基于多尺度增强网络的人群计数方法

人群计数研究普遍使用欧几里得损失函数，易造成图像局部相关性缺失，且现有研究方法未能充分提取人群图像中连续变化的尺度特征，影响了人群计数模型的性能。针对上述问题，该文提出一种基于多尺度增强网络的人群计数模型(MSEN)。首先，在多分支结构生成网络中引入区域性判别网络，将二者组合形成嵌入式GAN模块，以增强生成图像的局部相关性；之后，基于金字塔池化结构设计了尺度增强模块，将该模块连接在嵌入式GAN模块之后，进一步从不同区域提取不同尺度的局部特征，以最大程度地应对人群图像局部尺度连续变化的问题，从而增强整体模型的泛化能力。最后，在3个具有挑战性的人群计数公共数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明，该文所述模型可有效提升人群计数问题的准确性和鲁棒性。     

基于新型多尺度注意力机制的密集人群计数算法

密集人群计数是计算机视觉领域的一个经典问题,仍然受制于尺度不均匀、噪声和遮挡等因素的影响.该文提出一种基于新型多尺度注意力机制的密集人群计数方法.深度网络包括主干网络、特征提取网络和特征融合网络.其中,特征提取网络包括特征支路和注意力支路,采用由并行卷积核函数组成的新型多尺度模块,能够更好地获取不同尺度下的人群特征,以...     

基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法

为提高单幅图像去雾方法的准确性及其去雾结果的细节可见性,该文提出一种基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法。首先,根据雾在图像中的分布特性及成像原理,设计多尺度特征提取模块及多尺度特征融合模块,从而有效提取有雾图像中与雾相关的多尺度特征并进行非线性加权融合。其次,构造基于所设计多尺度特征提取模块和多尺度特征融合模块的端到端去雾网络,并利用该网络获得初步去雾结果。再次,构造基于图像分块的细节恢复网络以提取细节信息。最后,将细节恢复网络提取出的细节信息与去雾网络得到的初步去雾结果融合得到最终清晰的去雾图像,实现对去雾后图像视觉效果的增强。实验结果表明,与已有代表性的图像去雾方法相比,所提方法能够对合成图像及真实图像中的雾进行有效去除,且去雾结果细节信息保留完整。     

基于RGB-T图像的双流残差扩张网络人群计数算法

在人群计数中,针对尺度变化、行人分布不均以及夜间较差成像条件,提出了一种基于RGBT(RGB-Thermal)图像的多模态人群计数算法,称为双流残差扩张网络,它由前端特征提取网络、多尺度的残差扩张卷积模块和全局注意力模块所构成。其中,前端网络用来提取RGB特征和热特征,扩张卷积模块进一步提取不同尺度的行人特征信息,全局注意力模块用来建立全局特征之间的依赖关系。此外,还引入了一种新的多尺度差异性损失,以提高网络的计数性能。为评估该方法,在RGBTCC(RGBT Crowd Counting)数据集和DroneRGBT数据集上进行了对比实验。实验结果表明,在RGBTCC数据集上与CMCRL(Cross-modal Collaborative Representation Learning)算法相比该算法的GAME(0)(Grid Average Mean absolute Errors)和RMSE(Root Mean Squared Error)分别降低了0.8和3.49,在DroneRGBT数据集上与MMCCN(Multi-Modal Crowd Counting Network)算法比...     

多分辨率融合输入的U型视网膜血管分割算法

针对视网膜血管拓扑结构不规则、形态复杂和尺度变化多样的特点,该文提出一种多分辨率融合输入的U型网络(MFIU-Net),旨在实现视网膜血管精准分割。设计以多分辨率融合输入为主干的粗略分割网络,生成高分辨率特征。采用改进的ResNeSt代替传统卷积,优化血管分割边界特征;将并行空间激活模块嵌入其中,捕获更多的语义和空间信息。构架另一U型精细分割网络,提高模型的微观表示和识别能力。一是底层采用多尺度密集特征金字塔模块提取血管的多尺度特征信息。二是利用特征自适应模块增强粗、细网络之间的特征融合,抑制不相关的背景噪声。三是设计面向细节的双重损失函数融合,以引导网络专注于学习特征。在眼底数据用于血管提取的数字视网膜图像(DRIVE)、视网膜结构分析(STARE)和儿童心脏与健康研究(CHASE_DB1)上进行实验,其准确率分别为97.00%, 97.47%和97.48%,灵敏度分别为82.73%, 82.86%和83.24%,曲线下的面积(AUC)值分别为98.74%, 98.90%和98.93%。其模型整体性能优于现有算法。     

双向特征融合的快速精确任意形状文本检测

现有的基于分割的场景文本检测方法仍较难区分相邻文本区域,同时网络得到分割图后后处理阶段步骤复杂导致模型检测效率较低.为了解决此问题,该文提出一种新颖的基于全卷积网络的场景文本检测模型.首先,该文构造特征提取器对输入图像提取多尺度特征图.其次,使用双向特征融合模块融合两个平行分支特征的语义信息并促进两个分支共同优化.之后...     

