基于残差变换器的并行傅里叶卷积修复算法

为解决现有图像修复算法因缺乏上下文信息和有效的感受野导致修复大面积随机破损时效果差且只能修复低分辨率图像的缺陷,提出了基于残差变换器的并行傅里叶卷积修复算法.首先,提出基于变换器的改进残差网络模块提取待修复图像的纹理特征;然后,设计并行快速傅里叶卷积模块增强损失图像的高度有效感受野捕捉结构信息;最后,提出门控双特征融合模块交换和结合图像的结构与纹理分量,融合上下文特征,改善生成纹理的细粒度.在两个公开数据集上进行定性和定量实验,实验结果表明：所提算法可有效修复结构复杂且纹理精细的随机不规则大面积破损区域,生成结构合理、纹理细腻和语义丰富的高保真图像,并能用于高分辨率图像的目标移除.     

LED位置误差对傅里叶叠层显微成像质量影响与校正研究

仿真分析LED位置偏移量对FPM成像质量的影响,并确定LED矩阵大小为3×3的位置误差容许范围,该结果为校正LED位置误差提供理论指导;接着提出一种基于对称图像强度分布的LED阵列位置粗对准方法;最后通过实验验证该方法的有效性。实验结果表明该方法能降低LED阵列位置的安装难度。     

基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法

地理信息数据具有不同分辨率、不同精度、不同覆盖范围等多尺度特征,在应用中往往需要同时具备高光谱分辨率和高空间分辨率两种信息的图像.为提高多光谱图像和全色图像融合的准确性,提出了基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法.首先,对训练集内图像进行预处理,构建适用于本算法的图像数据集;然后,拓展卷积神经网络卷积层,提高...     

基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.     

基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.     

移位函数卷积的傅里叶变换(Ⅰ)

本文研究了移位函数的卷积积分及其傅里叶变换,得出了一些重要的结论,其中部分结论在信号与系统的研究中具有一定的实用价值。     

多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法

为利用多尺度信息重建超分辨率图像,提出多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法。算法利用不同尺度的卷积核提取图像特征,为图像重建提供不同大小的邻域信息;用瓶颈层融合多尺度特征图,增强网络非线性表示能力,降低中间层输出的维数,提高图像的超分辨率重建性能。多个测试集上的实验结果表明,多尺度卷积神经网络算法优于现有的单幅图像超分辨率方法。     

连分式插值结合卷积神经网络的超分辨率重建

基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法是数字图像处理领域近年来的研究热点.针对低分辨率图像在预处理时使用双三次插值导致图像丢失一些重要的高频纹理细节以及网络模型优化问题,文章提出了连分式插值结合卷积神经网络的超分辨率重建方法.在原有的轻量级基于卷积神经网络的超分辨率重建算法(super-resolution convo...     

基于卷积神经网络的立体图像质量评价

随着立体图像的广泛应用,迫切需要一个具有通用性的工具来评估立体图像的视觉质量,因此提出一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价算法。首先使用平面图像数据集对算法框架的主体结构质量图生成网络进行训练;然后使用训练好的网络预测立体图像融合视点图像的质量;最后使用一种加权融合方法得到最终的立体图像质量分数。试验结果表明,算法框架具有相对较好的准确性和鲁棒性。     

基于相关滤波和卷积神经网络的目标跟踪算法

在目标跟踪系统中,获得目标的良好表征是确定目标跟踪性能的关键,因此提出一种基于相关滤波和卷积神经网络的目标跟踪算法;该算法首先在各视频场景内预先选定可清晰区分目标外观的参考区域块用以构造训练样本,并构建了两路不完全对称但权值共享的卷积神经网络;该卷积神经网络使得参考区域外目标的输出特征尽可能与参考区域内目标的输出特征相似,以便于获得参考区域内目标的良好表征,并在其中一路加入了相关滤波模块,实现了卷积网络与相关滤波的结合;实验结果验证了该算法的可行性。     

基于隐层傅里叶卷积的非平稳纹理合成方法

随着深度学习在计算机视觉领域取得的巨大成功,基于示例的纹理合成研究得到了长足的发展.当下主流纹理合成模型往往采用神经网络方法,其通常包含卷积层和上采样层、下采样层等局部组件,并不适用于捕捉非平稳纹理中的不规则结构特征.受频率域与空间域的对偶性质的启发,提出了一种基于隐层傅里叶卷积的非平稳纹理合成方法.该方法以生成对抗网络为基础架构,沿着隐层通道进行特征拆分,搭建图像域局部分支和频率域全局分支,进而兼顾视觉感知和结构信息.实验表明,该方法能够处理结构上极具挑战的非平稳纹理样本,相较于目前最优方法而言,在大尺度结构的学习与扩展上取得了更好的效果.     

基于像素及梯度域双层深度卷积神经网络的页岩图像超分辨率重建

实际采集的页岩图像存在分辨率低等不足,有时难以满足实际应用的需求。针对此问题,构建了一种基于双层深度卷积神经网络的页岩图像超分辨率重建算法。算法以深度卷积神经网络为基础,引入残差训练及批规范化层来加速网络的收敛,并且在此神经网络的基础上提出图像像素域及梯度域结合的页岩图像超分辨率重建算法。算法大致过程为首先利用像素域的卷积神经网络对输入的低分辨率页岩图像进行上采样;然后对上采样图像提取梯度信息并利用梯度域的卷积神经网络对其进行转换;最后利用转换后的梯度信息作为正则项来约束高分辨率图像的重建,从而得到重建的高分辨率页岩图像。实验表明,与主流的超分辨率重建算法相比,重建得到的页岩图像具有更好的主观视觉效果与更高的客观评价参数,更利于后续的处理及分析。     

基于分数傅里叶变换的光学彩色图像加密

提出一种基于分数傅里叶变换相位编码并结合三色光栅的方法,实现光学彩色图像的加密.该方法采用三色光栅技术将一幅彩色图像调制为灰度图像,并采用分数傅里叶变换的相位编码进行加密.该方法不仅实验设备简单,成本较低,利于实现,而且可利用分数傅立叶变换的分数阶增加加密的重数,从而提高了安全性.模拟实验结果证明了该方法的有效性.     

