深度图像

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RGB深度图像显著性目标检测方法设计
《液晶与显示》2025年第4期607-616,共10页王雨夕 徐杨 袁旭祥 
国家自然科学基金(No.61775169);辽宁省教育厅科研项目(No.LJKZ0310)。
为了高效利用深度特征信息辅助显著性检测,实现对不同尺度特征信息的融合,本文提出了一种基于CDINet算法改进的RGB-D图像显著性目标检测算法。首先,添加了多尺度特征融合模块用来加强编码器和解码器之间特征信息的传输,有效减少浅层特...
关键词：显著性目标检测 计算机视觉 边缘检测 深度学习 
一种改进的快速深度图像先验降噪模型
《计算机应用研究》2025年第3期920-926,共7页张睿 程晓慧 
相较于有监督深度降噪模型,仅利用给定的噪声图像本身就能完成降噪任务的无监督深度图像先验(deep image prior,DIP)降噪模型没有数据偏向(data bias)问题,具有更好的泛化能力。然而,DIP降噪模型较长的迭代训练步数导致其在执行效率方...
关键词：图像降噪 深度图像先验 性能提升 简化网络 下采样 自动早停 
基于改进YOLOv8的沥青路面深度图像病害检测算法
《湖南科技大学学报(自然科学版)》2025年第1期88-101,共14页英红 覃云涛 刘曦民 朱嘉丽 陈蔚铭 
国家自然科学基金资助项目(51668012,51968011)。
为解决沥青路面病害检测人工成本高、检测精确度与效率低下的问题,提出一种面向多尺度目标沥青路面深度图像的轻量化道路病害检测模型RBDN-YOLO-E.通过无人机快速扫描沥青路面并建立三维点云模型得到路面深度图像,将2 496张深度图像建...
关键词：病害检测 轻量化 无人机 深度图像 YOLOv8n 
深度图像修复技术的研究进展与分析
《工业控制计算机》2025年第3期67-69,共3页郑博伟 黄梅佳 陈锐彬 
2023年广东省普通高校青年创新人才类项目:基于深度学习的图像修复技术的研究(2023KQNCX277);2022年揭阳职业技术学院科学研究项目:基于深度学习的图像修复技术的研究(2022JYCKY05)。
图像修复技术是将图片中缺失的像素进行填充,目的是使得没有看过原图像的观察者无法察觉出这其实是修复的图像。随着计算机技术及数字图像处理技术的发展,深度学习在图像分类、目标检测、语义分割等方面取得了巨大的进展。在这一背景下...
关键词：图像修复 深度学习 传统 数据集 发展趋势 
融合灰度和深度特征的钢管表面缺陷检测方法
《机械工程学报》2025年第4期32-43,共12页石杰 吴昆鹏 杨朝霖 邓能辉 王少聪 苏成 
广西科技重大专项资助项目(AA22068080)。
无缝钢管的表面缺陷检测与量化对于质量判定至关重要。然而,现有的检测方法主要依赖于灰度图像分析,缺乏对缺陷深度的综合判断,因此检测结果往往片面且不准确。为解决该问题,设计采用3D相机采集钢管表面的数据,能够同步获取到具备相同...
关键词：缺陷检测 轮廓拟合 伪彩色深度图像 Yolov5 双边网络 
基于核密度估计的图像生成模型评价方法
《自动化应用》2025年第4期6-10,共5页李磊 庞玉碟 吴长兰 殷永 谭宏卫 
贵州省省级科技计划项目资助(黔科合基础-ZK[2022]一般026)。
如何科学且客观地评价深度图像生成模型的性能是一个极具挑战性的问题。经典评价方法FID受限于高斯假设,易导致评价失真且计算复杂度较高。为解决该问题,提出一种分布自由的图像生成模型评价方法。具体地,通过在特征空间中利用核密度估...
关键词：深度图像生成模型 性能评价 感知空间 高斯混合密度估计器 记忆正则函数 
基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测前沿进展
《计算机学报》2025年第2期284-316,共33页黄年昌 杨阳 张强 韩军功 
中国博士后科学基金(2023M742745);国家资助博士后研究人员计划(GZB20230559);广东省基础与应用基础研究基金委员会、粤穗联合基金青年基金项目(2023A1515110165);陕西省创新团队项目(2018TD‒012);国家自然科学基金(61773301);河北工业大学电气设备可靠性与智能化国家重点实验室基金项目(EERI_KF2022005)资助。
显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而...
关键词：显著性目标检测 RGB图像 深度图像 深度学习 多模态图像处理 
基于3D视觉的钻井掉块自动识别与特征判断方法
《钻采工艺》2025年第1期88-97,共10页张菲菲 王旭 董钟骏 张严 李紫璇 娄文强 王茜 
国家自然科学基金面上项目“不规则井眼中岩屑运移机制及建模方法研究”(编号:52374003);湖北省教育厅科研计划项目“智能钻井理论研究与系统开发”(编号:T2021004);湖北省科学技术厅重点研发计划项目“鄂西页岩气长水平井智能钻井数字孪生技术及装备研究”(编号:2023BCB111)。
钻井过程中掉块的监测与识别对于及时发现和减缓井壁不稳定和卡钻等井下复杂至关重要。当前,掉块监测主要依赖人工监测,但该方法易受主观影响且耗时较长,存在滞后性。为此,提出一种基于3D视觉的钻井掉块自动识别与特征判断方法。该方法...
关键词：钻井 掉块深度图像 3D相机 深度学习 目标检测 CBAM注意力 
基于RGB与深度图像融合的生菜表型特征估算方法
《农业机械学报》2025年第1期84-91,101,共9页陆声链 李沂杨 李帼 贾小泽 鞠青青 钱婷婷 
国家自然科学基金项目(61762013);上海市农业科技创新项目(2023-02-08-00-12-F04621);农业农村部长三角智慧农业技术重点实验室开放课题(KSAT-YRD2023011)。
采用自动化手段对植物生长过程中的表型特征进行精准测量对于育种和栽培等应用具有重要意义。本文围绕工厂化生菜种植中的表型特征无损精准检测需求,通过融合深度相机采集的RGB图像和深度图像,利用改进的DeepLabv3+模型进行图像分割,并...
关键词：生菜 表型估算 模态融合 分割模型 RGB图像 深度图像 
基于无监督深度学习的荧光显微镜图像超分辨率重建
《激光杂志》2025年第1期165-172,共8页陈东昱 程昱 
针对现有荧光显微镜高质量成对数据集获取难度高、成本高以及低荧光水平下图像超分辨率易产生伪影等问题,提出了一种基于无监督方法的荧光显微镜图像超分辨率重建方法,通过将本文创新的稀疏性提取模块与注意力门融入编码器-解码器网络...
关键词：深度学习 无监督学习 荧光显微镜 深度图像先验 
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