基于深度学习的显著性目标检测算法研究
这是一篇关于显著性检测,边缘检测,深度学习,特征融合的论文, 主要内容为随着深度学习的深入研究和大数据信息技术的不断发展,人工智能方面的应用也越来越成熟,人们的生活也已经进入了智能化和信息化的时代。而以深度学习为导向的计算机视觉技术作为人工智能的重要分支,在这个时代取得了更加显著的成就,突破了传统算法的瓶颈。显著性目标检测作为计算机视觉领域的一个重要的研究方向,也越来越受关注,并广泛应用于人工智能、智能医学等领域。其作为图像分割、图像检测和识别等视觉系统的预处理方法,能够有效的节省图像处理的时间成本。本文对基于深度学习的显著性检测算法进行研究,主要介绍了当前主流的显著性目标检测算法原理并对各类算法进行对比,对现有的显著性目标检测算法进行总结与归纳。针对显著性目标检测领域算法模型的参数量较大,图像背景复杂等问题,本文提出了一种基于Pool Net算法的显著性目标检测模型。为了减少模型参数量,使用网络更窄,参数量更少的Dense Net网络作为骨干网络,从而降低骨干网络的计算开销。为了进一步加强特征的提取,提高模型的检测性能,使用一种新型的双向加权的特征金字塔网络(Bi FPN)提高模型的准确度。针对显著性物体的边界不清晰问题,通过将二进制交叉熵(BCE)、结构相似性(SSIM)等多种损失函数进行加权求和,得到的混合损失函数应用于改进后的模型。研究结果表明,改进后的Pool Net算法,准确率相对于原有的算法提高了1.02%,模型参数量减少了80%,并且提高了显著物体边界的清晰度,具有很好的鲁棒性。基于深度学习的RGB-D图像显著性检测的算法越来越多,如何高效的利用Depth特征信息辅助显著性检测却是一个难题,而且因为不同层级包含的特征信息各有不同,研究不同尺度的特征信息如何进行融合也是一个非常重要的研究内容。本文针对这些问题进行研究提出一种改进CDINet算法的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,有效的减少网络卷积过程中丢失的浅层特征,通过辅助解码器的跳跃连接获得更多的显著物体的特征信息。其次在CDINet的网络结构的尾部连接了一个循环注意力模块,通过使用面向记忆的场景理解功能,逐渐的优化局部细节,进一步提高模型的检测性能,最后对损失函数进行了调整,使用一致性增强损失(CEL)处理。因为不同尺度特征融合产生的空间一致性等问题,并在不增加参数的情况下均匀突出显著区域。改进后的模型在LFSD数据集和STERE数据集上实验并进行结果分析。研究表明,F-measure分别提高了0.6%和0.4%,MAE分别降低了0.4%和0.3%,相对其他算法,模型性能更好,适应性更高。
基于深度学习的显著性目标检测算法研究
这是一篇关于显著性检测,边缘检测,深度学习,特征融合的论文, 主要内容为随着深度学习的深入研究和大数据信息技术的不断发展,人工智能方面的应用也越来越成熟,人们的生活也已经进入了智能化和信息化的时代。而以深度学习为导向的计算机视觉技术作为人工智能的重要分支,在这个时代取得了更加显著的成就,突破了传统算法的瓶颈。显著性目标检测作为计算机视觉领域的一个重要的研究方向,也越来越受关注,并广泛应用于人工智能、智能医学等领域。其作为图像分割、图像检测和识别等视觉系统的预处理方法,能够有效的节省图像处理的时间成本。本文对基于深度学习的显著性检测算法进行研究,主要介绍了当前主流的显著性目标检测算法原理并对各类算法进行对比,对现有的显著性目标检测算法进行总结与归纳。针对显著性目标检测领域算法模型的参数量较大,图像背景复杂等问题,本文提出了一种基于Pool Net算法的显著性目标检测模型。为了减少模型参数量,使用网络更窄,参数量更少的Dense Net网络作为骨干网络,从而降低骨干网络的计算开销。为了进一步加强特征的提取,提高模型的检测性能,使用一种新型的双向加权的特征金字塔网络(Bi FPN)提高模型的准确度。针对显著性物体的边界不清晰问题,通过将二进制交叉熵(BCE)、结构相似性(SSIM)等多种损失函数进行加权求和,得到的混合损失函数应用于改进后的模型。研究结果表明,改进后的Pool Net算法,准确率相对于原有的算法提高了1.02%,模型参数量减少了80%,并且提高了显著物体边界的清晰度,具有很好的鲁棒性。