基于时空感知增强的深度Q网络无人水面艇局部路径规划

无人水面艇局部路径规划在海事救援、海洋运输等领域中发挥着重要的作用。现有局部路径规划算法在简单场景中取得了不错的效果,但面对环境中存在的复杂障碍物和海流干扰时,性能表现较差。为此,提出了一种基于时空感知增强的深度Q网络强化学习算法,首先,引入多尺度空间注意力模块捕捉距离传感器的多尺度空间信息,提升了复杂障碍物环境的感知能力;其次,利用基于长短时记忆网络的海流感知模块提取海流干扰环境的时间序列特征,增强了对海流干扰的感知能力;此外,对无人水面艇传感器和运动模型进行了模拟,并设计了强化学习状态空间、动作空间和基于方向导引的奖励函数,提升了算法的导航性能和收敛速度。在复杂仿真场景中进行了实验,结果表明,所提算法相比于原始算法在导航成功率和平均到达时间两个指标上均得到了提升,算法表现出较强的复杂环境适应性。     

基于多尺度分数阶多重记忆与学习的粒子群算法

针对粒子群优化算法在搜索高维多峰问题时容易出现种群多样性减少,导致算法早熟收敛,陷入局部最优等缺点。本文提出了一种基于多尺度分数阶多重记忆与学习的粒子群算法,该算法将分数阶微积分引入标准粒子群速度、位置更新公式,通过记忆粒子的历史速度、位置轨迹、个体最优轨迹、种群最优轨迹,借助分数阶微积分具备的长期记忆特性来充分利用寻优过程中的历史信息,增强算法的收敛速度和收敛精度。同时针对种群进化过程中出现的一些特殊情况,采用多尺度分数阶和轨迹纠错学习策略来保护种群多样性,减少算法陷入局部最优的可能。通过基准测试函数的测试实验,结果表明,该算法与其它粒子群算法相比具有较强的竞争力。     

基于多尺度特征融合反投影网络的图像超分辨率重建

针对现有图像超分辨率重建方法恢复图像高频细节能力较弱、特征利用率不足的问题, 提出了一种多尺度特征融合反投影网络用于图像超分辨率重建. 该网络首先在浅层特征提取层使用多尺度的卷积核提取不同维度的特征信息, 增强跨通道信息融合能力; 然后,构建多尺度反投影模块通过递归学习执行特征映射, 提升网络的早期重建能力; 最后,将局部残差反馈结合全局残差学习促进特征的传播和利用, 从而融合不同深度的特征信息进行图像重建. 对图像进行×2 ~ ×8超分辨率的实验结果表明, 本方法的重建图像质量在主观感受和客观评价指标上均优于现有图像超分辨率重建方法, 超分辨率倍数大时重建性能相比更优秀.     

基于小波多尺度聚类水平集的医学图像分割

针对医学图像低对比度、灰度不均匀等特点,提出了一种小波多尺度聚类水平集的图像分割方法,能够很好地解决医学图像灰度不均匀的问题。首先,利用小波多尺度分析的良好信噪分离能力提取各尺度下图像的有效边缘信息,将边缘信息添加到水平集模型的能量函数中从而提高模型的局部控制能力。然后,基于灰度不均匀的图像模型,派生出对于感兴趣区域的局部灰度聚类,在每个点的邻域内定义基于灰度的局部聚类准则函数。将局部聚类准则函数转化为全局准则函数。在水平集框架中,该准则根据水平集函数定义了代表图像域划分的能量项和引起图像强度不均匀的偏置域。最后,从小波变换的顶层低频子带图像开始逐层采用改进的聚类水平集方法分割图像,并将分割结果通过插值方式传递至下一层作为分割的初始轮廓,最终实现灰度不均匀医学图像的分割。实验结果表明,该方法能够有效地分割医学图像,具有计算更加鲁棒稳定、效率更高和更加准确的优点。     

