揭斐然
- 作品数：14 被引量：22H指数：3
- 供职机构：中国航空工业集团公司更多>>
- 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更多>>
- 基于多尺度多直方图融合的红外图像增强映射方法
- 2024年
- 如何在尽可能地保留原始图像信息的同时,将红外探测器采集到的高动态范围(HDR)数据压缩成细节突出、对比度高、背景噪声小的可观测低动态范围图像,一直是红外技术研究的一个难点。针对此问题,提出了基于多尺度多直方图映射融合的红外图像增强映射方法,该方法首先采用全局线性变换和多尺度窗口的CLAHE对HDR红外图像进行分别映射,再基于局部显著度和动态范围特征自适应计算权重,完成多直方图映射结果融合以解决场景适应性问题,同时在权值计算中利用引导滤波优化融合权重,最后通过灰度域的高斯核函数实现自适应细节增强。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法能有效增强图像对比度、丰富图像细节、降低背景噪声,且具有较强的场景适应能力。
- 王豪斌汤志慧揭斐然刘琼张生伟
- 关键词：红外图像图像增强动态范围多尺度融合
- 一种图像序列全局运动估计方法及装置
- 本发明涉及一种图像序列全局运动估计方法及装置，属于计算机视觉技术领域。本发明采集连续两帧图像作为目标图像，并将上述两帧序列图像进行列方向和行方向的灰度投影；对行和列方向上的灰度投影进行均匀分块，对行或列方向上某一偏移位置...
- 揭斐然
- 基于光学偏振成像的低纹理目标三维重建算法被引量：6
- 2018年
- 针对于视觉任务中表面光滑、低纹理的目标,由于其结构纹理信息的缺乏及高反光的特性,传统三维重建算法无法恢复物体有效的表面形状特征,提出了基于光学偏振成像的低纹理目标三维重建算法。该算法不依赖于目标表面的结构纹理信息,以求解Stokes参数来量化目标表面反射光偏振态,而后结合偏振—几何空间分析,估计目标表面的法向量分布,最后提出了多尺度Shapelets算子将法向量信息积分获取目标的有效深度信息,恢复目标的三维形状。实验结果表明,针对低纹理的高反光目标,该算法能快速准确地恢复其表面的三维形态,并且有效抑制镜面耀光和噪声的干扰,算法实时性高。
- 彭群聂高海峰高海峰李宁张生伟揭斐然
- 关键词：三维重建
- 一种图像匹配相似性测度方法及其图像匹配方法
- 本发明涉及一种图像匹配相似性测度方法及其图像匹配方法，对尺寸相同的两幅图像A和B，分别计算它们在x和y方向上的梯度图，并提取相应的边缘图像，然后计算x方向上图像A和B的边缘图像之间的Hausdorff距离xMatch，以...
- 揭斐然
- 文献传递
- 一种目标相关跟踪方法
- 本发明属于图像跟踪技术，涉及对目标相关跟踪方法的改进。跟踪的步骤如下：截取两级模板T<Sub>0</Sub>和T<Sub>1</Sub>；初始化模板的加权系数序列；确定下一帧图像的跟踪搜索区域；加权相关匹配；比较两级模板...
- 揭斐然常小成李国强
- 基于孪生网络的轻量级高速跟踪算法被引量：4
- 2022年
- 孪生网络跟踪算法将跟踪问题转换为相似性匹配问题引起广泛关注,然而,多数算法无法在移动端或算力不足的嵌入式设备上实现工程应用。为此,提出了一种基于孪生网络的轻量级高速跟踪算法。该算法以特征提取能力良好且参数量少的MobileNetV2作为主干网络,通过组卷积、Crop等操作进一步减少网络参数量,提高网络运行速率;通过在倒残差结构中加入注意力机制动态调节模型权重,突出目标重要信息;通过不同特征层之间的信息融合,提升网络模型对目标多尺度语义信息的表达。采用目标跟踪基准库OTB100和VOT2018进行实验,结果表明,与现有通用跟踪算法相比,所提算法在保持高精度的同时,运行速率高达170帧/s,具有良好的工程应用前景。
- 洛怡航赵振宇胡银记揭斐然万锦锦
- 关键词：目标跟踪
- 基于注意力与特征融合的双分支跟踪算法
- 2023年
- 针对全卷积孪生网络(SiamFC)特征表达不足导致在目标形变、复杂背景干扰条件下跟踪效果不佳等问题,提出了一种基于注意力与特征融合的双分支跟踪算法。通过引入通道注意力机制和小卷积核的思想,在增加网络深度的同时,动态调节模型权重,提高了网络的特征提取能力和辨别能力。在原有孪生网络的基础上,提出采用多层特征融合策略构建新的跟踪分支并用于辅助决策。通过不同视觉层级间目标特征的融合,进一步改善网络的精确定位与适应能力。在目标跟踪基准库OTB50、OTB100、VOT2017进行试验,试验结果表明:所提算法在保持实时性的情况下,性能指标优于多个基准算法,验证所提算法的有效性。
- 胡银记洛怡航赵振宇赵振宇揭斐然
- 关键词：目标跟踪
- 一种基于局部对比学习的红外图像真彩化方法
- 本发明属于图像处理技术与深度学习技术领域，具体涉及一种基于局部对比学习的红外图像真彩化方法，包括以下步骤：得到着色后的真彩图像、构建局部对比学习损失以保证着色结果局部内容与原始红外图像一致、训练红外着色网络以及得到相对应...
- 马阳阳周育新揭斐然张生伟
- 基于SIFT的图像匹配实时性改进被引量：11
- 2020年
- 在图像匹配中,图像分辨率越高,可提取的特征越多,匹配精度也越高,但相应的匹配耗时也会越长。因此,对基于SIFT的图像匹配算法进行改进。首先,使用第二组高斯金字塔上的特征点进行粗匹配,由基于GMS改进的RANSAC剔除误匹配点并初步得到仿射矩阵,大致确定匹配区域;然后,筛选剩余特征点中位于该区域的部分进行细匹配,并用初步得到的仿射矩阵筛选匹配对;最后,基于最小二乘算法再次去误匹配并快速求解最终的仿射变换矩阵。经实验验证,所提算法在保证亚像素精度的条件下,很大程度上减少了算法的匹配耗时,提高了实时性。
- 董锦涛陈水忠徐恺揭斐然
- 关键词：图像匹配SIFT实时性GMS最小二乘法
- 一种基于时空一致性约束的红外视频真彩化方法
- 本发明属于图像处理与深度学习技术领域，具体涉及一种基于时空一致性约束的红外视频真彩化方法，包括以下步骤：S1：构建训练数据集和测试数据集；搭建生成网络及判别网络；S2、在对抗网络中引入时空一致性约束模块，构成红外视频着色...
- 马阳阳周育新揭斐然张生伟
