为了获得与用户主观感知相一致的颜色校正算法和对校正结果进行客观评估,本文首先创建了一个针对颜色校正的数据集ICCD(Image Color Correction Database).ICCD数据集中的颜色差异涵盖了多种类型和粒度,其中颜色差异类型包括亮度、色相...为了获得与用户主观感知相一致的颜色校正算法和对校正结果进行客观评估,本文首先创建了一个针对颜色校正的数据集ICCD(Image Color Correction Database).ICCD数据集中的颜色差异涵盖了多种类型和粒度,其中颜色差异类型包括亮度、色相、饱和度、曝光度、对比度以及RGB中的R和G通道,每类颜色差异包括3个修改粒度.本文挑选了6种具有代表性的颜色校正算法对目标图像进行校正,并通过用户调查获得校正结果图像的主观平均得分值.基于ICCD数据集,本文对6种颜色校正算法的性能进行评估,得出在大多数颜色差异和粒度上,Pitie提出的迭代颜色分布转换算法的校正性能最好,同时具有较好的稳定性.最后,本文对14种图像质量评估方法进行评估,挑选出与已有的评估方法相比与主观感知一致性更好的评估方法.展开更多
利用深度卷积神经网络智能化地提取遥感图像中的建筑物对于数字城市构建、灾害侦查、土地管理等具有重要意义。多时相遥感图像之间的色彩差异会导致建筑物语义分割模型泛化能力下降。针对此,本文提出了注意力引导的色彩一致生成对抗网络...利用深度卷积神经网络智能化地提取遥感图像中的建筑物对于数字城市构建、灾害侦查、土地管理等具有重要意义。多时相遥感图像之间的色彩差异会导致建筑物语义分割模型泛化能力下降。针对此,本文提出了注意力引导的色彩一致生成对抗网络(attention-guided color consistency adversarial network,ACGAN)。该算法以参考色彩风格图像及相同区域、不同时相的待纠正图像作为训练集,采用加入了U型注意力机制的循环一致生成对抗网络训练得到色彩一致模型。在预测阶段,该模型将待纠正图像的色调转换为参考色彩风格图像的色调,这一阶段基于深度学习模型的推理能力,而不再需要相应的参考色彩风格图像。为了验证算法的有效性,首先,将本文算法与传统的图像处理算法及其他循环一致生成对抗网络做了对比试验。结果表明,ACGAN色彩一致后的图像与参考色彩风格图像的色调更加相似。其次,将以上不同的色彩一致性算法处理后的结果图像进行建筑物语义分割试验,证明本文方法更加有利于多时相遥感图像语义分割模型泛化能力的提升。展开更多
回环检测是消除同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统中累计误差的关键所在,在光照条件或视角变化较大的情况下,传统的基于外观的回环检测方法往往失效。针对这种情况,在ORBSLAM2的框架基础上提出一种...回环检测是消除同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统中累计误差的关键所在,在光照条件或视角变化较大的情况下,传统的基于外观的回环检测方法往往失效。针对这种情况,在ORBSLAM2的框架基础上提出一种物体级的回环检测方法。利用目标检测获得的语义信息和特征点信息构建物体级语义地图。将语义地图抽象成拓扑图并将地标抽象成节点,用颜色直方图描述节点信息,结合节点间的几何关系,基于语义和几何一致性约束,提出一种图匹配方法实现回环检测。当检测到回环时,通过物体对齐的方式进行回环校正。在公开的TUM和USTC数据集上进行实验,结果表明提出的系统精度较ORBSLAM2平均提高了49.58%,并且构建的语义地图显示出良好的定位效果。展开更多
