吕凡
- 作品数：4 被引量：21H指数：4
- 供职机构：苏州科技大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 一种自适应增强图像纹理的边缘检测方法被引量：8
- 2018年
- 边缘提取是图像预处理的重要组成部分,针对传统方法在图像边缘提取中含有噪声的不足,根据图像边缘在纹理细节上的差异特征,提出基于自适应算子的方法。通过图像梯度起伏,判断图像平坦区域与锐利的边角区域,基于梯度约束增强图像纹理,并联合数值约束抑制噪声。然后采用均值迭代的策略计算阈值,选取边缘点。实验结果表明,文中算法在检测图像边缘时能够有效防止边缘细节的丢失和断裂,并具备较好的抗噪声性能。
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- 关键词：边缘检测图像梯度图像增强图像去噪
- 一种双LSTM结构的图像多标签分类方法被引量：4
- 2018年
- 基于深度学习的图像多标签分类方法主要采用CNN-RNN方法进行按顺序标签预测。但是由于图像的多个标签没有特定的顺序,CNN-RNN方法难以确立有效的标签序列顺序,使得预测的精度不足。基于CNN-RNN方法构建了一种双LSTM结构,利用CNN从所给图像中提取出特征,构建两个LSTM同时解析图像特征,并采用不同的序列顺序进行预测,融合两个预测序列得到最终的预测标签。实验结果表明,文中提出的算法能够有效降低由单一的标签顺序带来的分类效果不足的影响,提高多标签分类的精度。
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- 一种基于显著性边缘的运动模糊图像复原方法被引量：5
- 2017年
- 运动模糊的图像复原,是图像处理和计算机视觉领域中的热点问题。通过分析图像的纹理特征,提出一种鲁棒的显著性边缘提取方法,并将其应用于运动模糊图像恢复中。联合图像纹理的梯度幅值、方向信息,优化模糊图像并抑制噪声干扰,从而提取稳定的强显著性边缘。在模糊核估计的能量模型中,引入梯度约束方法,保护模糊核的结构特征。对于较大尺寸的模糊核,采用多尺度策略进行图像复原。实验结果表明,文中算法能够有效提高模糊核估计的准确性,提升运动模糊图像复原的质量。
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- 关键词：图像复原图像梯度
- 面向图像自动语句标注的注意力反馈模型被引量：5
- 2019年
- 图像自动语句标注利用计算机自动生成描述图像内容的语句,在服务机器人等领域有广泛应用.许多学者已经提出了一些基于注意力机制的算法,但是注意力分散问题以及由注意力分散引起的生成语句错乱问题还未得到较好解决.在传统注意力机制的基础上引入注意力反馈机制,利用关注信息的图像特征指导文本生成,同时借助生成文本中的关注信息进一步修正图像中的关注区域,该过程不断强化图像和文本中的关键信息匹配、优化生成的语句.针对常用数据集Flickr8k, Flickr30k 和MSCOCO 的实验结果表明,该模型在一定程度上解决了注意力分散和语句顺序错乱问题,比其他基于注意力机制方法标注的关注区域更加准确,生成语句更加通顺.
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