基于深度学习的RGB-D图像显著性检测的算法越来越多,如何高效的利用Depth特征信息辅助显著性检测却是一个难题,而且因为不同层级包含的特征信息各有不同,研究不同尺度的特征信息如何进行融合也是一个非常重要的研究内容。本文针对这些问题进行研究提出一种改进CDINet算法的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,有效的减少网络卷积过程中丢失的浅层特征,通过辅助解码器的跳跃连接获得更多的显著物体的特征信息。其次在CDINet的网络结构的尾部连接了一个循环注意力模块,通过使用面向记忆的场景理解功能,逐渐的优化局部细节,进一步提高模型的检测性能,最后对损失函数进行了调整,使用一致性增强损失(CEL)处理。因为不同尺度特征融合产生的空间一致性等问题,并在不增加参数的情况下均匀突出显著区域。改进后的模型在LFSD数据集和STERE数据集上实验并进行结果分析。研究表明,F-measure分别提高了0.6%和0.4%,MAE分别降低了0.4%和0.3%,相对其他算法,模型性能更好,适应性更高。
多光谱智能平板扫描仪软件系统设计与实现
这是一篇关于图像增强,显著性检测,模板匹配,图像分割的论文, 主要内容为平板扫描仪是一种常见的成像设备,普通的扫描仪只能采集白光下的彩色图像。纸币、支票、护照、身份证等防伪票证需要通过人眼或机器视觉实现红外隐形油墨、紫外荧光等防伪特征的鉴别,普通扫描仪不能满足需求。多光谱平板扫描仪可以实现白光、红外、紫外光下的图像采集,本文研究该设备中的图像增强、图像鉴伪等关键技术,并设计实现了一套图像扫描处理软件。首先,针对接触式图像传感器像素亮度不均匀问题、设备间图像亮度的差异问题,提出了自适应图像校正算法;其次,为提高紫外荧光图像质量,提出了一种基于显著性检测的图像增强算法,能够增强荧光前景图像,而抑制非荧光的图像背景,提高紫外荧光防伪图像的对比度,便于人眼观察和机器识读;再次,提出了改进的Grab Cut算法,在不需要人机交互的情况下,利用显著性信息定位荧光图案的位置,实现紫外荧光防伪图像的检测与分割;再次,提出了一种基于区域统计特征的模板匹配算法,提取荧光防伪图像的分块统计特征,基于特征向量与标准模板图像进行模板匹配,实现票证的通用、可靠鉴伪;最后,集成上述成果,设计实现一套平板扫描仪软件系统,实现白光、红外、紫外光下的图像采集与处理,具备基于紫外荧光图像的智能鉴伪识别功能。实验测试表明,研制的平板扫描仪软件系统能够快速采集清晰稳定的白光、红外及紫外图像,获取高对比度的紫外荧光防伪图像,实现高效、可靠的鉴伪识别功能。相关设备已量产,达到预期的设计要求。
多光谱智能平板扫描仪软件系统设计与实现
这是一篇关于图像增强,显著性检测,模板匹配,图像分割的论文, 主要内容为平板扫描仪是一种常见的成像设备,普通的扫描仪只能采集白光下的彩色图像。纸币、支票、护照、身份证等防伪票证需要通过人眼或机器视觉实现红外隐形油墨、紫外荧光等防伪特征的鉴别,普通扫描仪不能满足需求。多光谱平板扫描仪可以实现白光、红外、紫外光下的图像采集,本文研究该设备中的图像增强、图像鉴伪等关键技术,并设计实现了一套图像扫描处理软件。首先,针对接触式图像传感器像素亮度不均匀问题、设备间图像亮度的差异问题,提出了自适应图像校正算法;其次,为提高紫外荧光图像质量,提出了一种基于显著性检测的图像增强算法,能够增强荧光前景图像,而抑制非荧光的图像背景,提高紫外荧光防伪图像的对比度,便于人眼观察和机器识读;再次,提出了改进的Grab Cut算法,在不需要人机交互的情况下,利用显著性信息定位荧光图案的位置,实现紫外荧光防伪图像的检测与分割;再次,提出了一种基于区域统计特征的模板匹配算法,提取荧光防伪图像的分块统计特征,基于特征向量与标准模板图像进行模板匹配,实现票证的通用、可靠鉴伪;最后,集成上述成果,设计实现一套平板扫描仪软件系统,实现白光、红外、紫外光下的图像采集与处理,具备基于紫外荧光图像的智能鉴伪识别功能。实验测试表明,研制的平板扫描仪软件系统能够快速采集清晰稳定的白光、红外及紫外图像,获取高对比度的紫外荧光防伪图像,实现高效、可靠的鉴伪识别功能。相关设备已量产,达到预期的设计要求。
基于深度学习的显著性目标检测算法研究