为了解决单相机平台受高分辨率与大视场角之间矛盾制约的问题,本文提出了一种大视场、高分辨率、无色差的复眼相机阵列系统。结合人眼视觉成像理论,建立非均匀采样的仿生视觉模型,降低系统输入端的数据冗余;设计了一种多图像平滑加权融...为了解决单相机平台受高分辨率与大视场角之间矛盾制约的问题,本文提出了一种大视场、高分辨率、无色差的复眼相机阵列系统。结合人眼视觉成像理论,建立非均匀采样的仿生视觉模型,降低系统输入端的数据冗余;设计了一种多图像平滑加权融合算法,实现大视场图像无缝拼接;提出了一种基于多级迭代直方图匹配的色彩校正算法,提高了不同子相机间的色彩一致性;利用相邻子相机间重叠区域,对感兴趣区域(Region of Interest,ROI)进行多图像超分辨率重建。最终搭建了曲面相机阵列系统,实现了无色差大视场高分辨率图像的获取。实验结果表明,该系统能够达到单个子相机9倍的视场角与分辨率,并实现了ROI的4倍超分辨率重建。相比于典型的色彩校正算法HM,本文所提方法的PSNR和HSM指标分别提升了4.1%和15.9%,满足了多相机系统在复杂场景下的大视场、高分辨率、无色差的需求。展开更多
文摘为了获得与用户主观感知相一致的颜色校正算法和对校正结果进行客观评估,本文首先创建了一个针对颜色校正的数据集ICCD(Image Color Correction Database).ICCD数据集中的颜色差异涵盖了多种类型和粒度,其中颜色差异类型包括亮度、色相、饱和度、曝光度、对比度以及RGB中的R和G通道,每类颜色差异包括3个修改粒度.本文挑选了6种具有代表性的颜色校正算法对目标图像进行校正,并通过用户调查获得校正结果图像的主观平均得分值.基于ICCD数据集,本文对6种颜色校正算法的性能进行评估,得出在大多数颜色差异和粒度上,Pitie提出的迭代颜色分布转换算法的校正性能最好,同时具有较好的稳定性.最后,本文对14种图像质量评估方法进行评估,挑选出与已有的评估方法相比与主观感知一致性更好的评估方法.
文摘利用深度卷积神经网络智能化地提取遥感图像中的建筑物对于数字城市构建、灾害侦查、土地管理等具有重要意义。多时相遥感图像之间的色彩差异会导致建筑物语义分割模型泛化能力下降。针对此,本文提出了注意力引导的色彩一致生成对抗网络(attention-guided color consistency adversarial network,ACGAN)。该算法以参考色彩风格图像及相同区域、不同时相的待纠正图像作为训练集,采用加入了U型注意力机制的循环一致生成对抗网络训练得到色彩一致模型。在预测阶段,该模型将待纠正图像的色调转换为参考色彩风格图像的色调,这一阶段基于深度学习模型的推理能力,而不再需要相应的参考色彩风格图像。为了验证算法的有效性,首先,将本文算法与传统的图像处理算法及其他循环一致生成对抗网络做了对比试验。结果表明,ACGAN色彩一致后的图像与参考色彩风格图像的色调更加相似。其次,将以上不同的色彩一致性算法处理后的结果图像进行建筑物语义分割试验,证明本文方法更加有利于多时相遥感图像语义分割模型泛化能力的提升。
文摘回环检测是消除同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统中累计误差的关键所在,在光照条件或视角变化较大的情况下,传统的基于外观的回环检测方法往往失效。针对这种情况,在ORBSLAM2的框架基础上提出一种物体级的回环检测方法。利用目标检测获得的语义信息和特征点信息构建物体级语义地图。将语义地图抽象成拓扑图并将地标抽象成节点,用颜色直方图描述节点信息,结合节点间的几何关系,基于语义和几何一致性约束,提出一种图匹配方法实现回环检测。当检测到回环时,通过物体对齐的方式进行回环校正。在公开的TUM和USTC数据集上进行实验,结果表明提出的系统精度较ORBSLAM2平均提高了49.58%,并且构建的语义地图显示出良好的定位效果。
文摘为了解决单相机平台受高分辨率与大视场角之间矛盾制约的问题,本文提出了一种大视场、高分辨率、无色差的复眼相机阵列系统。结合人眼视觉成像理论,建立非均匀采样的仿生视觉模型,降低系统输入端的数据冗余;设计了一种多图像平滑加权融合算法,实现大视场图像无缝拼接;提出了一种基于多级迭代直方图匹配的色彩校正算法,提高了不同子相机间的色彩一致性;利用相邻子相机间重叠区域,对感兴趣区域(Region of Interest,ROI)进行多图像超分辨率重建。最终搭建了曲面相机阵列系统,实现了无色差大视场高分辨率图像的获取。实验结果表明,该系统能够达到单个子相机9倍的视场角与分辨率,并实现了ROI的4倍超分辨率重建。相比于典型的色彩校正算法HM,本文所提方法的PSNR和HSM指标分别提升了4.1%和15.9%,满足了多相机系统在复杂场景下的大视场、高分辨率、无色差的需求。
