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红外图像识别的Transformer频域可学习性方法
1
作者
赖光明
张倬实
+1 位作者
郭鑫平
汪敏
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023年第8期13-18,共6页
伴随工业自动化的发展,红外图像识别技术更多地应用于自动化生产领域。红外图像存在噪点多、图像质量差、色彩信息缺失等特点。针对上述特点,提出一种从红外图像频率信息出发,对红外图像进行识别的检测方法——红外图像频域检测方法(IF...
伴随工业自动化的发展,红外图像识别技术更多地应用于自动化生产领域。红外图像存在噪点多、图像质量差、色彩信息缺失等特点。针对上述特点,提出一种从红外图像频率信息出发,对红外图像进行识别的检测方法——红外图像频域检测方法(IFDM)。首先,有别于传统图像处理,该方法从频域角度出发,通过离散傅里叶变换,将图像信息变换到频域,有利于更好地把握红外图像特有的结构特征;其次,在频域进行可学习的频率信息筛选,增强了模型的特征提取能力;最后,引入了Transformer结构,相较于CNN结构,该结构能更好地整合图像中的全局信息。通过在3个特有的红外图像数据集上进行测试,与其他算法在准确率以及模型收敛速度层面进行比较,验证了该方法的可行性。
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关键词
红外图像识别
机器
学习
TRANSFORMER
频率深度学习
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职称材料
题名
红外图像识别的Transformer频域可学习性方法
1
作者
赖光明
张倬实
郭鑫平
汪敏
机构
西南石油大学电气信息学院
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023年第8期13-18,共6页
基金
国家自然科学基金(62006200)
四川省科技计划支持项目(2022YFG0179)
+2 种基金
油气藏地质及开发工程国家重点实验室(成都理工大学)项目(PLC20211104)
中国石油-西南石油大学创新联合体科技合作项目(2020CX020000)
四川省科技创新苗子工程(2022032)。
文摘
伴随工业自动化的发展,红外图像识别技术更多地应用于自动化生产领域。红外图像存在噪点多、图像质量差、色彩信息缺失等特点。针对上述特点,提出一种从红外图像频率信息出发,对红外图像进行识别的检测方法——红外图像频域检测方法(IFDM)。首先,有别于传统图像处理,该方法从频域角度出发,通过离散傅里叶变换,将图像信息变换到频域,有利于更好地把握红外图像特有的结构特征;其次,在频域进行可学习的频率信息筛选,增强了模型的特征提取能力;最后,引入了Transformer结构,相较于CNN结构,该结构能更好地整合图像中的全局信息。通过在3个特有的红外图像数据集上进行测试,与其他算法在准确率以及模型收敛速度层面进行比较,验证了该方法的可行性。
关键词
红外图像识别
机器
学习
TRANSFORMER
频率深度学习
Keywords
infrared image recognition
machine learning
Transformer
frequency deep learning
分类号
TN219 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
红外图像识别的Transformer频域可学习性方法
赖光明
张倬实
郭鑫平
汪敏
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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0
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