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基于自学习局部线性嵌入的多幅亚像元超分辨成像 被引量:6
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作者 穆绍硕 张叶 贾平 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2677-2686,共10页
研究了软硬件相结合的亚像元超分辨成像技术。首先通过探测器扫描获得同一场景彼此错位亚像元像素的多帧图像作为训练样本和输入图像;然后针对传统的局部线性嵌入(LLE)实例学习超分辨算法过于依赖外部训练样本,不利于光电成像系统直接... 研究了软硬件相结合的亚像元超分辨成像技术。首先通过探测器扫描获得同一场景彼此错位亚像元像素的多帧图像作为训练样本和输入图像;然后针对传统的局部线性嵌入(LLE)实例学习超分辨算法过于依赖外部训练样本,不利于光电成像系统直接处理等缺点,提出了一种基于自学习的改进LLE算法;采用新的LLE权值计算方法获得正数权值,同时对初始估计再次运用自学习LLE方法恢复丢失的高频细节信息。仿真实验结果表明,该算法重构的图像的信噪比比传统LLE超分辨算法提高了0.8dB,运行时间提高了75%,视觉上可感知重构图像的细节信息更丰富。与其它方法相比,用搭载的微位移实验平台运行本文算法所获得重构图像的信噪比和信息熵都有很大提高,表明本文算法能获得高质量和高分辨率的重构图像。 展开更多
关键词 超分辨成像 亚像元图像 自学习 局部线性嵌入 训练样本
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基于空频域结合的显著目标检测 被引量:2
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作者 杜慧 张涛 +1 位作者 张叶 穆绍硕 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期913-920,共8页
为了能更准确地检测出图像中的各种显著性目标,针对单一域的显著性目标检测方法容易造成有用信息遗失的缺点,提出一种将图像频域的全局信息与空域的局部信息结合获得更全面的显著性目标信息的新模型。通过融合两个域中的有用信息,将空... 为了能更准确地检测出图像中的各种显著性目标,针对单一域的显著性目标检测方法容易造成有用信息遗失的缺点,提出一种将图像频域的全局信息与空域的局部信息结合获得更全面的显著性目标信息的新模型。通过融合两个域中的有用信息,将空域中的局部信息与频域中的全局信息进行信息的优势互补。此模型不但可以加强复杂背景下显著区域部分,而且可以有效抑制重复的非显著性部分。实验表明该模型方法相对于其它单一域的模型能较好的提取显著性目标区域,与单一的空频域模型比较,在准确率上相对于空域模型提高9.5%,相对于频域模型提高了6.3%。 展开更多
关键词 计算机视觉 显著性目标检测 空频域结合 局部信息 全局信息 融合显著图
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一种改进Papoulis-Gerchberg的多幅超分辨重构方法 被引量:4
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作者 穆绍硕 张叶 贾平 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期118-123,共6页
为进一步提高拍摄图像的分辨率,提出一种改进的Papoulis-Gerchberg超分辨算法.新算法提出边缘检测方法,可以改善传统方法空间复杂度和重构图像边缘模糊的问题.新算法在原有的算法基础上融于边缘检测,针对多幅同一场景输入图像,在每次Pap... 为进一步提高拍摄图像的分辨率,提出一种改进的Papoulis-Gerchberg超分辨算法.新算法提出边缘检测方法,可以改善传统方法空间复杂度和重构图像边缘模糊的问题.新算法在原有的算法基础上融于边缘检测,针对多幅同一场景输入图像,在每次Papoulis-Gerchberg迭代过程加入坎尼检测,同时将每步的重构误差投影到下一步重构过程,降低了算法空间复杂度,能有效恢复丢失的边缘高频信息.MATLAB实验结果表明,与现有的经典超分辨重构方法相比,本算法反映图像质量的峰值信噪比和灰度标准差更高,信噪比和灰度标准差比改进前算法分别提高0.5 d B和2.5.从视觉感官上对比,重构图像整体效果也更加清楚,去除了原始重构方法图像边缘叠影现象,有效提高了原始输入图像的分辨率. 展开更多
关键词 超分辨率 边缘检测 重构误差 多幅图像 峰值信噪比
