改进协同表示的高光谱图像异常检测算法

针对协同表示的高光谱图像异常检测算法中双窗口中心为异常像元同时背景字典存在同种异常像元的情况,中心像元的输出较小难以与背景区分的问题,提出一种改进协同表示的高光谱图像异常检测算法。为了减小背景字典中异常像元的权重,使用背景字典原子与均值的距离调整原子的权重,从而增大上述情况下中心像元的输出。实验结果表明,提出的算法在不同双窗口下都取得了较好的检测效果,验证了算法的有效性。     

基于Transformer的跨尺度交互学习伪装目标检测

伪装目标检测(COD)旨在精确且高效地检测出与背景高度相似的伪装物体, 其方法可为物种保护、医学病患检测和军事监测等领域提供助力, 具有较高的实用价值. 近年来, 采用深度学习方法进行伪装目标检测成为一个比较新兴的研究方向. 但现有大多数COD算法都是以卷积神经网络(CNN)作为特征提取网络, 并且在结合多层次特征时, 忽略了特征表示和融合方法对检测性能的影响. 针对基于卷积神经网络的伪装目标检测模型对被检测目标的全局特征提取能力较弱问题, 提出一种基于Transformer的跨尺度交互学习伪装目标检测方法. 该模型首先提出了双分支特征融合模块, 将经过迭代注意力的特征进行融合, 更好地融合高低层特征; 其次引入了多尺度全局上下文信息模块, 充分联系上下文信息增强特征; 最后提出了多通道池化模块, 能够聚焦被检测物体的局部信息, 提高伪装目标检测准确率. 在CHAMELEON、CAMO以及COD10K数据集上的实验结果表明, 与当前主流的伪装物体检测算法相比较, 该方法生成的预测图更加清晰, 伪装目标检测模型能取得更高精度.     

有限训练样本下的多尺度空洞密集网络高光谱影像分类

为了在有限训练样本情况下充分提取高光谱影像的空间光谱特征,提高分类精度,提出一种结合空洞卷积和密集网络 的高光谱影像分类方法。 首先,构建多尺度空洞特征提取模块,引入不同数量的空洞卷积层和普通卷积层通过级联的方式增大 模型的感受野,并提取多尺度特征。 然后,在多尺度空洞特征提取模块之间建立密集连接,实现特征复用的同时缓解梯度消失 问题,而模块内部无密集连接,避免构建深度网络而导致网络参数过多的问题。 最后,将得到的特征依次通过池化层,全连接层 和 Softmax 层完成分类。 另外,本文在全连接层后加入 dropout 正则化防止出现过拟合。 在 Indian Pines 和 WHU-Hi-Longkou 数 据集上与经典分类方法进行对比,本文方法 OA 分别为 98. 75% 和 98. 82% 。 实验结果表明,本文设计的网络模型在有限训练样 本情况下,分类效果最优。     

前景约束下的抗干扰匹配目标跟踪方法

传统模型匹配跟踪方法没有充分考虑目标与所处图像的关系,尤其在复杂背景下,发生遮挡时易丢失目标.针对上述问题,提出一种前景约束下的抗干扰匹配（Anti-interference matching under foreground constraint,AMFC）目标跟踪方法.该方法首先选取图像帧序列前m帧进行跟踪训练,将每帧图像基于颜色特征分割成若干超像素块,利用均值聚类组建簇集合,并通过该集合建立判别外观模型;然后,采用EM（Expectation maximization）模型建立约束性前景区域,通过基于LK（Lucas-Kanade）光流法框架下的模型匹配寻找最佳匹配块.为了避免前景区域中相似物体的干扰,提出一种抗干扰匹配的决策判定算法提高匹配的准确率;最后,为了对目标的描述更加准确,提出一种新的在线模型更新算法,当目标发生严重遮挡时,在特征集中加入适当特征补偿,使得更新的外观模型更为准确.实验结果表明,该算法克服了目标形变、目标旋转移动、光照变化、部分遮挡、复杂环境的影响,具有跟踪准确和适应性强的特点.     

上下文信息融合与分支交互的SAR图像舰船无锚框检测

SAR图像中舰船目标稀疏分布、锚框的设计,对现有基于锚框的SAR图像目标检测方法的精度和泛化性有较大影响,因此该文提出一种上下文信息融合与分支交互的SAR图像舰船目标无锚框检测方法,命名为CI-Net。考虑到SAR图中舰船尺度的多样性,在特征提取阶段设计上下文融合模块,以自底向上的方式融合高低层信息,结合目标上下文信息,细化提取到的待检测特征;其次,针对复杂场景中目标定位准确性不足的问题,提出分支交互模块,在检测阶段利用分类分支优化回归分支的检测框,改善目标定位框的精准性,同时将新增的IOU分支作用于分类分支,提高检测网络分类置信度,抑制低质量的检测框。实验结果表明：在公开的SSDD和SAR-Ship-Dataset数据集上,该文方法均取得了较好的检测效果,平均精度(AP)分别达到92.56%和88.32%,与其他SAR图舰船检测方法相比,该文方法不仅在精度上表现优异,在摒弃了与锚框有关的复杂计算后,较快的检测速度,对SAR图像实时目标检测也有一定的现实意义。     

