基于稀疏先验的合成孔径光学系统的图像复原方法

由于通光面积减小以及系统共相误差等原因,合成孔径光学系统的成像会出现降质模糊。针对该问题,提出一种基于L₀范数的稀疏先验图像复原方法。对合成孔径系统的退化过程建模,通过统计分析与数学验证,发现退化后图像的暗通道值变成非极小值。基于暗通道理论提出图像复原算法模型,将暗通道和梯度先验以L₀范数的形式作为正则化项进行约束,光学系统阵列结构下计算的点扩散函数作为初始模糊核;最后,使用半二次分裂法迭代求解最终估计的清晰图像。在仿真实验中,不同活塞误差下和多场景下方法均能够提升图像的对比度、还原细节部分,迭代5次复原后的平均峰值信噪比分别达到23.13 dB和23.79 dB,平均结构相似度分别达到0.77和0.80,优于维纳滤波与Richardson-Lucy方法。在合成孔径相机实际拍摄图像的复原中,本文方法仍然能够有效还原退化图像。     

基于注意力残差编解码网络的动态场景图像去模糊

动态场景下的图像去模糊技术是一个具有挑战性的计算机视觉问题。模糊图像不仅影响主观感受,还会影响后续的智能化分析的性能。提出了一种基于注意力残差编解码网络的动态场景图像去模糊方法。首先,编码阶段采用多个残差模块提取特征,加入空间注意力模块感知模糊的空间位置信息;其次,通过在网络中采用全局-局部残差连接策略融合多层卷积特征,减少信息丢失;最后,解码阶段生成具有清晰边缘结构的复原图像。实验结果显示,提出的算法在公开数据集上获得的峰值信噪比值为31.76 dB,结构相似性值为0.912。客观和主观质量评估表明,本文算法能够有效地复原包含丰富边缘轮廓信息的清晰图像,在对比算法中获得最优的性能。     

增强小目标特征的多尺度光学遥感图像目标检测

针对光学遥感图像目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等造成目标检测精度不高、泛化能力差等问题,本文提出了一种增强小目标特征的多尺度神经网络（ESF-MNet）。首先在骨干网络中引入注意力模块构建出高效层注意力聚合结构,以增强特征提取能力;此外,在浅层特征图与颈部网络融合之前加入感受野增强模块,以捕获不同尺度的上下文信息。其次,使用GSConv构成颈部网络,减少网络层参数量,保持网络的特征提取能力,并通过基于内容感知的特征重组模块提高识别精度。最后,采用下采样率分别为4、8和16倍的三个下采样模块作为头部网络输入,来提高小目标的检测效果。为了证明该方法的有效性,在DOTA数据集和NWPU NHR-10数据集上进行实验,平均检测精度分别达78.6%和94.3%,计算复杂度为94.7 G,整体模型大小为26.2 M。该方法具备检测精度高、计算复杂度低、模型权重小等特点,能有效提高小目标的检测精度,进一步改善光学遥感图像小目标检测性能。     

基于多尺度残差注意力网络的水下图像增强

针对水下图像由水的散射、吸收引起的色偏、色弱、信息丢失问题,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的水下图像增强算法。该网络引入了改进的UNet3+-Avg结构与注意力机制,设计出多尺度密集特征提取模块与残差注意力恢复模块,以及由Charbonnier损失和边缘损失相结合的联合损失函数,使该网络得以学习到多个尺度的丰富特征,在改善图像色彩的同时又可保留大量的物体边缘信息。增强后图像的平均峰值信噪比(PSNR)达到23.63 dB、结构相似度(SSIM)达到0.93。与其他水下图像增强网络的对比实验结果表明,由该网络所增强的图像在主观感受与客观评价上都取得了显著的效果。     

特征增强SSD算法及其在遥感目标检测中的应用

为了提高对复杂场景下多尺度遥感目标的检测精度,提出了基于多尺度单发射击检测(SSD)的特征增强目标检测算法.首先对SSD的金字塔特征层中的浅层网络设计浅层特征增强模块,以提高浅层网络对小目标物体的特征提取能力;然后设计深层特征融合模块,替换SSD金字塔特征层中的深层网络,提高深层网络的特征提取能力;最后将提取的图像特征与不同纵横比的候选框进行匹配以执行不同尺度遥感图像目标检测与定位.在光学遥感图像数据集上的实验结果表明,该算法能够适应不同背景下的遥感目标检测,有效地提高了复杂场景下的遥感目标的检测精度.此外,在拓展实验中,文中算法对图像中的模糊目标的检测效果也优于SSD.     

