最新刊期
      2021 年 第 11 期

        图像增强与分割

      • 邓箴,王一斌,刘立波
        2021, 36(11): 1463-1473. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0098
        摘要：针对传统的弱光照图像增强算法鲁棒性差，基于神经网络的图像增强算法直接从弱光照图像中估计增强结果，并未注入视觉注意机制，不能有效注意弱光照区域，导致算法增强结果的精度不高等问题，本文提出了注意残差稠密神经网络的弱光照图像增强算法来提高弱光照图像的增强精度和视觉效果。该算法主要包括注意循环网络和残差稠密网络，注意循环网络在光照图的引导下，利用循环网络结构逐步关注图像中的弱光照区域，从而产生由粗到细，逐步优化的光照注意图。而光照注意图则进一步联合弱光照图像作为后续的残差稠密网络的输入，引导残差稠密网络为弱光照区域分配更多的计算资源，更好地学习弱光照图像与增强图像的映射关系，得到准确的图像增强结果。实验表明，本文算法在合成图像及真实图像上均较常用算法有更好的增强效果。  
        关键词：弱光照图像增强;Retinex模型;卷积神经网络;残差稠密网络;注意机制   
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        发布时间：2021-11-08
      • 王德兴,王越,袁红春
        2021, 36(11): 1474-1485. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0058
        摘要：为解决光在水下传播过程中由吸收与散射效应导致的水下图像模糊、对比度低和颜色失真问题，提出一种基于Inception-Residual和生成对抗网络的水下图像增强算法。首先，将退化水下图像缩放至256×256×3大小，以获得用于训练模型的数据集。接着，将Inception模块、残差思想、编码解码结构和生成对抗网络相结合，构建IRGAN (Generative Adversarial Network with Inception-Residual)模型来增强水下图像。然后，利用全局相似性、内容感知和色彩感知构造多项损失函数，约束生成网络和判别网络的对抗训练。最后，通过训练好的模型对退化水下图像进行处理以获得清晰的水下图像。实验结果表明：与现有增强方法相比，所提算法增强的水下图像在PSNR、UIQM和IE指标上的平均值分别比第二名提升13.6%、4.1%和0.9%。在主观感知和客观评估中，增强后的水下图像在清晰度、对比度增强和颜色校正方面均得到改善。  
        关键词：图像处理;水下图像增强;Inception-Residual模块;编码解码结构;生成对抗网络   
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        发布时间：2021-11-08
      • 陈清江,胡倩楠,李金阳
        2021, 36(11): 1486-1496. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0001
        摘要：针对现有图像去模糊卷积神经网络在图像复原过程中易出现纹理细节丢失、不加区分地对待所有通道和空间特征信息以及去模糊效果不佳等问题，本文提出了一种基于双任务卷积神经网络的图像去模糊方法。将图像去模糊任务分为去模糊子任务和高频细节恢复子任务来进行。其一，提出一种基于残差注意力模块和八度卷积残差块的编解码子网络模型，将此网络模型用于图像去模糊子任务；其二，提出一种基于双残差连接的高频细节恢复子网络模型，将此网络模型用于高频细节恢复子任务。将两个子网络采用并联方式组合起来，并使用平均绝对误差损失与结构损失来共同约束训练方向，实现图像去模糊。实验结果表明，本文方法具有较强的图像复原能力和较丰富的细节纹理，峰值信噪比(PSNR)为32.427 6 dB，结构相似度为0.947 0。与目前先进的去模糊算法相比能够有效提升图像去模糊效果。  
        关键词：卷积神经网络;图像去模糊;八度卷积;注意力机制;双残差   
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        发布时间：2021-11-08
      • 史健锋,高治明,王阿川
        2021, 36(11): 1497-1505. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0093
