国家自然科学基金(61365001)

作品数：18被引量：70H指数：5
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相关期刊：《兰州理工大学学报》《云南大学学报（自然科学版）》《计算机工程与设计》《科学技术与工程》更多>>
相关主题：图像融合残差多尺度图像增强网络更多>>
相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺医药卫生更多>>
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基于注意力机制和残差块的真实图像去噪被引量：2
《计算机工程与设计》2023年第5期1451-1458,共8页周联敏 周冬明 
国家自然科学基金项目(62066047、61365001)。
为有效去除真实图像噪声,提出一种基于注意力机制和残差块的图像去噪算法。采用通道和空间注意力机制相结合的双重注意力模块给不同的特征赋予权重,并与残差块合并于编解码结构;应用增大感受野模块,在保护图像结构的同时增大感受野;整...
关键词：图像去噪 真实噪声 深度学习 注意力机制 残差块 卷积神经网络 空洞卷积 
结合迁移学习的真实图像去噪算法被引量：3
《科学技术与工程》2022年第34期15237-15244,共8页周联敏 周冬明 杨浩 
国家自然科学基金(62066047,61365001)。
为了能有效地去除真实图像的复杂噪声,提出了一种结合迁移学习的真实图像去噪算法。该算法采用了双编码器结构,迁移学习编码单元利用预先训练好的权值有效提取鲁棒特征,残差编码单元对当前数据处理,进一步补充了信息。解码单元通过特征...
关键词：图像去噪 真实噪声 迁移学习 注意力机制 残差块 
基于多阶段双残差网络的图像去雨模型被引量：2
《无线电工程》2022年第11期1933-1943,共11页杨浩 周冬明 赵倩 李淼 
国家自然科学基金(62066047,61365001,61463052)。
雨天采集的图像往往因为雨线的影响而降低了图像的质量,从而影响后续计算机视觉任务的执行。为了改善雨天图像的成像质量,提出了一种基于多阶段双残差网络的去雨算法来恢复被雨线遮挡的图像。算法的第1个创新点是多阶段的整体架构,其逐...
关键词：图像去雨 残差网络 多阶段网络 图像恢复 深度学习 
无监督编解码模型的多聚焦图像融合算法被引量：1
《计算机工程与设计》2022年第8期2275-2283,共9页臧永盛 周冬明 王长城 夏伟代 
国家自然科学基金项目(62066047、61365001、61463052)。
目前在多聚焦领域,大部分基于监督学习的深度模型都需要制作带标签的大规模数据集来训练网络,而制作数据集则需要花费很大的成本。为此,提出一种基于无监督学习的深度模型来实现准确和有效的多聚焦图像融合。通过无监督的方式在公共数...
关键词：卷积神经网络 编解码 监督学习 无监督学习 决策图 
结合多分支结构和U-net的低照度图像增强被引量：7
《计算机工程与应用》2022年第12期199-208,共10页卫依雪 周冬明 王长城 李淼 
国家自然科学基金(62066047,61365001,61463052)。
随着夜景拍摄技术的提高,低照度图像增强成为计算机视觉领域一个新的热点。但是由于光照不足、逆光、聚焦失败等因素的影响会导致光照强度不足,导致图像亮度和对比度过低。为了更好地处理低光照图像,提出了一种基于多分支结构和U-net结...
关键词：低照度图像 多分支 U-net网络 神经网络 图像增强 
一种基于遮蔽效应的图像质量评价研究被引量：3
《云南大学学报（自然科学版）》2021年第6期1096-1106,共11页孔紫剑 周冬明 聂仁灿 王长城 
国家自然科学基金(61966037,61463052,61365001).
针对梯度结构相似性指标(Gradient Structure Similarity,GSSIM)无法对近阈值失真图像做出很好的判断,导致其判断结果与人类视觉系统(Human Visual System,HVS)不完全一致的问题,为提高GSSIM的准确性及其与HVS的一致性,提出了一种基于...
关键词：图像质量评价 人类视觉系统 梯度相似性 遮蔽效应 显著性模型 
基于层次注意力的图像超分辨率重建被引量：2
《无线电工程》2021年第11期1245-1253,共9页臧永盛 周冬明 王长城 聂仁灿 
国家自然科学基金资助项目(62066047,61966037,61365001,61463052)。
卷积神经网络的深度和提供的层次特征对于超分辨率图像的重建至关重要,盲目增加网络的深度会使网络结构过于复杂且图像高频信息容易丢失。对低分辨率图像中提供的层次特征同等地对待而不加区分,会阻碍卷积神经网络的表达能力。针对该问...
关键词：超分辨率 卷积神经网络 多尺度 残差网络 层次特征 
无监督深度学习模型的多聚焦图像融合算法被引量：1
《计算机工程与应用》2021年第21期209-215,共7页王长城 周冬明 刘琰煜 谢诗冬 
国家自然科学基金(61966037,61365001,61463052)。
深度学习技术应用到多聚焦图像融合领域时,其大多通过监督学习的方式来训练网络,但由于缺乏专用于多聚焦图像融合的监督训练的标记数据集,且制作专用的大规模标记训练集代价过高,所以现有方法多通过在聚焦图像中随机添加高斯模糊进行监...
关键词：深度学习 多聚焦图像融合 监督学习 无监督学习 形态聚焦检测 
采用多尺度密集残差网络的水下图像增强被引量：6
《无线电工程》2021年第9期870-878,共9页卫依雪 周冬明 王长城 李淼 
国家自然科学基金资助项目(62066047,61365001,61463052)。
为了有效解决水下图像亮度、对比度过低和颜色混乱等问题,提出一种改进的多尺度密集残差网络的水下图像增强方法。对原始图像进行多尺度特征提取,更好地保留了图像细节,通过改进的密集残差网络对水下图像进行增强处理,提升图像亮度和对...
关键词：水下图像 密集残差网络 多尺度 神经网络 图像增强 
多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法被引量：3
《云南大学学报（自然科学版）》2021年第1期23-32,共10页王长城 周冬明 刘琰煜 谢诗冬 
国家自然科学基金(61365001,61463052).
在传统的多聚焦图像融合方法中,聚焦测量产生的决策图往往对噪声和错误配准敏感,同时在聚焦检测区域中容易出现毛刺、小孔以及小块孤立区域等识别错误.针对上述问题提出了一种基于多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法...
关键词：多尺度形态聚焦测量 决策图 随机游走 图像融合 错误配准 
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