检索结果

Select

1. 基于联合注意力机制的单幅图像去雨算法

徐成霞, 阎庆, 李腾, 苗开超

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (8): 2578-2585. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021061072

摘要（321）

HTML （21）

PDF （1959KB）（109）

现有的单幅图像去雨算法难以充分发掘不同维度注意力机制的相互作用，因此提出一种基于联合注意力机制的单幅图像去雨算法。该算法包含通道注意力机制和空间注意力机制：通道注意力机制检测各通道雨线特征的分布，并差异化各个特征通道的重要程度；空间注意力机制则针对通道内雨线分布的空间关系，以局部到全局的方式积累上下文信息，从而高效准确地去雨。此外，引入深度残差收缩网络，以利用残差模块中嵌入的软阈值非线性变换子网络来通过软阈值函数将冗余信息置零，从而提升CNN在噪声中保留图像细节的能力。在公开降雨数据集与自构建的降雨数据集上进行实验，相较于单一空间注意力算法，联合注意力去雨算法的峰值信噪比（PSNR）提升4.5%，结构相似性（SSIM）提升0.3%。实验结果表明，所提算法可以有效地进行单幅图像去雨和图像细节的信息保留，在目视效果和定量指标上均优于对比算法。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于焦点损失的半监督高光谱图像分类

张凯琳, 阎庆, 夏懿, 章军, 丁云

计算机应用 2020, 40 (4): 1030-1037. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019081390

摘要（589）

PDF （3567KB）（366）

针对高光谱图像（HSI）训练数据获取困难的问题，采用了一种新的HSI半监督分类框架，该框架利用有限的标记数据和丰富的未标记数据来训练深度神经网络。同时，由于高光谱样本分布是不平衡的，导致不同样本分类难度存在巨大差异，采用原始交叉熵损失函数无法刻画这种分布特征，因而分类效果不理想。为了解决这个问题，在半监督分类框架中提出一种基于焦点损失的多分类目标函数。最后，考虑到HSI的空间信息对分类的影响，结合马尔可夫随机场（MRF），利用样本空间特征进一步改善分类效果。在两个常用的HSI数据集上，将所提方法与多种典型算法进行了实验对比分析，实验结果表明所提方法能够产生优于其他对比方法的分类效果。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 基于暗原色先验原理的偏振图像浓雾去除算法

张晶晶, 陈自红, 张德祥, 阎庆, 寻丽娜, 张卫国

计算机应用 2015, 35 (12): 3576-3580. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.12.3576

摘要（767）

PDF （806KB）（340）

在浓雾天气下,针对基于常规偏振特性去雾算法去雾效果不理想的特点,提出了一种基于暗原色先验原理的颜色空间转化算法去除偏振图像的浓雾。相比传统的成像技术,偏振图像探测技术在复杂环境下的目标探测和识别处理具有独特的优势,偏振图像通常采用强度图、偏振度图、偏振角图来表征目标的偏振信息。为了达到偏振信息与去雾模型相结合的目的,采用一种颜色空间转化的方法,首先把偏振信息转化到HIS颜色空间对应的亮度、色度、饱和度等各分量中,再把HIS颜色空间映射到RGB空间;其次,结合雾霾图像的大气散射模型用暗原色先验原理求图像的暗通道图;最后,在图像的稀疏先验基础上用softmatting算法细化修正大气传输率。实验结果表明,在能见度很低时,去雾后图像的标准差、信息熵、平均梯度等指标比现有的偏振去雾技术提高很多,该方法能有效增强浓雾天气下图像的整体对比度,提高偏振图像的目标识别能力。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 单幅遥感图像去除薄云算法的改进

阎庆梁栋张晶晶

计算机应用 2011, 31 (05): 1227-1229. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01227

摘要（1715）

PDF （710KB）（941）

针对基于小波阈值理论提出的云区阈值法存在的容易产生边界效应的问题,提出了一种改进的单幅图像去除薄云的新算法。对有云图像做多层小波分解,找到合适的分界层数,将小波系数分成高、低细节系数和近似系数3个部分。去云处理中仅对高层小波细节系数作同态滤波,而对低层小波细节系数和近似系数作简单的加权处理,最后将三部分系数重构得到去云的结果图像。将该方法与同态滤波法和云区阈值法进行了对比实验研究。实验结果表明,该方法不仅可以有效减少薄云雾的影响,而且可以更好地保留图像细节信息,同时防止了边缘效应的产生。