基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割

针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果.     

基于局部自适应先验MRF模型的快速BP图像分割算法

针对常规MRF分割模型不能有效描述图像的局部特征、常导致图像的过分割现象,提出了一种局部自适应先验的MRF模型。该模型利用图像的邻接区域信息建立了一种局部自适应特征MRF模型。基于提出的模型,建立了一种具有快速收敛策略的区域BP算法对MRF模型的区域消息进行传递,有效解决了区域BP算法的计算量大的问题。实验结果表明,与常规区域BP算法相比,提出的分割方法具有更快的分割速度和精度。     

基于多尺度密集连接和U-Net改进的动态场景去模糊算法

针对现有去运动模糊网络在图像恢复过程中出现的纹理细节丢失、无法抑制噪声、产生振铃伪影等问题,提出一种基于多尺度密集连接和U-Net改进的动态场景去模糊算法。首先,借助U-Net网络中空洞卷积下采样有效扩大感受野,在不增加参数量的情况下避免图片产生不可逆损伤,并利用亚像素卷积在上采样过程中以小的卷积核获得清晰的图像细节,降低运算复杂度;其次,设计多尺度密集特征提取模块(multi-scale dense feature extraction, MDFE),通过密集连接的卷积层加强深层次特征提取和复用,运用空间金字塔池化(spatial pyramid pooling, SPP)分支引导多尺度特征的传递和融合,促进图像细节纹理的有效保留;最后,采用ConvLSTM双向连通结构(bidirectional convolution LSTM unit, BCLU)以非线性方式从编码路径补偿简单级联流失的上下文特征,推动深度特征跨阶段相互作用,弱化边缘伪影和噪声干扰。与现有先进方法对比,验证了本文所提算法在性能上的优势。     

基于多尺度特征注意Yolact网络的堆叠工件分拣算法

针对非结构化场景中存在的多工件堆叠遮挡等问题,提出了基于多尺度特征注意Yolact网络的堆叠工件识别定位算法。所提算法首先在Yolact网络的掩码模板生成分支中加入多尺度融合与特征注意机制,提升网络预测堆叠工件掩码的质量,并设计了基于膨胀编码的目标检测模块,增强网络对不同尺度堆叠工件的适应能力,构建了多尺度特征注意Yolact网络。其次,利用构建的多尺度特征注意Yolact网络预测堆叠工件的掩码与边界框,并对堆叠工件掩码进行最小外接矩形生成,根据掩码边界框与掩码的最小外接矩形确定目标工件的抓取点与旋转角度。最后,基于堆叠工件识别定位算法研发了视觉机器人工件分拣系统。实验结果表明,所提模型在边界框回归、掩码预测两项任务上的识别精度均有提升,机器人工件分拣系统进行堆叠工件分拣作业的成功率达到97.5%。     

用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法

针对现有的PCB缺陷检测存在检测精度低、速率慢等问题,提出一种用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法。该算法首先通过Transformer编码单元对特征提取网络深层特征冗余的问题进行优化,增强网络捕获不同尺度局部特征信息的能力;然后利用浅层特征增强PCB缺陷小目标上下文信息,提升FPN网络对小目标缺陷的表征能力;最后引入注意力机制对特征提取网络输出的有效特征层加权,强化目标特征表征能力。实验结果表明,该算法对于整体缺陷的平均检测精度的均值(mAP)达到98.70%,较Yolov4_tiny提升了3.12%,实现了PCB缺陷精准定位和识别,满足工业检测的实际需求。     

基于边缘约束局部区域MRF的图像分割方法

针对常规马尔科夫随机场（MRF）模型对复杂自然图像分割时,存在对噪声敏感且边缘模糊的问题,构建一种基于边缘约束局部区域MRF（ECLRMRF）的图像分割模型。利用欧氏距离度量局部区域内邻接像素的相似度,依据其相似度构建局部空间来约束高斯混合模型,有效描述丰富的局部区域统计特征,并建立MRF模型的局部区域一致性约束项。利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘特征,并在分割过程中建立图像分割区域的边缘约束,通过在MRF模型框架下将局部区域统计特征和图像边缘特征相融合,解决局部区域MRF模型对图像分割边缘模糊的问题,再采用Gibbs采样算法实现对复杂自然图像的准确分割。实验结果表明,该模型能够更好地保留图像边缘信息,并且具有更好的分割效果。     

基于多尺度局部区域置信度传播算法的图像分割

针对基于多尺度马尔可夫随机场(Markov random fields,MRF)的图像分割中常产生块效应的问题,提出了一种多尺度置信度传播(belief propagation)算法,通过建立不同尺度的局部区域,在MRF分割模型上进行区域消息的传播,最终基于局部区域概率的最大后验准则(maximum a posterior)得到图像的分割结果.提出的算法把图像的局部区域特征和全局特征结合起来,在图像的精细层进行多尺度消息的传递,避免了常规多尺度MRF模型层间误分类的传递.提出的算法不仅得到了更准确的图像分割结果,而且具有较快的分割速度.实验结果表明了提出算法的有效性.     

多特征信息融合的人群密度估计方法

人群密度估计在智能安全防范领域具有重要的应用价值.针对人群密度估计在二维图像中视角变化呈现较大差异、特征空间信息丢失、尺度特征和人群特征提取困难等问题,提出了一种多特征信息融合的人群密度估计方法.该方法通过注意力机制引导的空间注意力透视(Perspective of spatial attention,PSA)方法,对图像多视角信息进行了有效信息编码,获取了特征图的空间全局上下文信息,弱化了视角变化带来的影响;而后通过多尺度信息聚合(Multi-Scale Information Aggregation,MSIA)方法,利用多尺度非对称卷积与不同膨胀率的空洞卷积进行了有效融合,获取了较为全面的图像尺度及特征信息.最终通过细致语义特征嵌入融合的方式,补充了高层特征图的空间信息及低层特征图的语义信息,并使上下文信息与尺度信息相互补充,提高了模型的准确度与鲁棒性.采用ShanghaiTech、Mall、Worldexpo'10数据集进行了实验验证,实验结果表明,所提方法的性能较其他对比方法有一定的提升.     

粗糙集约简的WNN隐层节点优化方法

在确保网络性能的前提下,如何确定最佳隐层节点,获得最简网络结构是小波神经网络(WNN)应用推广的关键.对此,引入粗糙集理论,提出了基于信息熵的卡方离散化算法和启发式的属性约简递归算法,利用粗糙集约简过程对WNN隐层节点进行精简,并将其应用于飞行器气动力建模.仿真结果表明,采用改进的粗糙集方法设计WNN,不仅能够简化网络结构,而且与未经结构优化的WNN相比,其模型精度和训练速度都得到了实质性改善.