基于负修正和对比度拉伸的快速去雾算法

针对目前主流去雾方法算法复杂度高而难以满足实时性需求的问题,提出一种提高雾天图像对比度、保持图像颜色的快速算法。对输入图像的负像进行对比度拉伸间接提升雾天图像的对比度,达到了节约运算时间的效果。针对由Lipschitz系数得到的图像结构信息设置自适应的参数,参数设置由关于Lipschitz系数的函数和关于局部像素块亮度平均值的函数两部分组成,最后利用Sigmoid函数自适应地拉伸图像,能够得到色彩自然、细节清晰的无雾图像,相对于He算法,所提算法在速度方面提升了约90%。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时达到了较好的主观视觉愉悦性,更符合实际工程应用的要求。     

一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法

针对现有卷积神经网络在超分辨率重建的图像上存在部分细节特征不够突出、边缘模糊等问题,在现有模型三大模块的基础上对映射模块及损失函数进行细致剖析,提出了一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法．该算法通过构建多映射网络,极大地丰富了图像在聚合高分辨图像时的特征维度．同时在重建模块的卷积层后引入全变分正则项,结合误差反向传播算法,可有效地对解空间约束,从而提取出精确、有效的特征,丰富重建图像的细节信息．在常用数据集上的实验结果表明,该算法生成的网络模型获得了更好的超分辨率结果,主观视觉评价和客观衡量指标有一定的改进,有效地提高了图像的分辨率．     

基于交叉视觉皮质模型的骨架伪分支剔除方法

为解决骨架伪分支剔除过程中目标几何尺寸失真和处理效率低下的问题,提出一种基于交叉视觉皮质模型的图像骨架伪分支剔除算法。首先,依据骨架伪分支的固有特征,引入并修正了骨架分支端点和连接点的定义,以准确获取骨架分支与伪分支的位置信息;然后,利用这些点的位置信息和交叉视觉皮质模型循环点火次数,构建出交叉视觉皮质神经元传播的熄火条件;最后,在熄火条件的指引下,借助点火神经元动态发放的脉冲具有并行传播的生物性能,从而快速判断并准确剔除伪分支。与传统数学形态学方法的比较实验结果表明,该算法不仅计算速度快,抗噪能力强,而且能够保持骨架结构的完整性。     

基于稀疏掩模Transformer的遥感图像目标检测方法

针对遥感图像中目标尺度差异较大和方向分布随机等导致检测精度较低的问题,提出一种基于稀疏掩模Transformer的遥感目标检测方法。该方法以Transformer网络为基础,首先引入角度参量,使其适应遥感目标的旋转特性;其次在特征提取部分以多层级特征金字塔为输入,以应对遥感图像目标尺寸变化大的特点,提高对不同尺度目标的检测效果,尤其对小目标的检测效果提升明显;最后以稀疏-插值注意力模块代替自注意力模块,有效缓解了Transformer网络检测高分辨遥感图像时计算量大的缺陷,并且加快了网络的收敛速度。在大型遥感数据集DOTA上的实验结果表明,所提方法的平均检测精度为78.43%,检测速度为12.5 frame/s,与基准方法相比,平均精度均值（mAP）提高了3.07个百分点,证明了所提方法的有效性。