基于改进自适应Wiener滤波的光学合成孔径系统图像复原算法

为了解决光学合成孔径系统成像模糊问题以及研究其相应图像复原算法,采用Zemax软件分析了四孔径光学合成孔径系统的MTF,以及其像质模糊原因。并用MATLAB仿真分析常用的Wiener滤波复原算法,得出该算法在处理合成孔径系统图像存在不足。提出了一种基于K值自适应改变Wiener滤波图像复原方法,通过计算机仿真验证表明,该算法可使合成孔径系统降质图像的像质得到较好改善,复原效果优于Wiener滤波,且其像质评价参数PSNR以及ISNR分别提高了6.89%和1.1dB。     

基于改进Swin transformer的遥感图像融合方法

针对现有基于transformer的方法未能充分融合遥感图像多尺度特征的问题,提出一种多光谱-全色融合网络。在融合网络中嵌入一个基于改进Swin transformer的多尺度窗口自注意力模块,在关注全局空间特征的同时,充分融合不同尺寸的特征信息,从而最大程度地保留光谱和空间结构信息。通过不同层级特征的跳跃连接,解码网络预测出原始多光谱图像缺失的纹理部分,最终使用细节注入模型恢复出目标图像。为了提升融合效果,在损失函数中加入了光谱损失和空间结构损失。与其他方法相比,本文提出的方法在WorldView-4、QuickBird和WorldView-2三种卫星数据集的主观视觉效果最好,相比于性能第二的方法,本文方法在三种数据集的相对全局误差指标分别减小了11.99%、0.4%和3.43%。     

基于特征融合的遥感图像舰船目标检测方法

针对常用的目标检测算法对遥感图像中的舰船目标进行检测时存在检测精度与实时性兼顾不佳的问题,提出了基于特征融合的遥感图像舰船目标检测算法来检测复杂场景下的多尺度舰船目标.该算法以多尺度单发射击检测框架为基础,增加反卷积特征融合模块和池化特征融合模块,增强网络特征提取的能力.同时设计聚焦分类损失函数来解决训练过程中正负样本失衡的问题.在高分遥感舰船目标数据集上的实验结果表明,所提方法能够有效地增强复杂场景下舰船目标的检测精度.此外,该算法对遥感图像中的模糊舰船目标的检测效果也优于多尺度单发射击检测框架.     

基于哈特曼-夏克波前传感器的模糊图像复原方法

离焦模糊图像的清晰度较低,因此必须对其进行复原。传统方法通常采用圆盘或高斯函数来近似离焦造成的点扩散函数,复原效果不够理想。为此,提出利用哈特曼-夏克波前传感器探测离焦波前,根据所得波前计算光学系统的点扩散函数,并采用Richardson-Lucy算法对模糊图像进行复原。搭建了实验用的光学系统,采集了离焦模糊图像以及相应的波前信息,获得了清晰的复原图像,并利用客观图像评价方法对退化图像和复原图像进行了评价,同时与传统方法得到的复原图像进行了比较。实验结果表明,该方法能精确重建点扩散函数,有效提高图像的质量。     

红外与可见光图像交互注意力生成对抗融合方法

为了解决生成对抗融合方法获得的融合图像不能同时保留红外图像典型目标和可见光图像纹理细节的问题,提出一种红外与可见光图像交互注意力生成对抗融合方法.首先,在生成网络模型中采用权重参数共享的双路编码器架构,利用多尺度聚合卷积模块提取源图像各自的深度特征;其次,在融合层设计上,利用交互注意力融合模型建立两类图像局部特征的全局...     

基于兴趣区域掩码卷积神经网络的红外-可见光图像融合与目标识别算法研究

建立权重独立的双通道残差卷积神经网络,对可见光与红外频段下的目标图像进行特征提取,生成多尺度复合频段特征图组。基于像点间的欧式距离计算双频段特征图显著性,根据目标在不同成像频段下的特征贡献值进行自适应融合。通过热源能量池化核与视觉注意力机制,分别生成目标在双频段下的兴趣区域逻辑掩码并叠加在融合图像上,凸显目标特征并抑制非目标区域信息。以端到端识别网络作为基础,利用交叉损失计算策略,对含有注意力掩码的多尺度双频段融合特征图进行目标识别。结果表明,所设计的识别网络能够有效地融合目标红外热源物理特征和可见光图像纹理特征,提高了信息融合深度,保留目标热辐射与纹理特征的同时降低了背景信息干扰,对全天候复杂环境下的多尺度热源目标具有良好的识别精度与鲁棒性。     

基于BP神经网络的闪光照相图像复原

针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比较低的问题,提出了一种基于BP神经网络的闪光照相图像复原方法。该方法利用BP神经网络的泛化能力,用样本图像对网络进行训练,建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系,然后将待复原图像分区,利用训练好的BP神经网络对待复原图像的边界区域进行复原处理。数值试验表明,在系统点扩展函数未知的情况下,该算法能较好再现图像边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉方面都有较大提高。     

基于注意力机制的多曝光图像融合算法

针对多曝光图像任务缺乏真值图像,以及现有多曝光图像融合算法存在的边缘特征丢失、细节模糊等问题,本文提出了一种基于注意力机制的多曝光图像融合算法.该算法建立权重独立的双通道Unet网络,对目标场景不同曝光图像分别进行特征提取,生成不同曝光图像的高维多尺度特征图;通过视觉注意力机制凸显目标场景在不同曝光下对融合有利的特征,...     

