1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
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    1. 基于感知损失的遥感图像全色锐化反馈网络
    王乐, 杨晓敏
    计算机科学    2021, 48 (8): 91-98.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200700112
    摘要 (77)   PDF (2909KB) (207)  
    全色锐化旨在通过一个高分辨率的单通道全色图像(Panchromatic,PAN)锐化一个低分辨率的多通道多光谱图像(Multispectral,MS),得到一个高分辨率的多通道多光谱图像(High Resolution Multispectral,HRMS),这是遥感图像处理中的重要任务。文中提出了一个基于感知损失的反馈网络,首先对PAN图像和MS图像分别提取细节信息和光谱信息,然后将其合并后利用堆叠的上下采样层和密集连接进行信息融合,利用反馈连接使高层次的信息丰富低层次的信息,最后重建HRMS图像。与传统全色锐化算法相比,所提算法将PAN图像和HRMS图像一起作为网络输出的监督,通过求取PAN图像和网络重建HRMS图像的感知损失使输出图像含有更丰富的空间细节信息。无论是在客观指标还是视觉感受方面,与现有广泛使用的算法相比,所提算法都有更好的效果。
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    2. 基于随机森林的空域-频域联合特征全参考彩色图像质量评价方法
    杨小琴, 刘国军, 郭建慧, 马文涛
    计算机科学    2021, 48 (8): 99-105.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200700106
    摘要 (77)   PDF (2679KB) (194)  
    文中旨在设计一种可以自动评估图像质量,并达到与人类视觉系统相一致的客观评价算法。针对大多数传统的全参考图像质量评价方法只在空域中分析图像,并且在池策略上存在不足,文中提出了一种基于随机森林的空域-频域联合特征全参考彩色图像质量评价方法。该方法首先在空域上提取色度和梯度特征,刻画图像的颜色信息和空间结构信息;在频域上提取log-Gabor滤波器组响应后的纹理细节信息以及空间频率特征,将二者作为联合特征;然后利用随机森林学习特征向量与主观意见得分之间的映射关系,预测客观质量得分。在TID2013,TID2008和CSIQ 3个标准数据库上的实验结果表明,所提方法的综合评价性能优于目前主流的全参考评价算法,尤其是在TID2013数据库上其皮尔逊线性相关系数值达到了0.9397。
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    3. 基于关键点检测的无锚框轻量级目标检测算法
    龚浩田, 张萌
    计算机科学    2021, 48 (8): 106-110.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200700161
    摘要 (162)   PDF (1891KB) (281)  
    针对基于关键点的目标检测参数量大、检测框误匹配的问题,提出一种轻量级的基于关键点检测的无锚框目标检测算法。首先将输入图片输入优化过的特征提取算法,通过级联角池化与中心池化,输出3个关键点的热力图与它们的嵌入向量;然后通过嵌入向量匹配热力图并画出检测框。文中的创新点在于将SqueezeNet中的轻量级模块firemodule适配至CenterNet,并用深度可分离卷积代替主干网的常规卷积,同时,针对CenterNet的检测框误匹配问题优化了算法输出形式与训练时的损失函数。实验结果表明,改良后的算法使得原有的CenterNet算法模型尺寸缩小为原来的1/7,同时检测精度与速度较YOLOv3,CornerNet-Lite等相同量级的算法仍有所提高。
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    4. 融合Tamura纹理特征的改进FCM脑MRI图像分割算法
    乔颖婧, 高保禄, 史瑞雪, 刘璇, 王朝辉
    计算机科学    2021, 48 (8): 111-117.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200700003
    摘要 (80)   PDF (3273KB) (187)  
    针对FCM算法在分割脑MRI图像时存在噪声敏感性和初始聚类中心随机性的问题,提出一种融合图像Tamura纹理特征的改进FCM图像分割算法。首先提取图像的Tamura纹理特征,将其与灰度特征线性加权构成融合特征。然后使用模糊邻域关系计算像素点的密度,将其与距离关系结合自适应选取初始聚类中心。最后使用融合特征作为更新隶属度和聚类中心的特征约束。实验利用该方法与FCM,D-FCM,WKFCM方法对Brain Web脑MRI数据集中的图像进行分割,并在抗噪性、准确性和运行效率方面进行了比较。实验结果表明,所提算法能获取更优的初始聚类中心,在处理噪声和灰度不均匀图像上表现出更好的鲁棒性,能够快速有效地分割脑MRI图像。
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    5. 融合时序监督和注意力机制的脉络膜新生血管分割
    叶中玉, 吴梦麟
    计算机科学    2021, 48 (8): 118-124.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200600150
    摘要 (133)   PDF (2776KB) (294)  
    脉络膜新生血管(Choroidal Neovascularization,CNV)一般出现在老年性黄斑变性(Age-related macular degeneration,AMD)晚期,在光学相干断层成像(SD-OCT)中对CNV进行准确分割对AMD的诊疗具有重要意义。文中提出了一种融合时序模型与注意力机制的CNV分割网络。该方法将连续的SD-OCT图像输入分割网络,在编码器部分提取图片多尺度信息,为了更好地提取图片局部特征,又在跳跃连接部分加入注意力门;同时,为了解决分割不连续的问题,在分割网络池化后加入了时序约束网络以构建相邻帧连续性约束,并在损失函数中加入梯度约束以更好地保留病变边界;采用空间金字塔将两部分网络特征图融合以产生分割损失,提高了最终的分割精度。基于患者独立性对12名患者的200组眼睛数据进行实验,该方法的Dice系数为76.3%,overlap达到60.7%,能够在SD-OCT图像中对CNV进行可靠的分割。