        摘要：针对经典语义分割算法中存在的模型庞大、训练困难以及多尺度目标分割等问题，基于空洞空间金字塔池化(ASPP)和高分辨率网络(HRNet)提出了一种高效的多尺度图像语义分割方法。首先利用深度可分离卷积结合1*1卷积的方式改进了HRNet的基础模块，减少了模型参数；其次通过在全部的卷积层之后、修正线性单元(relu)激活函数之前添加批归一化层(BN)改善DeadRelu问题；最后添加了使用混合扩张卷积框架重构的ASPP，使用并行的上采样通道融合二者的优势，获得空间精准的分割结果，提出了Re-ASPP-HRNet。在公开数据集PASCAL VOC2012和CityScapes上的实验表明，改进后的方法相比于原HRNet分别实现了0.8%、0.5%平均交并比的精度提升，且减少了1/2的参数数量以及1/3占用内存。进一步提升了网络的性能，实现了更加高效可靠、有普适性的多尺度语义分割算法。  
        关键词：语义分割;深度学习;神经网络;高分辨率网络   
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        发布时间：2021-11-08
      • 兰旭婷,郭中华,李昌昊
        2021, 36(11): 1506-1515. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0088
        摘要：光学遥感图像受背景复杂度和语义信息量大等影响，在检测精度和效率上仍然存在一定的不足。本文提出了以Resnet50为基础特征提取的SSD300网络模型，加入注意力机制CBAM模块和特征融合FPN模块，采用Soft-NMS策略选取最终预测框，对遥感图像飞机目标进行更加有效地检测。最后，在2 150张飞机遥感图像数据集上进行训练，当IoU为0.5和0.75时平均精度MAP达到92.54%和63.44%，较改进前的算法模型提升了5.04%和11.38%，检测速度达到24.1 FPS。实验结果表明，该方法可以有效提高物体的检测能力，以及快速、准确地检测机场区域内的飞机物体，有效降低了飞机物体的漏检率，提高了检测精度和速度。  
        关键词：遥感图像;目标检测;注意力机制;特征融合   
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        发布时间：2021-11-08

        目标检测与跟踪

      • 白创,王英杰,闫昱,DJUKANOVIC Milena
        2021, 36(11): 1516-1524. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0018
        摘要：针对实时目标检测算法Tiny YOLOv3存在的深层特征难以提取、实时性不能满足需求、边界框定位不够准确的问题，提出一种改进的轻量级检测模型MTYOLO (MdFPN Tiny YOLOv3)。该模型构造多向特征金字塔网络(MdFPN)代替简单级联，充分完成了多层语义信息的提取与融合；使用深度可分离卷积代替标准卷积，有效降低网络复杂度，提升了检测的实时性能；采用Complete IOU loss (CIOU loss)代替MSE作为回归损失函数，极大地提高了边界框的回归精度。在PASCAL VOC和COCO数据集上对MTYOLO进行测试，结果表明，改进后模型的mAP最高可达到83.7%，检测速度最快可达到205 fps。  
        关键词：目标检测;特征金字塔网络;深度可分离卷积;Complete IOU loss   
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        发布时间：2021-11-08
      • 朱杰,王建立,王斌
        2021, 36(11): 1525-1534. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0059
        摘要：新冠疫情防控期间，为防止病毒扩散，需要在机场、车站等公共场所对人流的口罩佩戴情况实施管控。为了高效地监测人流的口罩佩戴情况，提出了一种基于YOLOv4-tiny改进的轻量级口罩检测算法。在YOLOv4-tiny的骨干网络之后引入空间金字塔池化结构，对输入特征层进行多尺度池化并融合，同时大幅增强网络的感受野。结合路径聚合网络，分两条路径将不同尺度的特征层相互融合、反复增强，以提升特征层对目标的表达能力。使用标签平滑策略优化了网络损失函数，以抑制网络训练过程中的过拟合问题。实验结果表明，该算法在口罩目标和人脸目标上的检测精度分别达到了94.7%和85.7%，相比于YOLOv4-tiny分别提高了4.3%和7.1%，实时检测速度达到76.8 FPS (on GeForce GTX 1050Ti)，满足了多种场景下口罩检测任务的检测精度与实时性要求。  
        关键词：口罩检测;YOLOv4-tiny;空间金字塔池化;特征融合   
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        发布时间：2021-11-08
