双通道四元数卷积网络去噪方法

基于深度学习的彩色图像去噪方法通常是在各个通道进行卷积操作后再进行合并得到最后的卷积结果。这种方式没有充分考虑色彩通道之间的光谱相关性,可能导致去噪结果的失真。四元数卷积将彩色像素当作一个整体来进行处理,可以很好地解决这一问题。但是单一的四元数卷积网络不能较好地还原图像细节信息。针对这一问题,提出一种用于去除彩色随机脉冲噪声的双通道四元数卷积网络（DQNet）。该网络首先基于结构通道和色彩通道融合的策略,采用基于扩张卷积的结构细节还原模块提取结构和边缘特征,采用四元数卷积网络提取色彩特征;然后针对卷积运算会导致部分全局信息丢失的问题,通过长线连接将含有丰富全局特征的输入噪声图像与卷积结果进行融合,设计基于注意力机制的特征增强模块来指导网络提取复杂背景中的潜在噪声特征;最后利用残差学习实现彩色随机脉冲噪声的复原。实验结果表明,所提算法具有较好的去噪性能,在中度噪声污染或高度噪声污染的情况下去噪效果更为突出。     

一种改进的卷积神经网络的无参考JPEG2000图像质量评价方法

现有的图像质量评价模型对JPEG2000压缩图像的失真情况评价都不是很理想。针对这一问题,提出一种基于卷积神经网络的JPEG2000压缩图像质量评价方法。该模型由一层包含20个卷积核的卷积层,一层包含最大池、中值池和最小池的次采样层、一层采用1200个ReLU激活单元的全链接层和一个输出节点构成。采用最大、中值、最小三池联合的方法,可以有效提取图像的质量感知特征。在LIVE图像质量评价库JPEG2000压缩图像上的实验结果表明,该方法得到了比相关文献方法更好的主观感知一致性。     

双通道扩张卷积注意力图像去噪网络*

针对深度学习图像去噪算法存在网络过深导致细节丢失的问题,提出一种双通道扩张卷积注意力网络CEANet。拼接信息保留模块将每一层的输出特征图融合,弥补卷积过程中丢失的图像细节特征进行密集学习;扩张卷积可以在去噪性能和效率之间进行权衡,用更少的参数获取更多的信息,增强模型对噪声图像的表示能力,基于扩张卷积的稀疏模块通过扩大感受野获得重要的结构信息和边缘特征,恢复复杂噪声图像的细节;基于注意力机制的特征增强模块通过全局特征和局部特征进行融合,进一步指导网络去噪。实验结果表明,在高斯白噪声等级为25和50时,CEANet都获得了较高的峰值信噪比均值和结构相似性均值,能够更高效地捕获图像细节信息,在边缘保持和噪声抑制方面,具有较好的性能。相关实验证明了该算法进行图像去噪的有效性。     

基于卷积注意力模块和双通道网络的微表情识别算法

微表情是一种人类在试图隐藏自己真实情感时作出的面部动作,具有持续时间短、幅度小的典型特点.针对微表情识别难度大、识别效果不理想的问题,提出一种基于卷积注意力模块(CBAM)和双通道网络(DPN)的微表情识别算法——CBAM-DPN.首先,进行典型微表情数据集的数据融合;然后,分析序列帧中像素的变化值以确定顶点帧位置,再...     

基于多尺度卷积网络的快速图像去雾算法

针对目前图像去雾技术存在的使用场景有限、处理速度慢等问题,提出一种基于多尺度卷积网络的快速去雾算法。算法由去雾和修复两部分组成。去雾模块首先将有雾图像输入,经过特征提取和融合,然后通过变形后的大气物理散射算法对透射率图和大气光值统一学习,并演出去雾图像。去雾后的图像仍存在色调偏暗、细节不清晰的问题。修复模块利用对比度受限自适应直方图均衡方法对去雾图像进行修复,提升图像的对比度和算法的鲁棒性。通过去雾任务与目标检测任务相结合的测试实验进一步验证了算法的有效性。     

基于双通道卷积神经网络的交通标志识别算法

针对交通标志图像易受复杂背景、光照、运动模糊等影响导致识别率低和识别速度慢的问题,提出了基于非对称双通道卷积神经网络的交通标志识别方法.通过不同网络结构的两通路提取丰富的特征信息,上层通路使用跃层连接提取的浅层局部特征和深层全局特征,与下层通路提取的精细特征在全连接层进行融合,并使用激活函数LReLUs代替脆弱的ReL...     