这是一篇关于显著性检测,边缘检测,深度学习,特征融合的论文, 主要内容为随着深度学习的深入研究和大数据信息技术的不断发展,人工智能方面的应用也越来越成熟,人们的生活也已经进入了智能化和信息化的时代。而以深度学习为导向的计算机视觉技术作为人工智能的重要分支,在这个时代取得了更加显著的成就,突破了传统算法的瓶颈。显著性目标检测作为计算机视觉领域的一个重要的研究方向,也越来越受关注,并广泛应用于人工智能、智能医学等领域。其作为图像分割、图像检测和识别等视觉系统的预处理方法,能够有效的节省图像处理的时间成本。本文对基于深度学习的显著性检测算法进行研究,主要介绍了当前主流的显著性目标检测算法原理并对各类算法进行对比,对现有的显著性目标检测算法进行总结与归纳。针对显著性目标检测领域算法模型的参数量较大,图像背景复杂等问题,本文提出了一种基于Pool Net算法的显著性目标检测模型。为了减少模型参数量,使用网络更窄,参数量更少的Dense Net网络作为骨干网络,从而降低骨干网络的计算开销。为了进一步加强特征的提取,提高模型的检测性能,使用一种新型的双向加权的特征金字塔网络(Bi FPN)提高模型的准确度。针对显著性物体的边界不清晰问题,通过将二进制交叉熵(BCE)、结构相似性(SSIM)等多种损失函数进行加权求和,得到的混合损失函数应用于改进后的模型。研究结果表明,改进后的Pool Net算法,准确率相对于原有的算法提高了1.02%,模型参数量减少了80%,并且提高了显著物体边界的清晰度,具有很好的鲁棒性。基于深度学习的RGB-D图像显著性检测的算法越来越多,如何高效的利用Depth特征信息辅助显著性检测却是一个难题,而且因为不同层级包含的特征信息各有不同,研究不同尺度的特征信息如何进行融合也是一个非常重要的研究内容。本文针对这些问题进行研究提出一种改进CDINet算法的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,有效的减少网络卷积过程中丢失的浅层特征,通过辅助解码器的跳跃连接获得更多的显著物体的特征信息。其次在CDINet的网络结构的尾部连接了一个循环注意力模块,通过使用面向记忆的场景理解功能,逐渐的优化局部细节,进一步提高模型的检测性能,最后对损失函数进行了调整,使用一致性增强损失(CEL)处理。因为不同尺度特征融合产生的空间一致性等问题,并在不增加参数的情况下均匀突出显著区域。改进后的模型在LFSD数据集和STERE数据集上实验并进行结果分析。研究表明,F-measure分别提高了0.6%和0.4%,MAE分别降低了0.4%和0.3%,相对其他算法,模型性能更好,适应性更高。
多光谱智能平板扫描仪软件系统设计与实现
这是一篇关于图像增强,显著性检测,模板匹配,图像分割的论文, 主要内容为平板扫描仪是一种常见的成像设备,普通的扫描仪只能采集白光下的彩色图像。纸币、支票、护照、身份证等防伪票证需要通过人眼或机器视觉实现红外隐形油墨、紫外荧光等防伪特征的鉴别,普通扫描仪不能满足需求。多光谱平板扫描仪可以实现白光、红外、紫外光下的图像采集,本文研究该设备中的图像增强、图像鉴伪等关键技术,并设计实现了一套图像扫描处理软件。首先,针对接触式图像传感器像素亮度不均匀问题、设备间图像亮度的差异问题,提出了自适应图像校正算法;其次,为提高紫外荧光图像质量,提出了一种基于显著性检测的图像增强算法,能够增强荧光前景图像,而抑制非荧光的图像背景,提高紫外荧光防伪图像的对比度,便于人眼观察和机器识读;再次,提出了改进的Grab Cut算法,在不需要人机交互的情况下,利用显著性信息定位荧光图案的位置,实现紫外荧光防伪图像的检测与分割;再次,提出了一种基于区域统计特征的模板匹配算法,提取荧光防伪图像的分块统计特征,基于特征向量与标准模板图像进行模板匹配,实现票证的通用、可靠鉴伪;最后,集成上述成果,设计实现一套平板扫描仪软件系统,实现白光、红外、紫外光下的图像采集与处理,具备基于紫外荧光图像的智能鉴伪识别功能。实验测试表明,研制的平板扫描仪软件系统能够快速采集清晰稳定的白光、红外及紫外图像,获取高对比度的紫外荧光防伪图像,实现高效、可靠的鉴伪识别功能。相关设备已量产,达到预期的设计要求。
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