      • 刘长吉,郝志成,杨锦程,朱明,聂海涛
        2021, 36(11): 1535-1544. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0069
        摘要：三维目标检测在实际工程应用中的难点在于深度传感器价格高、点云质量差、缺少丰富的纹理信息、三维数据训练集制作困难。对此本文提出一种基于实例分割的三维目标位置估计方法，可以用在多种传感器中，如相机-雷达，双目相机等。首先在二维图像下对目标进行实例分割，根据目标的分割掩码提取出目标的深度图像与RGB图像融合转化为粗略点云，最终进行异常噪声点去除，得到精细的目标点云。在KITTI数据集上进行了测试，平均精度值（AP）可以达到50%，表明该方法可以准确地估计到目标位置信息。本文提出的方法无需三维数据训练集，可以快速准确地进行三维物体点云的提取，仅使用二维检测器就可以达到三维物体检测的目的。  
        关键词：点云分割;三维目标检测;实例分割;异常检测;位置估计;深度学习   
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        发布时间：2021-11-08
      • 丁超,金珂,王少鑫,穆全全,宣丽,李大禹
        2021, 36(11): 1545-1553. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0043
        摘要：为实现对复合材料内部缺陷进行无损检测并对缺陷位置进行准确标记，本文提出了红外热波检测投影标注方法。利用红外热像仪获得闪光灯脉冲激励下样品的红外图像序列，并通过时间采样优化的脉冲相位算法进行处理，增强缺陷的检测效果，再通过自动阈值对缺陷位置进行提取并由投影仪将提取结果投射到样品表面。针对投影仪与热像仪视角差异等因素引起的图像畸变问题，本文提出了一种可见-红外相机辅助标定方法，通过辅助相机对投影仪进行标定，建立投影仪与热像仪的空间坐标关系，对缺陷提取结果进行畸变矫正，提高缺陷标记的精确度。实验结果表明，该缺陷检测及标记方法对不同大小缺陷的面积标记误差在10%以内，中心标记误差在3 mm以内，可以对材料内部缺陷进行较为精确的标记。  
        关键词：无损检测;脉冲相位法;阈值分割;投影变换;投影仪标定   
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      • 张博,龙慧,刘刚
        2021, 36(11): 1554-1564. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0113
        摘要：现有的目标跟踪算法中网格信息的冗杂度较高，增加了跟踪算法的复杂程度，使得跟踪时计算量过大，影响了跟踪效果。为此，以降低跟踪过程复杂度为首要目标，本文在考虑特征约束的情况下，利用光流场模型实现对多通道视频目标的有效跟踪。通过设定视频随机变量控制光流场数值模型的变化控制偏差并提取出多通道视频的归一化特征，引入全局池化处理方式解决传统方法多维度特征计算繁杂的问题。首先，根据图像像素强度与时间参数间的数值关系，控制光流场模型均值的偏差，得到视频特征；然后，利用激活函数将多通道参数数值映射处理为固定参数，构建多通道特征约束关系控制特征参数发生升维，减少数据计算维数；最后，划分视频图像中的背景及目标区域，通过构建像素运动模型完成对视频目标的跟踪。在设置实验仪器初始参数后，在数据库中随机选取视频片段作为实验对象，并通过设定不同帧图像的分辨率将其模拟为多通道视频信息，对传统算法与本文算法的性能展开测试，结果表明：本文算法不仅可以保证跟踪精确度高于0.90，还能将成功追踪率控制在96%以上，且其跟踪过程耗时最多仅需5.5 s。本文算法能够用复杂度较低的计算过程实现对多通道视频目标的跟踪，具有较低的计算量。  
        关键词：特征约束;光流场模型;多通道;视频目标;目标跟踪   
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        发布时间：2021-11-08

        目标识别与成像

      • 易三莉,王天伟,杨雪莲,佘芙蓉
        2021, 36(11): 1565-1572. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0027
