基于轻量级Fast-Unet网络的航拍图像电力线快速精确分割

为了满足光学航拍图像中电力线检测的实时性和高精度,提出了一种轻量级Fast-Unet网络电力线检测方法.它以Unet语义分割网络为基础,添加金字塔池化结构增强特征上下文信息的融合.设计深度可分离残差卷积运算,增加了网络深度且进一步减少了网络参数量.使用多损失函数训练Fast-Unet网络,缓解图像中前景与背景类别分布极...     

彩虹族的快乐生活

<正>彩虹族是什么?他们能在工作、生活中寻找到最佳平衡点,每天生活都如彩虹般健康;他们有意识为自己减压,注意均衡营养,主动抵制不健康食品;他们坚持锻炼,确保睡眠充足,坚持定期体检。彩虹族,这是一个来自纽约的概念。现在被高节奏生活压抑的人,已经开始尝试着找寻科学的生活方式,就像彩虹的七种颜色,象征着拥有全面的生活,而不仅仅是工作。     

民生科技创新的益贫化路径分析

科技创新面向民生,尤其面向财富金字塔底层的贫困群体（Bottom Of Wealth Pyramid,BOWP）的民生需求,是实现益贫式经济增长的应有之义。所谓民生科技的益贫化创新（Pro-Poor Techno-logical Innovation for Livelihood,PPTIFL）就是适应贫困群体对民生科技产品的需求特点和消费能力的创新模式。面向BOWP的益贫化科技创新不仅可以解决低收入群体的民生问题,缩小金字塔阶层间的民生水平差距淡化阶层界限,帮助该群体实现更安全、更健康和更有发展地生活。     

基于Fisher权重改进的OB场景分类方法

目标库(object bank,OB)方法是一种使用了高水平语义特征的场景分类方法。针对OB方法使用过高维数的特征向量来表征图像的缺点,提出一种基于Fisher权重改进的OB方法。通过对没有进行空间金字塔处理的OB方法中的低维特征向量加以Fisher权重,使得新得到的特征向量具有极大化类间数据差异并且极小化类内数据差异的性质。实验表明,该方法与OB方法相比在分类效率上提高了10倍以上,并在分类的准确率上提高了3%左右。     

金字塔为什么吹不倒

正金字塔建造在沙漠中,为什么长年的风沙却吹不倒呢?A:金字塔为什么吹不倒?这个问题许多科学家也在研究呢。考古学家的研究表明,金字塔能经历岁月的考验,关键得益于它的建筑形状。古埃及人是极具智慧的,他们常年在沙漠中生活,通过细心的观察,他们发现,这样一种锐角尖顶、四面体以及宽大的平面方形台基所构成的形状最为稳定。我们不妨可以做这样一个     

基于NSCT变换的SAR图像融合的算法

首先分析了小波变换在进行图像处理时不能有效表示直线／曲线的奇异性问题,然后研究了能够很好表示二维或更高维奇异性的非采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT）的基本原理。接着讨论了将NSCT变换应用于图像融合的可行性,提出了经NSCT变换分解得到的不同的频域子带系数,在选择低频子带系数时,提出了基于局部梯度的尺度系数融合的方案,在对带通方向子带系数进行融合时,采用了自适应尺度系数融合的方案。同时,对主客观性能比较进行了仿真实验,结果表明,提出的新方法比其它几种方法传统的基于小波变换的图像融合效果要好得多。     

基于信息回收和频域金字塔的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光图像融合过程中所存在的视觉效果模糊、信息损失等问题,提出了一种基于信息回收和频域金字塔的图像融合算法.首先,在图像金字塔的上下采样过程中,使用频域滤波器替代空域滤波器进行滤波,构建源图像的拉普拉斯金字塔.其次,将两个金字塔的对应层进行融合并构建融合金字塔,同时针对融合过程中损失的信息构建回收金字塔.最后,通过上述两个金字塔分别重构出结果图像并叠加得到最终的融合图像.实验结果表明本文所提出的算法能够获得较好的融合效果,在视觉信息保真度等客观评价指标上均优于经典算法.     

基于双分支交互的实时语义分割算法

针对双分支实时语义分割算法存在双分支交互差、多尺度上下文信息提取不完善等问题,提出了基于双分支交互的实时语义分割网络(dual-branch interactive multi-scale fusion network for real-time semantic segmentation,DIMFNet)。算法以引导聚合双边语义分割网络(bilateral network with guided aggregation for real-time semantic segmentation, BiseNetV2)的双分支结构为基准进行改进,空间分支提取空间细节特征,上下文分支提取深层上下文特征。结合注意力思想提出注意力引导高级语义融合模块(attention guide high-level semantics fusion module,AGHSM)实现双分支的交互融合,以获得更好的空间特征表示;对金字塔池化模块进行改进,提出采用多层聚合金字塔池化模块(multi-layer aggregation pyramid pooling module,MAPPM）提取多尺度上下文特征,以...     

基于残差注意力和金字塔上采样的图像语义分割

针对图像语义分割中,存在细节信息丢失、分割类别边缘模糊而粗糙的问题,在编码解码结构的基础上,结合残差模块和注意力机制,设计一种残差注意力模块.通过注意力机制加强特征图通道之间的联系,以提升语义分割的细腻度.为提高模型对多尺度物体的识别能力,结合金字塔模型,设计一种金字塔上采样模块.利用编码过程中产生的不同尺度的特征图,...     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.