基于RGB-T图像的双流残差扩张网络人群计数算法

在人群计数中，针对尺度变化、行人分布不均以及夜间较差成像条件，提出了一种基于RGBT(RGB-Thermal)图像的多模态人群计数算法，称为双流残差扩张网络，它由前端特征提取网络、多尺度的残差扩张卷积模块和全局注意力模块所构成。其中，前端网络用来提取RGB特征和热特征，扩张卷积模块进一步提取不同尺度的行人特征信息，全局注意力模块用来建立全局特征之间的依赖关系。此外，还引入了一种新的多尺度差异性损失，以提高网络的计数性能。为评估该方法，在RGBTCC(RGBT Crowd Counting)数据集和DroneRGBT数据集上进行了对比实验。实验结果表明，在RGBTCC数据集上与CMCRL(Cross-modal Collaborative Representation Learning)算法相比该算法的GAME(0)(Grid Average Mean absolute Errors)和RMSE(Root Mean Squared Error)分别降低了0.8和3.49，在DroneRGBT数据集上与MMCCN(Multi-Modal Crowd Counting Network)算法比...     

基于动态感受野的自适应多尺度信息融合的图像转换

为提高图像转换模型生成图像的质量,该文针对转换模型中的生成器进行改进,同时探究多样化的图像转换,拓展转换模型的生成能力.在生成器的改进方面,利用选择性(卷积)核模块(SKBlock)的动态感受野机制获取和融合生成器中每个上采样特征的多尺度信息,借助特征的多尺度信息和动态感受野构造选择性(卷积)核的生成式对抗网络(SK-GAN).与传统生成器相比,SK-GAN以动态感受野获取多尺度信息的生成结构提高了生成图像的质量.在多样化图像转换方面,基于SK-GAN在草图合成真实图像任务提出带引导图像的选择性(卷积)核的生成式对抗网络(GSK-GAN).该模型利用引导图像指导源图像的转换,通过引导图像编码器提取引导图像特征,然后由参数生成器(PG)和特征转换层(FT)将引导图像特征的信息传递至生成器.此外,该文还提出双分支引导图像编码器以提高转换模型的编辑能力,以及利用引导图像的隐变量分布实现随机样式的图像生成.实验表明,改进后的生成器有助于提高生成图像质量,SK-GAN在多个数据集中获得合理的生成结果.GSK-GAN不仅保证了生成图像的质量,还能生成更多样式的图像.     

结合多尺度深度学习网络和Retinex理论的低光照图像增强算法

针对低光照增强任务缺乏参考图像及现有算法存在的色彩失真、纹理丢失、细节模糊、真值图像获取难等问题,本文提出了一种基于Retinex理论与注意力机制的多尺度加权特征低光照图像增强算法。该算法通过基于Unet架构的特征提取模块对低光照图像进行多尺度的特征提取,生成高维度的多尺度特征图;建立注意力机制模块凸显对增强图像有利的不同尺度的特征信息,得到加权的高维特征图;最后反射估计模块中利用Retinex理论建立网络模型,通过高维特征图生成最终的增强图像。设计了一个端到端的网络架构并利用一组自正则损失函数对网络模型进行约束,摆脱了参考图像的约束,实现了无监督学习。最终实验结果表明本文算法在增强图像的对比度与清晰度的同时维持了较高的图像细节与纹理,具有良好的视觉效果,能够有效增强低光照图像,视觉质量得到较大改善;并与其他多种增强算法相比,客观指标PSNR和SSIM得到了提高。     

基于多尺度局部二元模式共生直方图的红外人脸识别

不同尺度的局部二元模式(LBP)提取了红外人脸图中不同的微结构局部特征。为了挖掘不同尺度中局部特征的相关性,提出了一种基于多尺度LBP 共生直方图的红外人脸识别方法。传统的多尺度LBP 特征提取方法,丢失了对多尺度特征间相关性信息的提取。为了充分考虑微结构间的相关统计信息,提出了多尺度LBP 共生直方图表示方法,以提取包含在红外人脸图像中的有用鉴别特征。多尺度LBP 共生直方图特征表示方法不仅可以消除环境温度对红外人脸图像特征提取的影响,而且还可以增强对局部特征表示的鉴别性。实验结果表明:多尺度局部二元模式共生矩阵可以增强对红外人脸鉴别特征提取的有效性,提出的红外人脸方法的性能优于基于传统多尺度LBP 和单尺度LBP方法,在相同环境情况下和在环境温度变化情况下可以达到99.2%和91.2%的识别率。