输电线路上的绝缘子长期处于强电场和恶劣环境中,其安全性的监测尤为重要。为了快速精确识别航拍图像中的绝缘子,提出了一种基于Gaussian YOLOv3(You only look once)的绝缘子检测算法。首先,通过增加网络的输出和改进网络的损失函数输出预测框。然后,结合高斯分布的策略输出对应预测框坐标的均值和方差。最后,采用多阶段迁移学习解决小数据集容易发生过拟合的问题。实验结果表明,本算法能准确定位物体的位置,在测试集中的绝缘子检测精度达到93.8%,绝缘子缺陷检测精度达到94.5%,优于同等条件下的Faster区域卷积神经网络和YOLOv3算法,为输电线路的绝缘子智能化检测提供了一定的参考价值。

为了实现遥感图像中目标的快速准确检测,解决遥感图像目标带有旋转角度的问题,在卷积神经网络理论的基础上,将旋转区域网络生成融入到Faster R-CNN网络中,提出了一种基于Faster R-CNN改进的遥感图像目标检测方法。相对于主流目标检测方法,本文算法针对遥感图像中的大多数目标都具有方向性不定且相对聚集的特点,在区域候选网络中加入了旋转因子,以便能够生成任意方向的候选区域;同时,在网络的全连接层之前增加一个卷积层,以降低其特征图参数,增强分类器的性能,避免出现过拟合。将本文算法与几种主流目标检测方法进行对比分析后可知,本文算法因融合了多尺度特征及旋转区域网络的卷积神经网络所提取的特征,能得到更好的检测结果。

针对传统计算机辅助检测系统中肺结节检测存在大量假阳性的问题,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节识别方法。首先,将传统二维卷积神经网络扩展为三维卷积神经网络,充分挖掘肺结节的三维特征,增强特征的表达能力;其次,将密集连接网络与SENet相结合,在加强特征传递和复用的同时,通过特征重标定自适应学习特征权重;另外,引入focal loss作为网络的分类损失函数,提高对难样本的学习。在LUNA16数据集上的实验结果表明:与当前的主流深度学习算法相比,所提网络模型在平均每组CT图像中假阳个数为1和4时的检出率达到了0.911和0.934,CPM得分为0.891,优于大部分主流算法。

彩色眼底图像视网膜血管分割对于临床医学诊断有重要价值。提出了一种基于改进卷积神经网络的视网膜血管分割方法。首先,将残差学习和密集连接网络(DenseNet)相结合,更充分地利用每一层的特征;通过增加短连接的方式,缩短了低层特征图到高层特征图之间的路径,强化了特征的传播能力。其次,为了提取更多细小血管,在编码器-解码器结构的网络中加入了空洞卷积,在不增加参数的情况下增加感受野。实验结果表明,与现存其他深度学习方法相比,所提出网络结构的参数数量更少,在DRIVE标准数据集上平均准确率达到0.9556,灵敏度达到0.8036,特异性达到0.9778,受试者工作特性(ROC)曲线下的面积(AUC)达到0.9800,比现存其他深度学习方法的分割效果更优。

字典的选择影响基于稀疏编码的图像超分辨率重建模型的重建质量。提出了一种基于协作稀疏表达的字典学习算法。在训练阶段,通过K-Means聚类算法将样本图像块划分为不同的聚类;构建基于同时稀疏约束条件的协作稀疏字典学习模型对每个聚类训练高、低分辨率字典;应用基于L₂范数的稀疏编码模型将图像超分辨率重建过程中输入图像块由低分辨率到高分辨率的映射转变为简单的线性映射,并针对不同聚类求得相应的线性映射矩阵。在重建阶段,输入图像块通过搜索与自身结构最相似的聚类来选择相应映射矩阵获得重建后的高分辨率图像。结果表明,本文算法通过改进字典学习过程实现了更好的图像超分辨率重建质量。

为了改善低剂量计算机断层扫描(CT)图像的视觉质量,提出一种基于卷积神经网络的图像去噪方法。网络引入批量归一化,并且学习的是低剂量CT图像到其噪声图像之间的映射;使用空洞卷积在不提高复杂度的情况下增大感受野;此外,还将前后层的特征图进行连接,使后方的卷积层能够利用前方各层的特征图作为输入,鼓励网络中特征图的重用。实验结果表明,与目前较先进的方法相比,所提网络结构在实现了更好去噪效果的同时大幅度降低了网络复杂度,能够快速、显著地改善低剂量CT图像的视觉质量。

针对传统的多曝光图像融合算法存在的细节丟失严重和鬼影现象, 提出了一种细节保留的多曝光图像融合算法。该算法首先计算曝光序列的3个特征指标: 图像细节、曝光亮度和色彩信息, 其中图像细节通过引导滤波计算, 曝光亮度的权值由高斯方程分配, 而曝光序列的色彩信息用色彩饱和度表示。然后, 利用差分图和邻域相关系数检测多曝光序列中运动物体, 利用3个特征指标和运动目标检测结果分别计算静态场景和动态场景的融合权值图。为了消除噪声的影响, 采用递归滤波器来修正融合权值图。最后, 采取加权融合的方式得到融合图像。选取10组不同的曝光序列, 分别从主观和客观两方面与6种传统的融合算法进行了比较。实验结果表明, 本文算法保留了丰富的细节信息, 呈现出了更加生动自然的现实场景, 并且有效去除了由运动物体产生的鬼影现象, 效果优于其他比较算法, 在静态场景和动态场景的曝光融合中都取得了好的效果。

针对机载多路音视频记录系统的高分辨率、大数据量和高实时性要求,提出一种基于嵌入式平台的实时多路音视频采集、编码和存储系统.该系统采用达芬奇硬件平台实现音视频采集控制及编码,同时采用FPGA完成数据缓存和传输控制,从而实现四路XGA(1024×768@60帧/s)视频、一路PAL(720×576@25帧/s)视频和两路音频的高效实时存储.测试结果表明,该系统稳定可靠,可实现多路音视频的采集、存储功能,图像清晰度高,实时性好,在机载音视频记录领域里可以得到广泛的应用.

针对高动态范围图像合成过程中相机响应函数标定速度低的问题, 提出了一种快速有效的相机响应函数标定的方法.首先根据不同曝光度的图像在成像过程中场景照度保持一致的特性, 提出构建一种新的最小平方代价函数, 以降低相机响应函数标定方程组的维数; 然后在保证标定方程组求解效率的前提下, 根据不同曝光度图像的噪音分布, 引入高斯加权函数, 有效减小多曝光图像在高亮或过暗区域成像过程中引入的噪音, 并利用稳健的QR分解算法提高标定方程组的求解速度; 最后采用查表的方法, 利用高斯加权函数完成场景照度的合成及相应的色调映射, 得到能表现整个场景亮区和暗区细节的可视化图像.实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法在保证相机响应函数标定准确度的同时, 具有计算量小、速度快的优点, 可实现相机响应函数的快速标定, 而且所获得的可视化图像主观效果有所提高, 在便携式摄像设备上具有广泛的应用前景.

应力和温度变化引起光纤布拉格光栅(FBG)传感器中心波长漂移的交叉敏感效应制约了光纤布拉格光栅传感器的实用化.在简介光纤布拉格光栅传感器工作原理的基础上,综述了近年来国内外在该领域实现温度补偿的相关技术和消除或减弱传感器温度敏感的方法,阐述了光纤布拉格光栅传感器温度补偿的原理,并分析了每种方法的特点,探讨了光纤布拉格光栅传感器应用中存在的问题.