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基于动态金字塔和子空间注意力的图像超分辨率重建网络被引量：6: 2022年; 针对现有单图像超分辨率卷积神经网络存在模型参数过多以及重建失真过大的问题,提出了一种基于动态金字塔结构与子空间注意力模块的轻量级单图像超分辨率网络模型。首先,所采用的动态多尺度金字塔特征组合模块的网络主体由动态卷积和金字塔分组卷积构成。其次,动态卷积可以根据不同的图像内容自适应地进行不同的卷积操作,从而对不同的图像提取出不同的特征;金字塔分组卷积不仅可以更好地提取多尺度图像特征信息,而且能够有效降低网络模型的参数量。最后,在网络模型末端采用子空间注意力模块,将图像的通道空间分为多个子空间,并为每个子空间学习不同的注意力图,这样不仅可以更好地捕获图像的跨通道相关信息,而且可以有效融合各子空间的图像特征信息。与现有主流算法相比,所提方法不仅具有更小的网络模型参数量,而且重建出的超分辨率图像在视觉效果和定量分析方面均能取得更好的表现。; 何鹏浩余映徐超越; 关键词：超分辨率

基于残差注意力融合和门控信息蒸馏的图像修复被引量：2: 2022年; 图像修复在计算机视觉任务中具有重大的意义和价值。近年来,基于深度学习的图像修复模型被广泛应用于该领域中。但是现有的深度学习图像修复模型存在对破损图像中有效信息的利用不足和受破损图像中掩码信息干扰的问题,从而导致修复出的图像的部分结构缺失和部分细节模糊。为此,文中提出了基于残差注意力融合和门控信息蒸馏的图像修复模型。首先,该图像修复模型由生成器和鉴别器两部分组成,生成器的主干结构采用U-Net网络,由编码器和解码器组成;鉴别器采用马尔可夫鉴别器,由6个卷积层组成。然后,在编码器和解码器中分别构建残差注意力融合结构,以增强破损图像中有效信息的利用和减少掩码信息的干扰。最后,在编码器和解码器的跳跃连接中嵌入门控信息蒸馏模块,进一步提取待修复图像中的有效低级特征。在公开人脸和街景数据集上的实验结果表明:文中模型在语义结构和纹理细节方面具有更好的修复效果;文中模型的结构相似性、峰值信噪比、平均绝对值误差、最小平方误差和弗雷歇距离指标均优于5种对比模型,说明文中模型的修复质量优于对比模型。; 余映何鹏浩徐超越; 关键词：图像修复

利用通道注意力与分层残差网络的图像修复被引量：9: 2021年; 针对现有深度学习图像修复方法对不同尺度特征的感知和表达能力存在不足的问题,提出一种利用多尺度通道注意力与分层残差网络的图像修复模型.首先采用U-Net作为生成器的主干网络,实现对破损图像的编码与解码操作;然后通过在编码器与解码器中分别构建多尺度的分层残差结构,以增强网络提取和表达破损图像特征的能力;最后在编码器与解码器间的跳跃连接中嵌入扩张的多尺度通道注意力模块,以提高模型对编码器中图像低级特征的利用效率.实验结果表明,在人脸、街景等数据集的破损图像修复上,该模型在主观视觉感受和客观评价指标方面均优于其他经典的图像修复方法.; 杨昊余映; 关键词：图像修复多尺度

一种新的基于分段排序裁剪的分层构筑DTW识别算法: 分层构筑DTW识别算法是连接词识别的一种有效算法。本文提出一种分段排序裁剪的新方法, 在减少DTW算法运算量方面有显著效果,并将其用于一个连续数字的识别系统中,经测试,可以明显缩短识别时间,具有很强的实时性,有较高的识别...; 安镇宙杨鉴王红余映; 关键词：语音识别; 文献传递

基于除法归一化的图像视觉显著性检测方法: 本发明公开了一种基于除法归一化的图像视觉显著性检测方法，属于自底向上视觉显著性的自动计算领域。该方法利用各个像素的颜色和亮度特征来计算其视觉显著性，采用除法归一化计算模拟了初级视觉皮层中具有同类检测特征神经元的相互抑制作...; 余映林洁杨鉴