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    6. 基于非凸低秩矩阵逼近和全变分正则化的高光谱图像去噪
    陶星朋, 徐宏辉, 郑建炜, 陈婉君
    计算机科学    2021, 48 (8): 125-133.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200400143
    摘要 (88)   PDF (4373KB) (260)  
    高光谱图像在采集过程中经常受到混合噪声的干扰,严重影响了图像后续应用的性能,因此图像去噪已成为一个极其重要的预处理过程。文中采用非凸正则项代替传统的核范数重新构造逼近问题,使稀疏正则项更贴近本质秩函数的属性,进而提出了一种将非凸代理函数、全变分正则项和l2,1范数集成于统一框架的混合噪声去除算法。所提算法旨在将退化的高光谱图像以矩阵的形式分解为低秩分量和稀疏项,并利用全变分正则化保持边缘信息,提高了高光谱图像的空间分段平滑性。最后利用非凸代理函数的特殊性质,采用一种基于增广拉格朗日乘子法的迭代算法进行变量优化求解。通过多组实验进行验证,结果表明所提算法不仅能有效地去除混合噪声,而且能较好地保持图像的结构和细节,与现有的其他高光谱去噪方法相比,其在视觉效果和定量评价结果上都明显提升。
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    7. 基于改进SIFT的无人机航拍图像快速配准研究
    胡育诚, 芮挺, 杨成松, 王东, 刘恂
    计算机科学    2021, 48 (8): 134-138.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200600140
    摘要 (68)   PDF (3750KB) (275)  
    为了提高无人机航拍图像配准的实时性,通过分析无人机巡航高度相对稳定及图像缺乏高频的细节信息的特点,提出了一种改进SIFT特征点检测方法,显著提高了图像的配准速度,并构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集进行实验验证。首先分析了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法关于特征点尺度不变性的理论依据及实现方法,提出了消除冗余性能的策略;然后采用减少高斯金字塔阶数与层数以及选择在每阶的第三层图像开始检测极值点,以减小差分尺度空间规模的方法;最后在数据集上进行了与现有图像配准方法的对比实验。实验结果证明,所提方法能够获得匹配稳健、鲁棒性高的特征点,匹配耗时只有经典SIFT的1/10,该方法为无人机航拍图像快速拼接提供了技术支持。
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    8. 基于通道注意递归残差网络的图像超分辨率重建
    郭琳, 李晨, 陈晨, 赵睿, 范仕霖, 徐星雨
    计算机科学    2021, 48 (8): 139-144.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200500150
    摘要 (96)   PDF (2691KB) (364)  
    近年来,深度学习被广泛应用于图像超分辨率重建。针对基于深度学习的超分辨率重建方法存在的特征提取不充分、细节丢失和梯度消失等问题,提出一种基于通道注意的递归残差深度神经网络模型,用于单幅图像的超分辨率重建。该模型采用残差嵌套网络和跳跃连接构成一种简洁的递归残差网络结构,能够加快深层网络的收敛,同时避免网络退化和梯度问题。在特征提取部分,引入注意力机制来提升网络的判别性学习能力,以提取到更准确、有效的深层残差特征;随后结合并行映射重建网络,最终实现超分辨率重建。在数据集Set5,Set14,B100和Urban100上进行放大2倍、3倍和4倍的重建测试实验,并从客观指标和主观视觉效果上将所提方法与主流方法进行比较。实验结果显示,所提方法在全部4个测试数据集上的客观指标较对比方法均有明显提升,其中,相比插值法和SRCNN 算法,在放大2倍、3倍、4倍时所提方法的平均PSNR值分别提升了3.965dB和1.56dB、3.19dB和1.42dB、2.79dB和1.32dB。视觉效果对比也表明所提方法能更好地恢复图像细节。
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    9. 利用全局与局部帧级特征进行基于共享注意力的视频问答
    王雷全, 候文艳, 袁韶祖, 赵欣, 林瑶, 吴春雷
    计算机科学    2021, 48 (8): 145-149.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200800207
    摘要 (53)   PDF (2588KB) (265)  
    视频问答是视觉理解领域中非常重要且具有挑战性的任务。目前的视觉问答(VQA)方法主要关注单个静态图片的问答,而现实生活中的数据是立体动态的视频。 此外,由于问题的复杂性,视频问答任务必须根据问答问题恰当地处理多种视觉特征才能获得高质量的答案。文中提出了一个通过利用局部和全局帧级别的视觉信息来进行视频问答的多共享注意力网络。具体来说,以不同帧率提取视频帧,并以此提取帧级的全局与局部视觉特征,这两种特征包含了多个帧级别特征,用于对视频时间动态建模,再以共享注意力的形式建模全局与局部视觉特征的相关性,然后结合文本问题来推断答案。在天池视频问答数据集上进行了大量的实验,验证了所提方法的有效性。
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    10. 基于Graph Cuts多特征选择的双目图像分割方法
    金海燕, 彭晶, 周挺, 肖照林
    计算机科学    2021, 48 (8): 150-156.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200800221
    摘要 (74)   PDF (2739KB) (180)  
    双目图像分割对后续立体目标合成与三维重建等应用至关重要。由于双目图像中包含场景深度信息,因此直接将单目图像分割方法应用于双目图像尚不能得到理想的分割结果。目前,大多数双目图像分割方法将双目图像的深度特征作为颜色特征的额外通道来使用,仅对颜色特征与深度特征做简单整合,未能充分利用图像的深度特征。文中基于多分类Graph Cuts框架,提出了一种交互式双目图像分割方法。该方法将颜色、深度和纹理等特征融合到一个图模型中,以更充分地利用不同特征信息。同时,在Graph Cuts框架中引入了特征空间邻域系统,增强了图像前景区域与背景区域内部像素点之间的关系,提高了分割目标的完整性。实验结果表明,所提方法有效提升了双目图像分割结果的精确度。
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