规图像的边缘概率图,在此基础上进行不同抽象层级的图像变换,将抽象层级变换图像输入到深度神经网络并提取不同隐层的输出向量,最后,联合不同隐层的输出向量作为手绘图像检索的特征描述子(即联合深度特征描述子).在Flickr15k数据库上对本方法进行了实验验证,结果表明 ...
LIUYujie(刘玉杰)   +3 more
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A hybridized method for remote sensing digital images matching(一种遥感数字图像匹配的合成算法)

open access: yesZhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2005
分析了传统的基于灰度和基于特征的匹配算法,提出了一种基于边缘特征和相关系数的新匹配算法.该算法首先对潜在匹配图像和模板图像利用高斯拉普拉斯(LOG)算子和梯度算子提取影像的边缘,然后提取二值化图像,最后再利用相关系数法对二值化后的边缘影像进行匹配运算,得到正确的匹配结果.该算法融合了传统算法的优点.利用该算法对上海的SPOT5 m分辨率不同波段的卫星影像进行了匹配试验,获取了比较好的匹配效果.
ZHANGDeng-rong(张登荣)   +2 more
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±1100kV输电线路复合绝缘子缺陷多源特征及模式识别

open access: yesDianci bileiqi, 2022
传统方法在进行±1 100 kV输电线路复合绝缘子缺陷多源特征及模式识别时,去噪效果不佳,无法提取准确的缺陷特征,模式识别用时较长。为此,提出一种新的方法解决以上问题。对输电线路复合绝缘子图像进行均衡化处理,实现图像增强;采用均值滤波方法实现图像去噪,并在二维熵的基础上完成图像分割。提取直线特征、斑点特征和分块统计特征构建复合绝缘子缺陷的特征集,应用BPSO算法融合直线特征、斑点特征与分块统计特征,获得复合绝缘子缺陷特征,构建输电线路复合绝缘子缺陷模式识别模型,实现复合绝缘子缺陷特征及模式的识别 ...
王建, 舒胜文, 金铭, 李勇杰
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基于视觉Transformer的多损失融合水下图像增强网络

open access: yes智能科学与技术学报, 2022
由于水中存在光的吸收和散射现象,水下机器人拍摄到的图像存在颜色失真和对比度降低的问题。针对水下图像存在的质量退化现象,提出了一种基于视觉 Transformer 的多损失融合的方式训练水下图像增强网络。图像增强网络采用编码与解码的结构,可以采用端到端的方式进行训练。将多损失的线性组合作为总体优化目标,有效地更新水下图像增强网络的参数,包括像素损失、结构损失、边缘损失和特征损失。在两个大型水下数据集上进行了量化实验,并与7种水下图像增强算法进行对比。以峰值信噪比和结构相似性为有参考评估指标 ...
丛晓峰, 桂杰, 章军
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基于多尺度特征融合的轻量化人脸图像修复算法

open access: yesDianxin kexue
针对当前遮挡的人脸图像修复中修复图像质量差和模型参数量大的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的改进U-Net的轻量化人脸图像修复模型——LM-UNET。首先,使用深度可分离卷积替换原有卷积,增强模型对不同通道和上下文信息的特征表达能力,实现模型轻量化;其次,在跳跃连接中设计了多尺度特征注意力融合模块,充分融合不同尺度特征的信息,内嵌残差块减少特征间语义差距,提高模型修复准确率;最后,引入了位置注意力模块,增强人脸图像的显著信息,提升模型对人脸位置像素信息的有效提取能力。在基于CK ...
赵晓, 赵子怡, 杨晨
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Spatiotemporal changes of construction land expansion in Hangzhou city(杭州城市建设用地扩张的时空演变分析)

open access: yesZhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022
基于杭州市1914—2018年间6期近代地图与遥感影像数据,通过目视解译数字化的近代地图,使用面向对象的分类方式对CORONA、Landsat TM和OLI影像进行分类并提取建设用地数据,计算扩张速度、重心变化、景观格局指数和增长类型,分析建设用地的扩张过程与扩张模式。结果表明:(1)近百年来杭州城市建设用地扩张明显,扩张过程主要集中在改革开放后。(2)杭州城市重心经历了“北—西北—北—东南—南”的变化过程,由向单一方向扩张转变为多方向均衡发展的态势。(3)建设用地扩张过程基本符合“扩散—融合”假说 ...
LUHuan(卢奂)   +2 more
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基于多特征融合的电压致热型设备故障检测 附视频

open access: yesDianci bileiqi, 2022
大部分的电压致热型设备由于温升不明显,故障判断难度较大,并且红外图像受到背景复杂,尺寸多的影响,导致红外图像特征提取困难,另外,大多数现有的检测工作依靠人工判别,且存在判断分歧。目前,代替人工判别的研究中,许多只利用单一的特征来表征热图像中的故障特征。针对此类问题,笔者提出一种基于多特征融合的电压致热型设备故障提取方法。此方法将红外图像多故障目标检测算法和多特征融合算法相结合,建立动态决策准则。首先提取红外图像的三种典型特征,包括颜色、纹理和轮廓特征,继而通过融合算法(串行融合、并行融合和DCA ...
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基于生成对抗网络的多特征融合去雾技术

open access: yes大数据
为提高图像清晰度,解决传统图像在去雾过程中存在的特征提取困难、去雾不彻底等问题,提出一种基于生成对抗网络的多特征融合端到端去雾网络。该网络由生成器和判别器组成,生成器采用编解码结构,通过多特征提取融合(MFEF)块提取多种感受野下的高维表征信息。判别器使用一系列卷积计算对生成图像和清晰图像进行特征差异分析,引导生成器输出更加真实的去雾图像。实验结果表明,该算法在有效消除雾霾干扰的同时,能够最大限度地保留图像的原始色调。与现有方法相比,该算法在峰值信噪比、结构相似性客观评价指标上分别提升了2.588 dB、
司亚中, 张旭龙, 杨帆, 王健宗, 程宁, 肖京
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LK-CAUNet: Large kernel multi-scale deformable medical image registration network based on cross-attention(LK-CAUNet:基于交叉注意的大内核多尺度可变形医学图像配准网络)

open access: yesZhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2023
经典的UNet网络可用于预测全分辨率空间域的密集位移场,在医学图像配准中取得了巨大成功。但对大变形的三维图像配准,还存在运行时间长、无法有效保持拓扑结构、空间特征易丢失等缺点。为此,提出一种基于交叉注意的大内核多尺度可变形医学图像配准网络(large kernel multi-scale deformable medical image registration network based on cross-attention,LK-CAUNet)。在经典UNet模型基础上,通过引入交叉注意力模块 ...
程天琪(CHENG Tianqi)   +5 more
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基于改进BEMD与Res-LSTM电气设备故障辨识方法

open access: yesGaoya dianqi, 2022
为了实现电气设备故障红外图像的高效智能化辨识,针对传统电气设备故障红外图像检测方法出现的检测效率低下与检测结果主观性较强的问题,文中提出了一种基于改进BEMD频域分解的Res-LSTM电气设备红外图像故障辨识方法。首先采用BEMD算法对红外图像进行频域分解,并将其原有的滤波器替换为Gaussian滤波器,对BEMD进行改进,大大加快了其分解速度。其次,构建了Res-LSTM故障诊断网络,采用ResNet对电气设备红外图像进行特征提取,并通过LSTM网络对提取出的特征进行故障诊断。最后 ...
李岩, 刘玉娇, 李国亮, 蔡杨
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