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基于Res2-Unet多阶段监督的图像降噪
被引量:
1
1
作者
刘言
陈刚
+2 位作者
喻春雨
王世允
孙斌
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期920-935,共16页
为了提高基于深度学习的图像降噪效率,提出了一种基于Res2-Unet-SE的多阶段监督深度残差(Multi-stage Supervised Deep Residual,MSDR)降噪神经网络。首先基于该神经网络,将图像降噪分为多阶段处理过程;然后在各处理阶段,将不同分辨率...
为了提高基于深度学习的图像降噪效率,提出了一种基于Res2-Unet-SE的多阶段监督深度残差(Multi-stage Supervised Deep Residual,MSDR)降噪神经网络。首先基于该神经网络,将图像降噪分为多阶段处理过程;然后在各处理阶段,将不同分辨率图像块输入到Res2-Unet子网络中获取不同尺度特征信息,并通过通道注意力机制将自适应学习的特征融合信息传递到下阶段;最后将不同尺度特征信息叠加,完成高质量的图像降噪。实验选择BSD400数据集用于训练,通过Set12数据集进行高斯噪声的降噪测试;通过SIDD数据集完成真实噪声的降噪测试。通过与常见的降噪神经网络对比表明,对图像添加σ=15,25,50的高斯噪声时,经本文算法降噪后的图像PSNR比对高斯噪声消除性能较好的DNCNN分别提高0.03 dB,0.05 dB,0.14 dB;在σ=25,50时,相较于MPRNET分别提高了0.02 dB, 0.06 dB。对含真实噪声的图像,经本文算法降噪后的图像PSNR比CBDNET算法提高0.48 dB。实验分析表明,本文算法在图像降噪上具有较高的鲁棒性,不仅能从噪声中有效恢复图像细节,还能充分保持图像的全局依赖关系。
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关键词
图像降噪
真实噪声
残差网络
通道
注意力
机制
监督注意力机制
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职称材料
基于深度学习的卫星图像道路分割算法
被引量:
3
2
作者
张新华
黄梦醒
+3 位作者
张雨
李玉春
单怡晴
冯思玲
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期306-313,共8页
针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫...
针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫星图像道路数据集上的测试结果表明,与FCN、SegNet、U_Net算法相比,该算法模型的准确率、召回率和精确率指标分别达到96.3%、96.9%和96.6%,能够有效地对道路元素进行准确分割。
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关键词
深度学习
道路分割
密集连接模块
空间空洞金字塔结构
注意力
监督
机制
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职称材料
题名
基于Res2-Unet多阶段监督的图像降噪
被引量:
1
1
作者
刘言
陈刚
喻春雨
王世允
孙斌
机构
南京邮电大学电子与光学工程学院
江苏北方湖光光电有限公司
南京邮电大学自动化学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期920-935,共16页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61801239)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.30918014106)
南京邮电大学校企合作项目资助(No.2018外002,No.2019外157)。
文摘
为了提高基于深度学习的图像降噪效率,提出了一种基于Res2-Unet-SE的多阶段监督深度残差(Multi-stage Supervised Deep Residual,MSDR)降噪神经网络。首先基于该神经网络,将图像降噪分为多阶段处理过程;然后在各处理阶段,将不同分辨率图像块输入到Res2-Unet子网络中获取不同尺度特征信息,并通过通道注意力机制将自适应学习的特征融合信息传递到下阶段;最后将不同尺度特征信息叠加,完成高质量的图像降噪。实验选择BSD400数据集用于训练,通过Set12数据集进行高斯噪声的降噪测试;通过SIDD数据集完成真实噪声的降噪测试。通过与常见的降噪神经网络对比表明,对图像添加σ=15,25,50的高斯噪声时,经本文算法降噪后的图像PSNR比对高斯噪声消除性能较好的DNCNN分别提高0.03 dB,0.05 dB,0.14 dB;在σ=25,50时,相较于MPRNET分别提高了0.02 dB, 0.06 dB。对含真实噪声的图像,经本文算法降噪后的图像PSNR比CBDNET算法提高0.48 dB。实验分析表明,本文算法在图像降噪上具有较高的鲁棒性,不仅能从噪声中有效恢复图像细节,还能充分保持图像的全局依赖关系。
关键词
图像降噪
真实噪声
残差网络
通道
注意力
机制
监督注意力机制
Keywords
image denoising
real noise
residual network
channel attention mechanism
supervisory at⁃tention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度学习的卫星图像道路分割算法
被引量:
3
2
作者
张新华
黄梦醒
张雨
李玉春
单怡晴
冯思玲
机构
海南大学计算机与网络空间安全学院
海南大学信息与通信工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期306-313,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1703403,2018YFB1404400)
海南省重点研发计划(ZDYF2019020)
海南省高等学校科学研究项目(Hnky2019-22)。
文摘
针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫星图像道路数据集上的测试结果表明,与FCN、SegNet、U_Net算法相比,该算法模型的准确率、召回率和精确率指标分别达到96.3%、96.9%和96.6%,能够有效地对道路元素进行准确分割。
关键词
深度学习
道路分割
密集连接模块
空间空洞金字塔结构
注意力
监督
机制
Keywords
deep learning
road segmentation
dense connection module
Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP)
attention monitoring mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Res2-Unet多阶段监督的图像降噪
刘言
陈刚
喻春雨
王世允
孙斌
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的卫星图像道路分割算法
张新华
黄梦醒
张雨
李玉春
单怡晴
冯思玲
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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