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基于感知推理和外部空间先验特征的图像修复
1
作者
吴鹏
张孙杰
+2 位作者
王永雄
陈远峰
覃海旺
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第4期933-943,共11页
在基于深度学习的图像修复算法中,当存在大面积掩码时,由于缺乏合理的先验信息指导,修复结果往往会出现伪影和模糊纹理等现象。针对此问题,提出将先验特征与图像预测滤波相结合的图像修复算法。该算法包含两个分支:图像滤波核预测分支...
在基于深度学习的图像修复算法中,当存在大面积掩码时,由于缺乏合理的先验信息指导,修复结果往往会出现伪影和模糊纹理等现象。针对此问题,提出将先验特征与图像预测滤波相结合的图像修复算法。该算法包含两个分支:图像滤波核预测分支和特征推理与图像滤波分支。从图像滤波核预测分支的解码器部分提取特征,利用多尺度外部空间特征融合对掩码区域特征进行重建,并传递给另一分支的解码阶段作为先验特征,为图像修复提供更为丰富的语义信息。然后,在特征推理和图像滤波分支部分引入空间特征感知推理块,它能够过滤掉分散注意力的特征,同时捕捉信息丰富的远距离图像上下文进行推理。最后,使用图像预测滤波核进行过滤消除伪影。在CelebA和Places2数据集上与其他修复网络进行对比实验,证明了该方法在修复质量上的优越性。
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关键词
图像修复
先验特征
图像预测滤波
特征感知推理
外部空间特征融合
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职称材料
融合先验信息的残差空间注意力人脸超分辨率重建模型
被引量：
1
2
作者
袁健
李佳慧
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第5期1035-1042,共8页
针对公共场所监控图像中低分辨率人脸图像利用现有人脸识别系统识别准确率低的问题,提出了融合先验信息的残差空间注意力人脸超分辨率重建模型,用该模型对低分辨率人脸图像进行预处理后再进行识别可大大提升识别准确率.该模型将面部先...
针对公共场所监控图像中低分辨率人脸图像利用现有人脸识别系统识别准确率低的问题,提出了融合先验信息的残差空间注意力人脸超分辨率重建模型,用该模型对低分辨率人脸图像进行预处理后再进行识别可大大提升识别准确率.该模型将面部先验结构信息嵌入到生成对抗网络模型中,再采用残差空间注意力激活算法突出空间位置中携带高频信息的特征,最后使用多阶特征融合算法充分利用不同尺度的特征,防止携带高频信息的人脸特征在网络传播中丢失.实验结果表明,重建出的超分辨率人脸图像具有更多的面部细节特征,大大提高了对低分辨率人脸图像的识别准确率,并且与其他5种模型相比,新模型具有较低的耗时和较少的参数.
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关键词
面部先验信息
残差空间注意力
特征融合
超分辨率重建
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职称材料
基于多尺度分割的高光谱图像稀疏表示与分类
被引量：
19
3
作者
唐中奇
付光远
+1 位作者
陈进
张利
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期2708-2714,共7页
针对高光谱特征的稀疏表示,提出了一种基于多尺度分割的空间加权算法用于高光谱图像分类。该算法采用更合理的邻域定义挖掘空间先验信息,优化类边缘像元的稀疏表示。首先,通过多尺度分割提供邻域空间约束;结合拉普拉斯尺度混合(LSM)先验...
针对高光谱特征的稀疏表示,提出了一种基于多尺度分割的空间加权算法用于高光谱图像分类。该算法采用更合理的邻域定义挖掘空间先验信息,优化类边缘像元的稀疏表示。首先,通过多尺度分割提供邻域空间约束;结合拉普拉斯尺度混合(LSM)先验,分别对每个邻域组内像元进行空间加权的稀疏表示。然后,采用概率支持向量机(SVM)分类,同时提供像元的分类标签及其置信度。最后,以此置信度为权重,对多尺度分类图进行加权融合,生成最终的分类图。实验显示,本文算法能够增强光谱特征表示的稀疏性和鲁棒性,提高总体分类精度;在小样本训练下,单类的分类精度可提升30%左右,表明该算法在高光谱应用中具有较强的实用性。
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关键词
高光谱图像分类
光谱稀疏表示
空间先验融合
多尺度策略
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职称材料
多尺度融合背景与目标先验的显著性目标检测
被引量：
1
4
作者
刘凡
杨赛
+1 位作者
杨慧
林宏达
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期48-51,共4页
为了解决当目标不在图像中心或者出现在图像周边时,基于中心先验或者背景先验的显著性检测算法往往会产生错误检测的问题,提出使用目标性作为先验信息得到前景显著图,并且利用乘法运算将其与基于背景先验信息计算的显著图相融合,然后进...
为了解决当目标不在图像中心或者出现在图像周边时,基于中心先验或者背景先验的显著性检测算法往往会产生错误检测的问题,提出使用目标性作为先验信息得到前景显著图,并且利用乘法运算将其与基于背景先验信息计算的显著图相融合,然后进行空间优化得到单尺度下的显著图,最终显著图为多尺度显著图的加权融合.基于公开数据库的实验结果表明：与目前多种前沿算法相比,本文算法具有更优的检测性能,能够凸显整个显著性目标.