视觉注意计算模型设计及其应用研究: 视觉注意是人的视觉感知的一个重要特征,人可以在复杂的视觉场景中很容易地找到感兴趣的目标,但是传统的机器视觉却没有办法做到,本文的研究重点是如何设计拟人的视觉注意计算模型。目前自底向上的视觉注意模型主要有空间域模型和基于傅...; 余映; 关键词：主成分分析合成孔径雷达; 文献传递

选择性视觉注意机制下的多光谱图像舰船检测被引量：18: 2011年; 针对现有视觉注意计算模型不适于处理维度大于4的多维图像的不足,将选择性视觉注意机制引入到多光谱遥感图像目标检测中,提出一种基于双四元数的视觉注意计算模型.将多维数据构建成双四元数的形式,利用其傅里叶变换的相位谱来提取显著性区域以用于显著目标检测;实现了多维数据的整体处理,并充分利用了频率域和空间域的信息.与传统的多光谱图像目标检测方法相比,该模型计算复杂度低、对各种参数设置的依赖性小.模拟数据与真实多光谱遥感数据的实验结果表明,文中方法具有良好的检测效果,同时对噪声具有较强的鲁棒性.; 丁正虎余映王斌王斌; 关键词：视觉注意傅里叶变换舰船检测多光谱图像

一种壁画裂隙与脱落病害的自动标注方法: 本发明公开了一种壁画裂隙与脱落病害的自动标注方法，用于解决自动生成壁画病害掩膜的技术问题。本发明包括：获取不同大小的原始壁画图像；把RGB空间的原始壁画图像转换到HSV颜色空间；调整H、S、V三分量的权重系数；提取壁画中...; 邓小超余映杨琳霞杨蕾卢作俊朱信耿

基于嵌套U型结构网络的古代壁画破损区域检测: 2025年; 由于年代久远和自然因素等影响,许多古代壁画表面存在着不同程度的损坏,精准地检测这些破损区域对于保护文化遗产具有重要研究价值。然而,现有的方法在古代壁画的破损检测中存在检测不全,对微小细节的破损区域检测不准确等问题。针对以上问题,提出基于嵌套U型结构网络的壁画破损区域检测方法U2-DUANet,该方法采用了一种新的深度监督聚合模块,能够更有效地融合侧边输出的细节信息。提出了一种像素级上下文及通道注意力(pixel-wise contextual and channel attention,PCCA)机制,来选择性地关注每个像素上的信息上下文特征以及通道信息,更精确地捕捉图像的重要特征,提高模型的准确性。自主创建了一个古代破损壁画图像的数据集,并对其破损区域进行了人工标注。在壁画数据集上的实验结果表明,U2-DUANet相比于U-Net,在精确率和F-measure上分别提升了10.5个百分点和8.2个百分点,并且具有更好的鲁棒性和泛化能力。; 陈安余映赵辉荣王信超

基于频域多尺度分析的显著性检测被引量：2: 2020年; 针对现有显著性检测方法得到的显著区域不完整以及缺乏生物学依据的不足,提出一种基于频域多尺度分析的图像显著性检测方法.首先利用小波变换将输入图像的离散余弦变换(DCT)系数的幅度谱进行多尺度分解,计算得到多尺度下的空间域视觉显著图,然后依据显著性评价函数选出较优显著图,最后以自适应权重合成输入场景的视觉显著图.对不同类型数据集进行实验,包括心理物理学模板数据集、人眼注视轨迹数据集及显著目标分割数据集(包括ASD和ECSSD数据集),该方法对于多类型数据集在P-R曲线、ROC曲线及AUC指标等客观评价标准上均取得较高精确度,且在计算速度统计中计算较快,表明该方法优于其他经典的显著性检测方法.; 吴青龙余映杨鉴邵凯旋康迂星; 关键词：视觉注意显著性检测离散余弦变换小波变换

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余映

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