基于多尺度自适应加权的改进Canny算子

在Canny算法框架下,对彩色遥感图像进行多尺度滤波分析。定义多个不同尺度的高斯滤波器,在每个尺度下,分别对遥感图像RGB三个通道进行滤波和梯度计算,取三个通道的梯度最大值为该尺度下的遥感图像梯度值。根据各个尺度的滤波器对噪声的抑制能力及边缘定位能力的不同,自适应地确定相应的权值大小,然后再将这些不同尺度下检测到的梯度图像用自适应确定的权值进行加权合成最终的梯度图像。在此基础上,由非极大值抑制和双阈值处理得到图像边缘。实验结果表明,该算法比传统的Canny算子在噪声抑制和边缘定位方面具有更优的性能,适合彩色遥感图像的边缘检测。     

基于多尺度上下文信息的遮挡行人检测

在遮挡场景下的行人检测一直是计算机视觉中的一个棘手问题,由于被遮挡的行人尺度差异大,可见率低,通常会给检测带来极大的挑战。针对这一问题,提出了一种针对行人遮挡检测的模型结构,对基于anchor-free的行人检测方法进行改进。设计了一种提取多尺度上下文信息的结构,通过级联多个不同扩张率的卷积层,使用密集连接实现多尺度特征共享,提取各个区域的上下文信息来解决遮挡问题。此外,为了提高特征的可分辨性,使用通道注意力机制对多尺度特征融合进行自适应的调整。实验结果表明,该方法在Caltech行人数据集的遮挡子集上实现了41.73%的MR?2,性能优于其他检测算法。     

基于多尺度曲率乘积的鲁棒图像角点检测

为了更好地进行图像角点检测,在曲率尺度空间(CSS)框架下,提出了一种基于多尺度乘积的角点检测技术,其中曲率尺度积函数被定义为各个尺度下轮廓曲率的乘积,而角点则被定义为曲率乘积的局部极值点。这种尺度积不仅能显著地增强角点曲率极值点的峰值,同时能抑制噪声影响,而且不改变角点的位置,为了说明该技术的优点,根据角点数一致性(CCN)准则证明了该技术优于其他的角点检测算法。实验结果表明,该方法不仅具备优越的检测效果,并对噪声有较强的鲁棒性。     

各向异性多尺度自相似随机场与地形构建

在长期自然环境的作用下,实际的地形表面是一个各向异性、非线性的2维场,且地形的自相似特性在整个尺度空间上并非恒定的,而是与度量的尺度范围相关。由于传统的自相似随机场的构建方法并不能准确反映地形的实际特性,因此提出一种首先应用多尺度自相似随机场构建各向同性地形表面,然后引入表征各向异性的结构滤波器,再通过谱变换构建具有各向异性的多尺度自相似地形的方法。实验结果表明,该地形构建方法不仅能够反映实际地形的自相似性依尺度而变化的特点,而且能构建山脉的走向。     

水平集曲线演化快速提取足迹轮廓

提出空间多分辨分析方法,通过分析图像行列方向能量投影的分布,将图像划分为大小不均匀的子块,根据图像的总体结构特征和局部细节特征自适应地调整子块大小,并以各子块的灰度均值作为新图像基元像素的灰度值,实现图像压缩.水平集曲线演化方法在压缩图像上进行,使得被处理的数据量大大减少,从而缩短了轮廓提取的时间,提高了算法的实用性.与边缘检测方法或直接水平集曲线演化方法相比较表明,该方法能够以较少的运算量获取较高的足迹轮廓提取准确度.     

多尺度Retinex算法在自动目标识别中的应用

自动目标识别中图像增强是进行图像特征提取及匹配最为关键的预处理阶段。本文以车牌识别系统中恶劣条件下拍摄的车辆图像为研究对象,提出了基于多尺度Retinex降质图像增强方法。实验结果表明,该算法对自动目标识别中降质图像有很好的增强效果。