基于哈达玛变换和Arnold变换的数字水印技术

基于哈达玛变换，在彩色和灰度图像的变换域上进行数字水印的嵌入和提取；为了得到更好的鲁棒性还采用Arnold置乱算法对二值水印图像进行置乱预处理。实验证明这种算法具有较好的隐蔽性和鲁棒性，适用于对彩色图像和灰度图像的版权保护等应用领域。     

利用双通道卷积神经网络的图像超分辨率算法

目的 图像超分辨率算法在实际应用中有着较为广泛的需求和研究。然而传统基于样本的超分辨率算法均使用简单的图像梯度特征表征低分辨率图像块,这些特征难以有效地区分不同的低分辨率图像块。针对此问题,在传统基于样本超分辨率算法的基础上,提出双通道卷积神经网络学习低分辨率与高分辨率图像块相似度进行图像超分辨率的算法。方法 首先利用深度卷积神经网络学习得到有效的低分辨率与高分辨率图像块之间相似性度量,然后根据输入低分辨率图像块与高分辨率图像块字典基元的相似度重构出对应的高分辨率图像块。结果 本文算法在Set5和Set14数据集上放大3倍情况下分别取得了平均峰值信噪比(PSNR)为32.53 dB与29.17 dB的效果。结论 本文算法从低分辨率与高分辨率图像块相似度学习角度解决图像超分辨率问题,可以更好地保持结果图像中的边缘信息,减弱结果中的振铃现象。本文算法可以很好地适用于自然场景图像的超分辨率增强任务。     

深度卷积神经网络的目标检测算法综述

目标检测是计算机视觉中的核心任务之一,在智能视频监控、自动化监测、工业检测等领域应用广泛。近些年来,随着深度学习的快速发展,基于深度卷积神经网络的目标检测算法逐渐替代了传统的目标检测算法,成为了该领域的主流算法。介绍了目标检测算法的常用数据集和性能评价指标,介绍了卷积神经网络的发展,重点分析比较了两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法,展望了基于深度卷积神经网络的目标检测算法未来的发展。     

基于金字塔式双通道卷积神经网络的深度图像超分辨率重建

针对深度图像分辨率低的问题,构建了一种金字塔式双通道深度图像超分辨率卷积神经网络。在金字塔的每一级,通过两个通道对低分辨率深度图像提取不同的有效特征,通道1为增强型残差结构,可以将丰富的图像细节传递到后面的图层,通道2将不同卷积层提取的特征连接起来作为此通道最后一层卷积层的输入,有益于局部特征和全局特征的结合。接着,通过将不同通道融合后的特征输入亚像素卷积实现超分辨率重建。实验结果表明,相比其他方法,该方法得到的超分辨率图像缓解了边缘失真和伪影问题,有较好的视觉效果。     

一种基于哈达玛变换与混沌理论的脆弱水印算法

传统的水印算法,通常使用小波变换对原始图像进行变换。对于复杂图像被篡改,直接的小波变换很难识别。为了准确地定位被篡改的复杂图像,提出一种基于哈达玛变换与混沌理论的脆弱水印算法。该算法首先对图像进行4x4分块,计算每一块的标准差,利用标准差小数部分和水印密钥合成为Logistic混沌映射初值生成脆弱水印。然后将脆弱水印嵌入到哈达玛变换域的直流分量中。图像认证时,不需要原始图像。实验结果表明。对于复杂图像该算法能够检测恶意篡改并进行篡改定位,是一种行之有效的图像鉴别方法。     

基于密集连接卷积网络的小面积指纹识别方法

针对基于细节特征点的传统指纹识别方法在小面积指纹识别时识别率明显下降的问题,提出一种基于密集连接卷积网络的小面积指纹识别方法。对指纹原图进行图像增强处理,充分利用密集连接卷积网络特征复用的优点构建提取指纹特征的深度学习模型,并将二值特征引进训练模型,依据指纹图像的二值特征和特征向量实现小面积指纹的注册和识别。实验结果表明,所提出的方法在自建数据集中正确识别率达到98.57%,高于基于细节特征点的传统指纹识别方法,基本满足智能移动端的应用要求。     