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关键词
视觉显著性
显著性目标检测
目标性
背景先验
空间优化
多尺度融合
原文传递
题名
基于感知推理和外部空间先验特征的图像修复
1
作者
吴鹏
张孙杰
王永雄
陈远峰
覃海旺
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第4期933-943,共11页
基金
上海市晨光学者基金(18CG52)
上海市自然科学基金(22ZR1443700)。
文摘
在基于深度学习的图像修复算法中,当存在大面积掩码时,由于缺乏合理的先验信息指导,修复结果往往会出现伪影和模糊纹理等现象。针对此问题,提出将先验特征与图像预测滤波相结合的图像修复算法。该算法包含两个分支:图像滤波核预测分支和特征推理与图像滤波分支。从图像滤波核预测分支的解码器部分提取特征,利用多尺度外部空间特征融合对掩码区域特征进行重建,并传递给另一分支的解码阶段作为先验特征,为图像修复提供更为丰富的语义信息。然后,在特征推理和图像滤波分支部分引入空间特征感知推理块,它能够过滤掉分散注意力的特征,同时捕捉信息丰富的远距离图像上下文进行推理。最后,使用图像预测滤波核进行过滤消除伪影。在CelebA和Places2数据集上与其他修复网络进行对比实验,证明了该方法在修复质量上的优越性。
关键词
图像修复
先验特征
图像预测滤波
特征感知推理
外部空间特征融合
Keywords
image inpainting
prior
features
image predictive filtering
feature perception reasoning
external
spatial
feature
fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
融合先验信息的残差空间注意力人脸超分辨率重建模型
被引量：
1
2
作者
袁健
李佳慧
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第5期1035-1042,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61775139)资助。
文摘
针对公共场所监控图像中低分辨率人脸图像利用现有人脸识别系统识别准确率低的问题,提出了融合先验信息的残差空间注意力人脸超分辨率重建模型,用该模型对低分辨率人脸图像进行预处理后再进行识别可大大提升识别准确率.该模型将面部先验结构信息嵌入到生成对抗网络模型中,再采用残差空间注意力激活算法突出空间位置中携带高频信息的特征,最后使用多阶特征融合算法充分利用不同尺度的特征,防止携带高频信息的人脸特征在网络传播中丢失.实验结果表明,重建出的超分辨率人脸图像具有更多的面部细节特征,大大提高了对低分辨率人脸图像的识别准确率,并且与其他5种模型相比,新模型具有较低的耗时和较少的参数.
关键词
面部先验信息
残差空间注意力
特征融合
超分辨率重建
Keywords
facial
prior
information
residual
spatial
attention
feature
fusion
super resolution reconstruction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于多尺度分割的高光谱图像稀疏表示与分类
被引量：
19
3
作者
唐中奇
付光远
陈进
张利
机构
第二炮兵工程大学信息工程系
清华大学电子工程系
北京市遥感信息研究所
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期2708-2714,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61132007
No.61202332)
中国博士后科学基金资助项目(No.2012M521905)
文摘
针对高光谱特征的稀疏表示,提出了一种基于多尺度分割的空间加权算法用于高光谱图像分类。该算法采用更合理的邻域定义挖掘空间先验信息,优化类边缘像元的稀疏表示。首先,通过多尺度分割提供邻域空间约束;结合拉普拉斯尺度混合(LSM)先验,分别对每个邻域组内像元进行空间加权的稀疏表示。然后,采用概率支持向量机(SVM)分类,同时提供像元的分类标签及其置信度。最后,以此置信度为权重,对多尺度分类图进行加权融合,生成最终的分类图。实验显示,本文算法能够增强光谱特征表示的稀疏性和鲁棒性,提高总体分类精度;在小样本训练下,单类的分类精度可提升30%左右,表明该算法在高光谱应用中具有较强的实用性。
关键词
高光谱图像分类
光谱稀疏表示
空间先验融合
多尺度策略
Keywords
hyperspectral image classification
spectral sparse representation
spatial prior fusion
multiscale scheme
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
多尺度融合背景与目标先验的显著性目标检测
被引量：
1
4
作者
刘凡
杨赛
杨慧
林宏达
机构
河海大学计算机与信息学院
南通大学电气工程学院
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期48-51,共4页
基金
江苏省普通高校自然科学基金资助项目(16KJB520037)
国家自然科学基金资助项目(61602150)
+2 种基金
中国博士后科学基金资助项目(2016M600355,2017T100323)
江苏省博士后科研计划资助项目(1601013B)
南通大学大学生创新训练计划资助项目(2017179)
文摘
为了解决当目标不在图像中心或者出现在图像周边时,基于中心先验或者背景先验的显著性检测算法往往会产生错误检测的问题,提出使用目标性作为先验信息得到前景显著图,并且利用乘法运算将其与基于背景先验信息计算的显著图相融合,然后进行空间优化得到单尺度下的显著图,最终显著图为多尺度显著图的加权融合.基于公开数据库的实验结果表明：与目前多种前沿算法相比,本文算法具有更优的检测性能,能够凸显整个显著性目标.
关键词
视觉显著性
显著性目标检测
目标性
背景先验
空间优化
多尺度融合
Keywords
visual saliency
salient object detection
objectness
background
prior
spatial
optimization
multi-scale
fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于感知推理和外部空间先验特征的图像修复
吴鹏
张孙杰
王永雄
陈远峰
覃海旺
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
融合先验信息的残差空间注意力人脸超分辨率重建模型
袁健
李佳慧
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
3
基于多尺度分割的高光谱图像稀疏表示与分类
唐中奇
付光远
陈进
张利
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
19
下载PDF
职称材料
4
多尺度融合背景与目标先验的显著性目标检测
刘凡
杨赛
杨慧
林宏达
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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