基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法

针对现有算法存储结构简单、生成大量冗余的候选集、时间和空间复杂度高,挖掘效率不理想的情况,为了进一步提高关联规则算法挖掘频繁集的速度,优化算法的执行性能,提出基于内存结构改进的关联规则挖掘算法。该算法基于Spark分布式框架,分区并行挖掘出频繁集,提出在挖掘过程中利用布隆过滤器进行项目存储,并对事务集和候选集进行精简化操作,进而达到优化挖掘频繁集的速度、节省计算资源的目的。算法在占用较少内存的条件下,相比于YAFIM和MR-Apriori算法,在挖掘频繁集效率上有明显的提升,不但能较好地提升挖掘速度,降低内存的压力,而且具有很好的可扩展性,使得算法可以应用到更大规模的数据集和集群,从而达到优化算法性能的目的。     

融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾

目的 针对雾天图像高亮和雾浓区域中容易出现场景透射率值求取不准确,导致复原后的图像细节丢失、出现光晕现象、对比度和色彩难以满足人眼的视觉特性等问题,提出了一种融合引导滤波优化的色彩恢复多尺度视网膜算法（GF-MSRCR）和暗通道先验的图像去雾算法。方法 首先利用加权四叉树方法从最小通道图中快速搜索全局大气光值,再从图像增强角度应用GF-MSRCR算法初步估计场景透射率值,依据暗通道先验原理对最小通道图进行二次估测,根据两次求取结果按一定比例进行像素级图像融合,得到场景透射率估计值;利用变差函数修正估计值,经中值滤波进一步优化得到场景透射率的精确值,最后通过大气散射模型恢复雾天图像,调整对比度和恢复颜色后,得到了轮廓完整且细节清晰的无雾图像。结果 理论分析和实验结果表明,经本文算法去雾处理后的图像信息熵、对比度、平均梯度、结构相似性分别平均提升了7.87%、21.95%、47.73%和15.58%,同时运行时间缩短了53.22%,对近景、含小部分天空区域、含大片天空区域和含白色物体场景的多种类型雾天图像显示出较好的复原效果。结论 融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾算法能快速有效保留图像的细节信息、消除光晕,满足了人眼的视觉特性,具有一定的实用性以及普适性。     

融合DenseNet的多尺度图像去模糊模型

多尺度卷积神经网络被广泛应用在图像去模糊领域,但在不同尺度上对网络参数进行独立设定的方法会导致网络训练难,并且产生参数过大、稳定性降低、无约束解空间等问题。针对多尺度算法存在的上述问题提出了跨尺度共享网络权重并融合DenseNet的图像去模糊算法。该模型采用编码器-解码器结构,并通过引入密集块来改进该结构,从而形成独特的编解码器密集网络,能最大程度获取深层次特征信息。同时提出跨尺度权重共享的方法,使得在尺度迭代的过程中共享参数,显著降低了训练难度,明显提升了稳定性,优势是双重的。将训练所得模型在大规模运动图像去模糊数据集GOPRO和图像盲去模糊数据集Kohler上进行实验,结果表明,该模型在定性和定量条件下明显优于现有方法,并且能够同时在主观视觉和实验数据上优于其他算法。相比近年来该领域出现的其他方法,该方法具有更简单的网络结构、更少的参数和更容易训练等特点。提出的算法在主客观评价上都表现良好,能够处理多种模糊核,鲁棒性强,可应用于运动图像的去模糊处理。     

多线程遥感影像实时渐进传输

目的 针对异构网络环境下,不同终端用户对遥感影像质量的不同需求而导致的影像数据量过大、传输及显示延迟过长等问题,提出一种在线压缩—实时传输—实时解压缩的遥感影像渐进传输模型。方法 模型采用多线程流水线同步处理的加速算法,将基于质量渐进压缩的SPIHT算法与多线程流水线技术相结合,在VC++环境下,将遥感影像在线压缩成码流,在压缩的同时,启动多线程采用Socket信道对压缩码流实时发送,客户端收到码流后,利用多线程实时解压缩并显示。通过采用多线程技术,使得压缩、传输和解压缩同步进行,从而减少了整体处理时间。结果 实验结果表明,提出的实时压缩渐进传输模型,在不影响影像质量的前提下,算法处理速度提高近2倍。每个渐进分层影像与原影像的相似度比多分辨率渐进压缩分层影像与原影像的相似度平均增加20%。结论 该模型有效地解决了遥感影像渐进传输过程中压缩、传输和解压缩的不同步问题,从而提高了渐进传输效率。与多分辨率渐进传输比较,此渐进传输模型具有更好的视觉效果。