基于邻域像素注意力机制的光场深度估计方法

通过发掘深度信息与子孔径图像邻域像素间的高度相关性,提出了一种基于邻域像素注意力机制的光场深度估计方法。首先根据光场图像的数据特性提出了一种邻域像素注意力机制,该注意力机制考虑了不同子孔径图像在同一邻域间的极几何关系,能够增强网络对遮挡像素的感知能力。其次基于注意力机制设计了一个光场子孔径图像序列特征提取模块,该模块通过三维卷积将相邻序列图像上的特征编码到特征图上,并通过注意力机制增强网络对光场图像极几何特征的学习能力。最后联合邻域像素注意力机制和特征提取模块设计了一个多分支的全卷积神经网络,该网络使用部分光场子孔径图像序列即可估计图像的深度特征。实验结果表明,所提方法在均方误差（MSE）和平均坏像素率（BP）指标上总体表现优于其他先进方法,同时得益于高效注意力机制的加入,与其他先进方法相比所提方法运行速度最快。     

基于特征重聚焦网络的多尺度近岸舰船检测

针对监控视频中的多尺度近岸舰船检测问题,提出了一种基于特征重聚焦网络的舰船目标检测算法,设计了由多维特征聚合模块(MFAM)与注意力特征重构模块(AFRM)组成的特征重聚焦策略.其中,MFAM基于输入的特征金字塔构建特征聚合块,进一步融合多尺度舰船不同层次特征的语义信息.AFRM基于多分支空洞卷积以及通道与空间注意力机制提升网络对目标非局部信息的表征和对背景干扰的抑制,并构建了用于目标检测的特征重聚焦金字塔.在Seaships7000舰船公开数据集上的实验结果表明,相比其他算法,本算法对监控视频中多尺度近岸舰船的检测效果更好.     

多帧融合处理技术在运动模糊图像复原中的应用

运动模糊图像是电视监控中常见的退化图像 ,也是图像处理和检验工作中的难题。针对电视摄像的特点 ,多帧融合处理技术从图像时间序列中提取景物的运动信息 ,构造复原滤波器 ,通过频率域反转滤波方式复原模糊图像。这项技术能够有效地增强电视监控中存在的运动模糊图像 ,并且适用于数字视频图像处理     

基于密集梯度生成对抗网络的偏振图像融合算法北大核心CSCD

针对单幅偏振图像在一定场景下无法提供充足信息的问题,结合强度图像和线偏振度图像的优势特征,提出一种基于密集梯度生成对抗网络的偏振图像融合算法。利用密集连接卷积网络和梯度算子构建密集梯度卷积模块,并将该模块应用在生成器中,用以增强融合图像的纹理细节;构造多尺度结构相似度和L1范数相结合的损失函数,用以提高网络的整体性能。在ZJU-RGB-P数据集进行定性比较和定量分析,实验结果表明,所提算法具有更好的主观视觉感受,同时各项评价指标均得到明显提升。     

基于阶梯网络与交叉融合的端到端图像去雾

针对卷积神经网络类图像去雾方法存在的细节丢失、颜色失真、去雾不彻底等问题,提出一种基于阶梯网络与注意力交叉融合的端到端图像去雾算法.整体网络模型包含特征提取、特征融合、图像重建三个模块,其中特征提取包括有雾图像细节和轮廓特征的提取,由阶梯网络的不同阶梯层提取实现;特征融合模块以注意力机制的交叉融合实现,并结合自适应残差...     

合成孔径光学系统的成像特性和图像复原

以Y-4合成孔径系统为基本结构,分析和比较了不同填充因子Y-4系统的U-V平面覆盖、点扩散函数和调制传递函数特性;用Zemax和Matlab软件对系统进行模拟成像,利用维纳滤波和改进的维纳滤波对加噪图像进行复原,使用峰值信噪比(PNSR)标准比较了不同填充因子Y-4系统的复原效果,并分析了影响合成孔径系统成像质量和复原效果的因素。结论如下:通过图像复原,可以极大地改善合成孔径系统所成图像的像质,提高图像的清晰度,使得复原后的图像和其等效单孔径系统所成的像很接近,实现大孔径成像系统的观测效果;图像复原的效果与合成孔径系统的阵列结构和噪声类型有关。     

基于深度学习的合成孔径雷达图像去噪算法

针对合成孔径雷达在生成图像时产生的固有斑点噪声问题,提出了一种基于多尺度注意力级联卷积神经网络的去噪算法,用多尺度卷积网络与注意力机制来实现图像的特征提取,将级联网络结构作为主网络中的特征增强部分,并加入批量归一化来防止模型中出现过拟合。实验结果表明,所提算法相较于其他传统图像去噪算法,峰值信噪比、结构相似性分别平均提高了0.75 dB～14.45 dB和0.01～0.16,在图像熵上也优于其他算法,并且能较好地恢复图像中的细节信息。