基于改进YOLOv5的X射线图像危险品检测

目前安检甄别工作主要依靠人工完成,但巨大的工作量使自动安检成为必然趋势。为了在保证精度的前提下轻量化模型,并进一步克服X射线安检图像存在物品重叠遮挡、背景干扰严重等问题,提出了一种基于YOLOv5的改进模型。该模型采用Ghost模块对原模型进行剪枝处理;引入坐标注意力机制,使网络在训练中更好地聚焦危险品,生成更具分辨性的特征;采用传统数据增强策略与Mixup数据增强策略相结合的方式来改善模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明：改进模型的参数量和模型大小比原模型分别减少了17.3%、16.1%,改进模型在SIXray和OPIXray数据集上的平均精度均值(mAP)比原模型分别提高了2.3%、5.7%。所提出模型在轻量化的同时能够进一步提高检测能力,满足实时检测要求,具有较好的应用价值。     

基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏

针对现有的可逆信息隐藏算法在图像加密域应用场景下嵌入容量不高的问题,提出了一种基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏算法。充分利用自然图像的空间相关性,设计最近邻像素预测方法,计算预测误差,并进一步探究预测误差块分类规律,设计块内移位以及块重排方式,保留了块内相邻像素相关性。然后,通过动态标记块内误差区间以最大限度地空出冗余空间,达到提高嵌入容量的目的。选用5幅标准灰度图像及数据集BOSSbase、BOWS-2和UCID中的万余张灰度图像进行对比实验。结果表明：本文算法在安全性、可逆性和可分离性都满足的前提下,嵌入容量相比同类算法平均提升0.35～0.9 bpp(比特数)。     

莲蓬采摘点与采摘姿态计算算法

针对研发莲蓬采摘机器人遇到的采摘点识别问题,提出了一种莲蓬采摘点与采摘姿态计算方法。提出了一种基于YOLO(you only look once)与Deeplab v3+的二阶段分割网络,并通过Mobilenet v2特征提取网络对算法进行轻量化改进,最后对分割后的结果进行图像处理,进一步计算得到莲蓬采摘点及采摘姿态。将50幅原始图像进行验证试验的结果表明,算法计算成功率为88.89%,平均帧率为34.41 FPS。得到的算法能够为莲蓬自动化采摘机械提供有效信息,具有轻量化、效率高的特点,促进了计算机视觉与神经网络在现代农业的应用。     

基于改进麻雀搜索算法的最大指数熵分割方法

为了解决基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA) 依赖初始种群和求解精度不高的问题,提出一种基于Circle混沌映射和随机游走的改进的麻雀优化算法(improved sparrow optimization algorithm,CRSSA) 。该算法为了增强麻雀种群的多样性,在麻雀初始阶段引入混沌Circle 映射; 采用随机游走对最优麻雀进行扰动,使其在麻雀寻优后期,增强算法全局搜索能力,跳出局部最优。同时选取15个测试函数对其算法进行性能测试。结果表明：与原始的SSA 、蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA) 、粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO) 、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA) 和灰狼优化算法(gray wolf optimization algorithm,GWO) 相比,改进的麻雀搜索算法具有寻优速度快、求解准确度高和鲁棒性强等优点。将该方法应用在多阈值图像分割中,通过对比不同算法的峰值信噪比(peak-to-signal ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)、适应度函数值和运行时间性能指标,可有效解决多阈值分割问题,具有一定的工程应用价值。     

基于弱监督的VGG深度学习网络遥感影像云检测

大多遥感影像云检测方法中,训练数据需要对影像的每个像素进行标记,标记成本非常昂贵,为了减轻深度学习遥感影像云检测中人工劳动标记数据的成本,图像块标签代替像素标签进行深度学习训练。首先,将多种下垫面的遥感影像裁剪成图像块并标记,带有标签的图像块作为数据集;然后,块状的数据集训练改进VGG深度学习网络,训练好的网络对大型遥感影像进行云检测;最后,选取多种中分辨率卫星图像分别用改进VGG与VGG网络进行了云检测对比实验。结果表明,改进VGG遥感影像云检测方法能很好地检测出碎云和厚云,整个云区的平均精度都在90%以上。使用带标签的图像块,不仅减少了人工劳动,而且有效地进行遥感影像云检测,可为弱监督深度学习的遥感影像相关研究提供参考。     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

多方向线性特征提取的模板构造及处理方法

常用的空域定向滤波模板方法具有较好的方向针对性,但是对于某些研究方向,如提取遥感图象线性特征等,常用的定向滤波模板不太适合,原因是它所提供的多个方向中,有重复多余的方向,因而模板方向就少得不足以全面反映被处理遥感图象的特点,不利于图象中线性特征的提取及模式识别。文章在常用的空域定向滤波模板基础上,对构造新的多方向和多尺寸的滤波模板,进行了有效的研究及详细的阐述。     

一种改进的树形矢量量化编码算法

矢量量化中的一个最严重的问题是在一本码本中搜索最近码字的高计算复杂度。本文在研究树形矢量量化的基础上提出了一种改进的树形矢量量化编码算法。实验结果表明,本文提出的编码算法相对于树形矢量量化算法可大大改善峰值信噪比（ＰＳＮＲ）。     

基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．