基于区域对比度和背景先验的显著目标检测

针对现有算法对复杂背景的图像检测效果较差的问题,提出融合区域对比度和背景先验的显著目标检测算法。首先利用超像素分割将图像分割成感知均匀的图像块,然后根据区域对比度计算全局对比度特征和空间聚集度特征,再根据背景先验得到背景集,计算图像块与背景集间的相似性特征,接着对三个特征显著图进行融合计算,最后根据每个像素与周围超像素的颜色和距离对比度得到每个像素的显著值。实验结果表明,所提算法能较均匀高亮整个目标且有效抑制无关背景信息。     

基于语义分割的复杂驾驶场景障碍物检测

目前经典的语义分割方法无法准确的检测出交通场景中是否存在障碍物的情况,为了克服自动驾驶系统中对障碍物检测的难点,提出了一个用于像素级障碍物检测的框架。提出的算法流程如下：首先使用分割网络对输入图像进行分割,得到一个语义分割结果图和两个不确定性图;其次使用合成网络对预测的语义图进行处理,利用不确定性图来改进再合成方法,生成较为逼真的图像;最后通过比较输入图像和生成图像的特征来计算感知差异,将输入图像和重合成图像输入到相异模块进行障碍物预测。实验结果表明,文中算法在Cityscapes数据集上对所提出的像素级障碍物检测框架进行了测试和评估,与其它经典方法相比,取得了更好的障碍物检测效果。     

参数合成空间变换网络的遥感图像一致性配准

目的 遥感图像配准是对多组图像进行匹配和叠加的过程。该技术在地物检测、航空图像分类和卫星图像融合等方面发挥着重要作用，主要有传统方法和基于深度学习的方法。其中，传统遥感图像配准算法在进行配准时会耗费大量人力，并且运行时间过长。而基于深度学习的遥感图像配准算法虽然减少了人工成本，提高了模型自适应学习的能力，但是算法的配准精度和运行时间仍有待提高。针对基于深度学习的配准算法存在的问题，本文提出了参数合成的空间变换网络对遥感图像进行双向一致性配准。方法 通过增加空间变换网络的深度、合成网络内部的参数对空间变换模型进行改进，并将改进后的模型作为特征提取部分的骨干网络，有效地提高网络的鲁棒性。同时，将单向配准方法改为双向配准方法，进行双向的特征匹配和特征回归，保证配准方向的一致性。然后将回归得到的双向参数加权合成，提高模型的可靠性和准确性。结果 将本文实验结果与两种经典的传统方法SIFT（scale-invariant feature transform）、SURF（speeded up robust features）对比，同时与近3年提出的CNNGeo（convolutional neural network architecture for geometric matching）、CNN-Registration（multi-temporal remote sensing image registration）和RMNet（robust matching network）3种最新的方法对比，配准结果表明本文方法不仅在定性的视觉效果上较为优异，而且在定量的评估指标上也有不错的效果。在Aerial Image Dataset数据集上，本文使用"关键点正确评估比例"与以上5种方法对比，精度分别提高了36.2%、75.9%、53.6%、29.9%和1.7%；配准时间分别降低了9.24 s、7.16 s、48.29 s、1.06 s和4.06 s。结论 本文所提出的配准方法适用于时间差异变化（多时相）、视角差异（多视角）与拍摄传感器不同（多模态）的3种类型的遥感图像配准应用。在这3种类型的配准应用下，本文算法具有较高的配准精度和配准效率。     

基于空间注意力与过滤网络的遥感图像配准

针对部分遥感图像配准算法存在特征提取能力不足,存在较多误匹配点的问题,提出了一个算法。在特征提取阶段加入改进的空间注意力机制关注图像的重要区域以及显著特征,增强网络的特征表达能力。匹配阶段提出粗过滤加细过滤双层过滤的方式,提高模型的鲁棒性和配准精度。同时改进了损失函数,提高模型的泛化性和拟合能力。仿真中,与多种先进的方法相比,所提算法能获得更高的配准精度和更低的配准误差,并且针对不同类型的图像也能取得较好的配准效果。     

残差块改进暹罗网络的遥感图像配准

针对传统遥感图像配准方法在近红外(NearInfrared,NIR)和可见光(RGB)图像配准上存在识别力不足,准确度低的问题,提出新算法,利用深度神经网络,学习用于NIR和RGB图像块匹配的描述符,并在此基础上构建出一种NIR和RGB遥感图像配准策略.为了更好地学习NIR和RGB图像特征,使用残差块改进密集连接暹罗网...     

多尺度卷积神经网络显著物体检测

目的 传统显著性检测模型大多利用手工选择的中低层特征和先验信息进行物体检测,其准确率和召回率较低,随着深度卷积神经网络的兴起,显著性检测得以快速发展。然而,现有显著性方法仍存在共性缺点,难以在复杂图像中均匀地突显整个物体的明确边界和内部区域,主要原因是缺乏足够且丰富的特征用于检测。方法 在VGG（visual geometry group）模型的基础上进行改进,去掉最后的全连接层,采用跳层连接的方式用于像素级别的显著性预测,可以有效结合来自卷积神经网络不同卷积层的多尺度信息。此外,它能够在数据驱动的框架中结合高级语义信息和低层细节信息。为了有效地保留物体边界和内部区域的统一,采用全连接的条件随机场（conditional random field,CRF）模型对得到的显著性特征图进行调整。结果 本文在6个广泛使用的公开数据集DUT-OMRON（Dalian University of Technology and OMRON Corporation）、ECSSD（extended complex scene saliency dataset）、SED2（segmentation evalution database 2）、HKU、PASCAL-S和SOD（salient objects dataset）上进行了测试,并就准确率—召回率（precision-recall,PR）曲线、F测度值（F-measure）、最大F测度值、加权F测度值和均方误差（mean absolute error,MAE）等性能评估指标与14种最先进且具有代表性的方法进行比较。结果显示,本文方法在6个数据集上的F测度值分别为0.696、0.876、0.797、0.868、0.772和0.785;最大F测度值分别为0.747、0.899、0.859、0.889、0.814和0.833;加权F测度值分别为0.656、0.854、0.772、0.844、0.732和0.762;MAE值分别为0.074、0.061、0.093、0.049、0.099和0.124。无论是前景和背景颜色相似的图像集,还是多物体的复杂图像集,本文方法的各项性能均接近最新研究成果,且优于大多数具有代表性的方法。结论 本文方法对各种场景的图像显著性检测都具有较强的鲁棒性,同时可以使显著性物体的边界和内部区域更均匀,检测结果更准确。     

一种基于运动目标的视频水印方法

提出一种基于视频中运动目标的自嵌入水印方法,可以实现在视频信息接收端对运动目标的无损恢复。为保证在水印嵌入前后获取的目标完全一致,给出一种新的运动目标提取方式,即使用近似于原始视频帧的合成帧来提取视频中的运动目标。实验结果表明,在视频未被篡改或在一定程度上被篡改的情况下,该方法可以实现运动目标的完全恢复,具有一定的可行性。