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基于快速l1-范数稀疏表示和TGV的超分辨算法研究 被引量:1
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作者 穆绍硕 张解放 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期26-37,共12页
针对光学相机成像分辨率低、噪声干扰严重等问题,本文提出一种能有效去噪的高精度超分辨方法-基于快速l1-范数稀疏表示和二阶广义全变分(TGV)的超分辨方法。首先利用各向异性扩散张量(ADT)作为边缘高频信息,通过快速l1-范数稀疏表示方... 针对光学相机成像分辨率低、噪声干扰严重等问题,本文提出一种能有效去噪的高精度超分辨方法-基于快速l1-范数稀疏表示和二阶广义全变分(TGV)的超分辨方法。首先利用各向异性扩散张量(ADT)作为边缘高频信息,通过快速l1-范数稀疏表示方法建立LR图像和相对应的高频信息ADT的字典集;其次将字典学习到的ADT边缘信息和TGV模型组合成新的规则项;最后利用新的规则项建立超分辨代价函数,并利用图像增强后处理方法对整幅图像进行优化。结果表明:算法对仿真数据和SO12233靶标数据具有较高的可行性和鲁棒性,能有效去除噪声等异常点,获得高质量清晰图像,同时与其他经典算法相比,所提算法超分辨的峰值信噪比和结构相似度均有所增大。 展开更多
关键词 光学相机 超分辨 二阶广义全变分 快速稀疏表示 各向异性扩散张量
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基于多尺度特征提取网络的图像美学量化评分方法 被引量:2
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作者 王欣 穆绍硕 陈华锋 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期69-73,83,共6页
提出了一种基于多尺度特征提取网络的图像美学客观量化评分方法,该模型主要由多个多尺度特征提取单元级联组成,每个单元包含由3个不同卷积核组成的特征提取层、融合层和映射层。特征提取层通过联合图像的全局视图和局部视图组成网络输入... 提出了一种基于多尺度特征提取网络的图像美学客观量化评分方法,该模型主要由多个多尺度特征提取单元级联组成,每个单元包含由3个不同卷积核组成的特征提取层、融合层和映射层。特征提取层通过联合图像的全局视图和局部视图组成网络输入端,在输出端以EMD函数为损失函数,输出分布为1~10分的概率密度质量函数,并以分布均值作为图像美学量化值。实验证明,本文方法具有可行性和有效性,解决了传统方法只进行美感二进制等级分类的问题,给出了(模拟人类思维对)图像的客观量化评分;同时在AVA数据集上获得了优于几种主流算法的分类准确度。 展开更多
关键词 图像美学 多尺度特征 量化评分 EMD损失函数
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小型机载光电平台中基于扩展卡尔曼滤波的地面目标定位算法 被引量:14
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作者 穆绍硕 乔川 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期313-323,共11页
为提高小型机载光电平台的目标定位精度,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的目标定位算法。根据机载光电平台锁定跟踪目标的特性,对同一目标进行多次测量。依据组合导航系统测量的载机位置、姿态信息及位置编码器测量的框架角位置信息... 为提高小型机载光电平台的目标定位精度,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的目标定位算法。根据机载光电平台锁定跟踪目标的特性,对同一目标进行多次测量。依据组合导航系统测量的载机位置、姿态信息及位置编码器测量的框架角位置信息,结合地球椭球模型确定目标的视轴指向。建立状态方程和测量方程,利用扩展卡尔曼滤波对目标的地理位置进行估计。采用蒙特卡罗法分析了测量误差对目标定位精度的影响,仿真结果显示:所提算法的精度较高,稳健性较高。采用飞行试验验证了该算法的有效性,当飞行高度为4300m时,目标定位精度优于15m。与基于地球椭球模型的算法相比,所提算法的目标定位精度明显提高。 展开更多
关键词 遥感 目标定位 扩展卡尔曼滤波 机载光电平台 误差分析 飞行试验
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