        摘要：随着新冠肺炎的蔓延，为了准确诊断新冠肺炎，本文提出了一种改进的基于卷积神经网络的新冠肺炎识别算法即ARS-CNN算法。该算法在CNN网络结构的基础上，加入了新的功能模块：首先，为了捕获不同感受野的多尺度特征信息并加强网络对图像特征的利用，提出了跳跃连接RFB结构；其次，通过短连接aspp模块来改善网络在特征提取过程中图像分辨率减少所导致的局部信息丢失的问题；最后，将注意力机制GC模块与sSE模块进行融合实现对特征信息的筛选并完成特征信息之间的交互，从而提高新冠肺炎识别精度。在公开的COVID-19胸部X光数据集（Chest X-ray Database）上的实验表明，本文所提出的算法的加权平均准确率、精准率、召回率、FI分数、特异性分别为98.22%、97.91%、97.95%、97.92%、98.33%。与其他分类算法相比，本文所提出算法能够对肺部疾病进行高效识别，具有更高的识别性能。  
        关键词：新冠肺炎;跳跃连接RFB结构模块;短连接aspp模块;GC模块;sSE模块   
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        发布时间：2021-11-08
      • 杨海伦,王金聪,任洪娥,陶锐
        2021, 36(11): 1573-1582. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0095
        摘要：为解决无监督行人重识别研究中存在的遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题，本文提出基于可变形卷积的无监督域自适应模型。针对特征提取过程中的遮挡问题提出基于可变形卷积的CNN模型；在预训练阶段提出应用SPGAN直接减小域间差异，训练过程中提出使用CycleGAN生成不同相机风格图像缓解相机风格差异性问题；提出多损失协同训练的方法实现CycleGAN和复用CNN模型的迭代优化进一步提高识别准确率。实验结果表明，本文提出的方法在源域DukeMTMC-reID/Market-1501和目标域Market-1501/DukeMTMC-reID下进行实验，mAP和Rank-1分别达到了68.7%、64.1%和88.2%、78.1%。本文所提出的模型有效缓解了行人被遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题，与现有方法比较，有更好的识别效果。  
        关键词：DCN;生成对抗网络;无监督域自适应;多损失训练   
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        发布时间：2021-11-08
      • 任国印,吕晓琪,李宇豪
        2021, 36(11): 1583-1596. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0003
        摘要：目前，公安机关刑侦部门大量的离线视频存储在监控网络的服务器中，为了在这些海量视频帧中提取嫌疑人目标人脸，设计了人脸检索系统。通过改变CNN网络的RELU结构，训练新的四分支孪生网络来获取深度特征，构造了一个新的四分支孪生网络。结合网上发布的逃犯人脸图片发起通缉，借助深度特征对比展开基于内容的图像检索（CBIR）。新的四分支孪生网络比熟悉的网络，如Alexnet、Googlenet、VGGNet和ResNet等收敛得更快，系统鲁棒性好。网络的共享权重设计使得检索具有较高的模型训练精度和检索精度。图像深度特征可以在摄像机之间快速在线共享。实验结果表明，该方法的平均检索精度（ARP）为98.74%，模型训练精度为99.51%，帧率为28 FPS。  
        关键词：四孪生网络;人脸检索;跨摄像机;基于内容的图片检索   
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        发布时间：2021-11-08
      • 孙志伟,刘伟奇,吕博,吴笑天
        2021, 36(11): 1597-1604. DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0183
        摘要：为了在不降低空间目标成像光学系统分辨率的前提下，扩展系统的景深，并且提高系统的可靠性，本文提出并设计了一种基于波前编码技术扩展景深的空间目标成像光学系统。在所设计的初始空间目标成像光学系统的基础上，基于不同物距调制传递函数曲线的一致性以及图像的可复原性优化了立方相位板，并且利用FOPD算法，对中间图像实现了较好的复原效果。对比了初始光学系统与波前编码光学系统的成像效果，结果显示波前编码光学系统的焦深和景深得到显著的扩展。该光学系统总长为41 mm，焦距为20 mm，工作波长为850 nm。仿真实验结果表明，无需调焦机构，该系统的焦深达到了原系统的28倍，系统景深从0.956~1.1 m扩展至0.5~130 m。该系统可满足于空间交会对接、卫星捕获等领域无调焦机构大景深成像的需求。  
        关键词：波前编码;空间目标成像;光学设计;点扩散函数;调制传递函数   
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