搜索结果: 16-30 共查到“知识库 计算机图象处理”相关记录2947条 . 查询时间(0.976 秒)
基于区块自适应特征融合的图像实时语义分割
深度学习 实时语义分割网络 区块自适应特征融合 跳跃连接结构
2024/1/23
近年来结合深度学习的图像语义分割方法日益发展,并在机器人、自动驾驶等领域中得到应用.本文提出一种基于区块自适应特征融合(Block adaptive feature fusion,BAFF)的实时语义分割算法,该算法在轻量卷积网络架构上,对前后文特征进行分区块自适应加权融合,有效提高了实时语义分割精度.首先,分析卷积网络层间分割特征的感受野对分割结果的影响,并在跳跃连接结构(SkipNet)上提出...
基于局部补数-导数模式的光照反转和旋转不变纹理表达
纹理分类 特征提取 光照变化 局部二值模式
2024/1/23
针对现有局部二值模式(Local binary pattern,LBP)算法对光照反转变化敏感和特征描述力不足的问题,本文提出一种基于局部补数-导数模式(Local complement and derivative pattern,LCDP)的纹理表达方法.其中,局部补数模式(Local complement pattern,LCP)用于编码原始图像空间中的近邻差分符号信息,局部导数模式(Loc...
多视点稀疏测量的图像绘制方法
多视点图像重建 基于图像的绘制 极平面图像 压缩感知
2024/1/23
为了减少所需采集的视频数据量,基于图像绘制(Image-based rendering,IBR)的前沿方法将稠密视点信息映射成压缩感知框架中的原始信号,并将稀疏视点图像作为随机测量值,但低维测量信号由所有稠密视点信息线性组合而成,而稀疏视点图像仅仅来源于部分视点信息,导致稀疏视点采集的图像与低维测量信号不一致.本文提出利用间隔采样矩阵消除测量信号与稀疏视点图像位置之间的差异,进而通过约束由测量矩阵...
成都工业学院智能制造学院机器视觉研究与应用科研团队
成都工业学院智能制造学院 机器视觉
2022/7/24
机器视觉作为生产过程中关键技术之一，在机器或者生产线上，机器视觉可以检测产品质量以便将不合格的产品剔除，或者指导机器人完成组装工作，与整个生产密切相关。主要研究内容有：图像获取、图像预处理、图像分割、图像识别、物体定位、视觉测量、视觉检测、手眼标定、深度学习等。
基于莱维飞行樽海鞘群优化算法的多阈值图像分割
多阈值图像分割 最大类间方差法 樽海鞘群优化 莱维飞行
2024/1/23
针对Otsu算法用于多阈值图像分割中存在运算时间长和精度低的不足,利用群智能优化算法对图像分割算法进行优化.本文首先应用莱维飞行算法对樽海鞘群优化算法进行改进,将多阈值Otsu函数作为优化算法的适应度函数,利用改进后的LSSA寻找适应度函数的最大值,同时获得相对应的多阈值.其次,通过对几幅基本图像、伯克利大学图像分割库中的图像和实际污油图像进行多阈值Otsu分割研究,在最佳适应度值、PSNR、SS...
级联稀疏卷积与决策树集成的病理图像细胞核分割方法
数字病理 细胞核分割 级联稀疏可分离卷积 集成决策树
2024/1/23
数字病理图像分析对于乳腺癌、肾癌等良恶性分级诊断具有重要意义,其中细胞核的形态测量是病理量化分析的关键.然而,由于病理图像背景复杂,细胞核高密度分布、细胞粘连等,个体细胞核精准分割是一个挑战性问题.本文提出一个级联稀疏卷积与决策树集成学习的细胞核分割模型.该模型由稀疏可分离卷积模块和集成决策树学习的正则化回归模块堆叠级联组成。
针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题,提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet transform,DT-CWT)提取超声医学图像6个方向的高频特征信息;其次,为关联目标的弱特征信息并抑制统计独立的高频噪声,构建了复小波域混合概率图模...
一种基于双层框架的仿射类图像抠像方法
图像抠像 仿射类抠像 Matting Laplacian KNN搜索 颜色线性模型
2024/1/23
仿射类抠像方法主要分为KNN(K-nearest neighbor)类和Matting Laplacian类方法,本文结合这2种方法的优点提出了一种基于仿射类的双层次抠像方法.其中,第一层为绝对像素的划分层次或预处理层次,采用了基于KNN类简单权重与相对远距离的搜索方法,并结合初始Trimap未知区域大小无关的方式;第二层为混合像素的计算层次或最终抠像层次,充分利用了第一层计算获得的剩余混合像素的...
形象认知计算课题组面向前沿科技发展趋势与社会需求，主要开展深度建模、高性能集成电路、类脑神经网络、人工智能等多学科交叉领域的新理论、新方法、新技术的研究，逐步形成“理论-实践-理论”不断升华的创新研究体系。研究团队包括研究员、副研究员、助理研究员、高级工程师、助理工程师、科研助理、博士后以及硕博士研究生30余人。
Retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强
雾霾图像 Retinex模型 色彩失真 图像增强
2019/1/18
针对现有Retinex算法处理后的图像达不到色彩与细节同时增强的效果，且细节增强的同时易产生光晕，出现噪声放大、色彩失真等情况，提出了一种Retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强算法。该算法首先在HSV空间实现色彩增强，根据亮度分量，获取色彩失真的反射分量，再通过修正照度分量，得到改进的Retinex模型；然后在RGB空间，采用快速双边滤波器来保留图像细节，在获得反射分量的基础上，引入原图部...
OVERVIEW OF DIGITAL FORENSICS ALGORITHMS IN DSLR CAMERAS
DSLR cameras digital image forensics fixed pattern noise hot pixel flat field
2017/6/19
The widespread usage of the mobile technologies and the improvement of the digital photo devices getting has led to more frequent cases of falsification of images including in the judicial practice. C...
SMALL NODULES LOCALIZATION ON CT IMAGES OF LUNGS
Computed Tomography Lungs Solitary Pulmonary Nodules Segmentation Localization
2017/6/19
According to the World Health Organization (WHO) lung cancer remains the leading cause of death of men among all malignant tumors [1, 2]. One of the reasons of such a statistics is the fact that the l...
LESION DETECTION IN CT IMAGES USING DEEP LEARNING SEMANTIC SEGMENTATION TECHNIQUE
Deep Neural Networks Convolutional Neural Networks Semantic Segmentation Chest Radiography Tuberculosis
2017/6/19
In this paper, the problem of automatic detection of tuberculosis lesion on 3D lung CT images is considered as a benchmark for testing out algorithms based on a modern concept of Deep Learning. For tr...
THERMALNET: A DEEP CONVOLUTIONAL NETWORK FOR SYNTHETIC THERMAL IMAGE GENERATION
infrared images augmented reality object recognition deep convolutional neural networks
2017/6/19
Deep convolutional neural networks have dramatically changed the landscape of the modern computer vision. Nowadays methods based on deep neural networks show the best performance among image recogniti...