卷积神经网络在目标检测中的应用综述

深度学习作为机器学习的一个分支,在各个领域的应用越来越广,已经成为语音识别、自然语言处理、信息检索等方面的一个主要发展方向;其在图像分类、目标检测等方面更是不断取得新的突破。文中首先梳理了卷积神经网络在目标检测中的典型应用;其次,对几种典型卷积神经网络的结构进行了对比,并总结了各自的优缺点;最后,讨论了深度学习现阶段存在的问题以及未来的发展方向。     

基于双通道空洞卷积神经网络的手势识别

为了提高手势识别过程中识别率,提出了一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的识别算法.首先,对原始手势图像进行预处理,得到手部边缘图像;然后,分别选取手势图像和手部边缘图像作为CNN的两个输入通道;最后,在全连接层进行特征融合,并用SoftMax分类器对输出结果进行分类.通过实验证明:该算法能有效提高手势识别率,达到99...     

基于高低维度特征融合的双通道卷积神经网络

为了充分利用图像中所隐藏的特征信息,提出将低级维度特征融合在全连接层,构建出融合了高低级维度特征的双通道卷积神经网络。首先构建一个传统的双通道卷积神经网络,在两通道上设置不同大小的卷积核,将双通道的池化层分别连接到全连接层,同时将两通道卷积神经网络的第一池化层提取的特征也直接送到全连接层,使提取得到的初级和高级特征图在全连接层上进行融合,融合后的数据输入到Softmax分类器进行分类。不同算法在fashion-mnist和CIFAR-10数据库上的对比仿真结果表明,本文模型获得了较高的分类准确率。     

轻量化神经网络卷积设计研究进展

传统神经网络具有过度依赖硬件资源和对应用设备性能要求较高的缺点,因此无法部署于算力有限的边缘设备和移动终端上,人工智能技术的应用发展在一定程度上受到了限制.然而,随着科技时代的到来,受用户需求影响的人工智能迫切需要在便携式设备上能成功进行如计算机视觉应用等方面的操作.为此,以近几年流行的轻量化神经网络中的卷积部分为研究...     

深度卷积神经网络在图像美学评价的应用综述

随着近年来深度学习的日益发展,图像美学评价逐渐成为一个新的热门研究课题,深度卷积神经网络在图像美学评价的应用成功地取得了可观的发展成果,并引起了广泛的关注。为了解决现有综述存在的文献概括不全、对该技术的发展情况认识不足的问题,先后从全局感知和局部感知、个性化查询、手工特征提取与深度卷积神经网络结合等角度对其发展情况进行了详细地阐述,对图像美学评价、图像裁剪、工具应用等应用情况作了分析,并从充分结合多场景、巧用构图规则、提前建立美学图像数据集等角度进行了未来工作展望。     

基于双通道卷积神经网络的图像超分辨率增强算法

针对单通道图像超分辨率方法难以同时实现快速的收敛性能以及高质量的纹理细节恢复的问题,提出一种基于双通道卷积神经网络的图像超分辨率增强算法。首先,网络分为深层通道和浅层通道,深层通道用于提取图像的详细纹理信息,浅层通道用于恢复图像的总体轮廓。然后,深层通道利用残差学习的优势,加深网络并降低模型参数规模,消除因网络过深导致的网络退化问题,构造长短期记忆块消除由反卷积层造成的伪影现象和噪声,采用多尺度方式,提取图像不同尺度的纹理信息,而浅层通道只需负责恢复图像主要轮廓。最后,融合两通道损失对网络不断优化,指导网络生成高分辨率图像。实验结果表明,相比基于深层和浅层卷积神经网络的端到端图像超分辨率算法（EEDS）,所提算法收敛更迅速,图像边缘和纹理重建效果明显提升,其峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）在Set5数据集上平均提高了0.15 dB、0.0031,在和Set14数据集上平均提高了0.18 dB、0.0035。