基于深度学习的视频超分辨率重构进展综述

视频超分辨率是根据给定的低分辨率视频序列恢复其对应的高分辨率视频帧的过程.近年来,VSR在深度学习的驱动下取得了重大突破.为了进一步促进VSR的发展,文中对基于深度学习的VSR算法进行了归类、分析和比较.首先,根据网络结构将现有方法分为两大类,即基于迭代网络的VSR和基于递归网络的VSR,并对比分析了不同网络模型的优缺...     

基于非负邻域嵌入和非局部正则化的单帧图像超分辨率重建算法

单帧图像超分辨率重建是指利用一幅低分辨率图像,通过相应的算法来获取一幅高分辨率图像的技术。提出了一种基于 非负邻域嵌入和 非局部正则化 的单帧图像超分辨率重建算法,以弥补传统邻域嵌入算法的不足。在训练阶段,首先对低分辨率图像预放大2倍,以保证在放大倍数较大时,高、低分辨率图像块之间的邻域关系也能得到较好的保持;在重建阶段,使用非负邻域嵌入来有效地解决近邻数的选取问题;最后利用图像块的非局部相似性构造非局部正则项对重建结果进行修正。实验结果表明,相对于传统算法,本方法的重建结果纹理丰富、边缘清晰。     

一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。     

空间跳跃加速的GPU光线投射算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制基本算法,能产生高质量的图像,但是时间复杂度较高。实现了一种基于图形处理器的单步光线投射算法,并在此基础上提出了一种基于空间跳跃技术的光线投射算法,以实现加速。采用八叉树组织体数据,利用空间跳跃有效地剔除体数据中对重建图像无贡献的部分,降低了硬件的负载。一个片段程序即可完成光线方向的生成、光线投射、空体素跳跃和光线终止等。实验结果表明,该算法对于内部包含大量空体素的体数据重建能起到明显的加速作用。     

无线局域网中TXOP动态分配方法

为解决802.11e网络的公平性问题,提出一种TXOP动态分配方法,在节点传输前,根据碰撞次数估计碰撞程度,根据估计得到的网络负载情况调整节点的TXOP,使不同优先级、不同传输速率的业务获得相应的TXOP值。理论分析和仿真结果表明,该方法在采用不同发送速率的业务间,能保证吞吐量的公平性,并减少分组重传次数,降低分组传输平均时延。     

神经结构搜索的研究进展综述

近年来,深度神经网络(DNNs)在许多人工智能任务中取得卓越表现,例如计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP).然而,网络设计严重依赖专家知识,这是一个耗时且易出错的工作.于是,作为自动化机器学习(AutoML)的重要子领域之一,神经结构搜索(NAS)受到越来越多的关注,旨在以自动化的方式设计表现优异的深度神经网络模...     

基于模糊粗糙集的新闻视频镜头边界检测方法

镜头边界检测是实现基于内容的视频检索的一个重要步骤.为了将视频分割成镜头,现有的方法大都是首先提取大量的特征然后构造相异性测度函数.然而,太多的特征就会降低算法的效率.因此,有必要对镜头边界检测的规则进行特征约简.本文将粗糙集中的属性重要性和模糊粗糙集中的分类精度相结合定义了模糊粗糙算子,并构造了相异度检测函数.最后给出了镜头边界检测的一般性规则.由于本文检测方案的自适应性,因此适合于各种类型的新闻视频.用来自中央电视台的3个多小时的新闻视频所做的镜头边界检测实验获得了95.4%的查全率和96.1%的准确率.     

基于单元尺度的自适应码率控制算法

随着信息技术的快速发展,压缩编码已成为多媒体存储和传输领域的研究热点。针对视频压缩的编码效率问题,ITU-T与ISO/IEC两大标准组织于2003年联手推出了H.264/AVC视频编码标准。为了能够在目标带宽上有效地传输视频,就必须合理地控制码流的波动强度,以使其尽可能地接近目标带宽。其中码率控制虽然不是标准中的一部分,但由于其一直在视频编码标准的发展过程中占有举足轻重的地位,为此,针对H.264/AVC编码的视频序列码率控制问题,在JVT-G012算法的基础上,提出了一种基于STGS图的自适应地选择基本单元大小的码率控制算法。该算法在编码时产生的码率波动总是与G012算法产生的最小码率波动相当。而且具有较小的运算复杂度,易于实时实现。     

《中国图象图形学报》复杂场景图像目标智能检测专栏简介

<正>图像目标检测在区域监控、被动导航、抢险救灾、飞行器制导等方面具有重要应用,是计算机视觉和图像处理领域研究中的关键性核心问题和挑战性难题,也一直是该领域的研究热点,并受到领域内广大学者的高度关注。近年来,得益于深度学习等人工智能技术在图像处理和计算机视觉中的广泛应用,图像目标检测技术研究已取得重大进展。