基于多输入卷积神经网络的轴承故障诊断方法

为了解决现有轴承故障诊断方法提取特征能力不足的问题,提出了一种基于多输入卷积神经网络的诊断方法。首先对原始的轴承一维振动信号分别通过短时傅里叶变换(STFT)和连续小波变换(CWT)转换为两种时频域图像信号;然后将两种时频图像输入到相应的具有不同卷积网络结构的特征提取层进行特征提取;最后将提取的故障特征图进行叠加后输入到分类层实现故障分类。采用t-分布随机邻域嵌入算法(t-SNE)对所提方法的特征提取效果进行了可视化分析。结果表明,与传统的轴承故障诊断方法相比,所提方法具有更强的故障特征提取能力且故障分类准确率达到了99.6%。     

基于并联式卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建

遥感影像超分辨率重建有助于丰富地物细节,从而更全面地反映地物目标信息。为了解决目前基于深度学习的超分辨率重建方法难以同时兼顾影像高、低频信息的问题,本文提出了一种并联式遥感影像超分辨率重建方法。该方法并联了密集深层反投影网络和浅层多尺度网络,利用密集深层反投影网络精确预测遥感影像的高频内容;同时利用浅层多尺度网络来增加目标可分辨能力,并保留影像的低频部分来提升影像的质量。这个方法在在GF-1和GF-2数据集上进行了实验,并在Landsat 8和ASTER异源遥感影像数据集上进行了泛化验证,研究结果表明,相较于增强深度残差网络（enhanced deep residual networks for single image super-resolution,EDSR）、深层和浅层端到端卷积网络（end-to-end image super resolution via deep and shallow convolutional network,EEDS）和密集深层反投影网络（deep back-projection networks for super-resolution,DBPN）,峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）指标分别提升了2.30 dB、2.23 dB、0.25 dB,结构相似度（structural similarity,SSIM）性能指标分别提升了 0.1 316、0.1 085、0.0 096。本文方法有助于从数据端改善遥感影像目标识别、地物分类等应用的精度,进一步提高遥感数据在资源调查、环境监测、灾害预报等领域的应用效能。     

基于光纤和偏振图像融合的无透镜傅里叶变换数字全息

设计并搭建基于光纤和偏振图像融合的无透镜傅里叶变换数字全息实验装置,利用电荷耦合元件(CCD)记录物光波振幅、相位及偏振信息,完成偏振图像融合和数字全息再现.实验结果表明:结合偏振图像融合技术的无透镜傅里叶变换数字全息能得到更为准确的数字全息图和再现像;基于光纤的无透镜傅里叶变换数字全息不仅能产生近似球面波,而且使物体到CCD的位置更自由.此外,偏振图像融合的方法和中值滤波器的使用,能有效地提高再现像的分辨率.     

基于Gabor卷积神经网络的图像分类算法研究

为了研究Gabor滤波器在卷积神经网络中的性能和特征提取能力,提出了模拟视觉神经元特性的Gabor卷积神经网络计算模型.利用符合视觉神经元感知特性的Gabor滤波器作为建议神经网络的卷积核,将Gabor滤波器与CNN相结合,从而构建Gabor卷积神经网络.实验采用3个公共图像数据集进行图像分类任务,验证GaborCon...     

基于MATLAB的傅里叶梅林变换算法图像拼接的实现

快速傅立叶变换(FFT)改进了离散傅立叶变换(DFT)的计算过程,被广泛应用于数字图像的实时处理中.在相位相关技术的基础上,提出了一种新的图像配准算法,即在需要配准的两幅图像中心选取相同区域大小,进行傅里叶梅林变换,变换后是一个二维脉冲信号,由此而得到图像配准参数.实验结果表明了该算法的有效性和可靠性.     

基于多层特征深度融合的卷积神经网络人脸识别方法

针对传统神经网络在人脸图像的训练过程中没有将高低卷积层信息进行融合,为充分利用图像各层特征信息,提出一种基于三层特征融合的全连接卷积神经网络模型,算法将原有网络最后三层特征结合,并将提取的特征信息与最后一层全连接层结合,从而增加了浅层特征的表达,加强了深层特征的提取效果,促使改进后的卷积神经网络提取的信息更加完备;同时将损失函数和中心函数加权联合,以提高人脸图像的识别率和区分性.在CASIA-webface人脸数据库进行的实验结果表明,改进后的网络模型识别率达到98. 7%,优于DCNN等算法,并将训练好的网络模型应用到YALE、PERET、LFW-A等人脸库上,相比其他方法识别率都有所提升.     

基于卷积神经网络的岩石图像分类

在显微镜下分析岩石薄片并对其进行分类时,人工鉴定效率较低且易受主观因素影响,为此提出了一种基于卷积神经网络深度学习的岩石粒度自动分类方法。该方法通过卷积网络模型实现图像特征自动提取,并同时建立模式分类器,实现基于薄片图像的粒度自动识别。采用鄂尔多斯盆地的4 800样品对卷积网络模型进行训练,通过1 200个样品对模型测试,测试集分类结果的准确度达到98.5%。理论分析与数据验证说明,通过深度学习所建立的卷积网络模型能够基于岩石薄片图像获得高效、准确、可靠的自动分类结果。