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基于空间金字塔池化和深度卷积神经网络的作物害虫识别 被引量：49
1
作者 张博 张苗辉 陈运忠 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第19期209-215,共7页
为了减少因作物害虫姿态多样性和尺度多样性导致其识别精度相对较低的问题,该文将空间金字塔池化与改进的YOLOv3深度卷积神经网络相结合,提出了一种基于空间金字塔池化的深度卷积神经网络农作物害虫种类识别算法,首先对测试图像上的害... 为了减少因作物害虫姿态多样性和尺度多样性导致其识别精度相对较低的问题,该文将空间金字塔池化与改进的YOLOv3深度卷积神经网络相结合,提出了一种基于空间金字塔池化的深度卷积神经网络农作物害虫种类识别算法,首先对测试图像上的害虫进行检测定位,然后对检测定位出的害虫进行种类识别。通过改进YOLOv3的网络结构,采用上采样与卷积操作相结合的方法实现反卷积,使算法能够有效地检测到图片中体型较小的作物害虫样本;通过对采集到的实际场景下20类害虫进行识别测试,识别精度均值可达到88.07%。试验结果表明,本文提出的识别算法能够有效地对作物害虫进行检测和种类识别。 展开更多
关键词 图像识别 算法 害虫分类 深度卷积神经网络 空间金字塔池化 反卷积
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基于卷积神经网络的深度图超分辨率重建 被引量：48
2
作者 李素梅 雷国庆 范如 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期124-132,共9页
针对传统深度图超分辨率重建算法需要人工提取特征、计算复杂度较高且不容易得到合适表示特征的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的深度图超分辨率重建算法。该算法不需要提前对特定的任务从图像中提取具体的手工特征,而是模拟人类... 针对传统深度图超分辨率重建算法需要人工提取特征、计算复杂度较高且不容易得到合适表示特征的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的深度图超分辨率重建算法。该算法不需要提前对特定的任务从图像中提取具体的手工特征,而是模拟人类的视觉系统对原始深度图进行层次化的抽象处理以自主地提取特征。该算法直接进行从低分辨率深度图到高分辨率深度图的映射学习。映射由7个卷积层和1个反卷积层联合实现。卷积操作学习丰富的图像特征,而反卷积实现上采样重建高分辨率的深度图。Middlebury RGBD数据集的实验结果表明,该模型得到的峰值信噪比(PSNR)较传统双三次插值算法平均提高了2.7235dB,均方根误差(RMSE)平均降低了0.098;与经典CNN算法相比,PSNR平均提高了1.5244dB,RMSE平均降低了0.043。 展开更多
关键词 图像处理 超分辨率重建 深度图 卷积神经网络 反卷积
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反卷积引导的番茄叶部病害识别及病斑分割模型 被引量：42
3
作者 任守纲 贾馥玮 +3 位作者 顾兴健 袁培森 薛卫 徐焕良 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期186-195,共10页
针对当前植物叶部病害识别模型易受阴影、遮挡物及光线强度干扰,特征提取具有盲目和不确定性的问题,该研究构建一种基于反卷积引导的VGG网络(Deconvolution-Guided VGGNet,DGVGGNet)模型,同时实现植物叶部病害种类识别与病斑分割。首先... 针对当前植物叶部病害识别模型易受阴影、遮挡物及光线强度干扰,特征提取具有盲目和不确定性的问题,该研究构建一种基于反卷积引导的VGG网络(Deconvolution-Guided VGGNet,DGVGGNet)模型,同时实现植物叶部病害种类识别与病斑分割。首先使用VGGNet计算多分类交叉熵损失进行病害分类训练,得到病害分类结果;其次设计反向全连接层,将分类结果恢复为特征图形式;然后采用上采样与卷积操作相结合的方法实现反卷积,利用跳跃连接融合多种特征恢复图像细节;最后使用少量病斑监督,对每个像素点使用二分类交叉熵损失进行训练,引导编码器关注真实的病斑部位。试验结果表明,该研究模型的病害种类识别精度达99.19%,病斑分割的像素准确率和平均交并比分别达94.66%和75.36%,在遮挡、弱光等环境下具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 病害 图像识别 卷积神经网络 图像分割 反卷积
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运动模糊图像的恢复方法研究 被引量：26
4
作者 明文华 孔晓东 +1 位作者 屈磊 梁栋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第7期133-135,共3页
分析了运动模糊图像的退化模型和恢复过程，改进了一种运动模糊图像的恢复方法。先通过图像系统辨识方法求解PSF函数，进而在频域和时域完成运动模糊图像的恢复，并就运动模糊图像进行逆滤波恢复、维纳滤波恢复和时域反卷积恢复进行了... 分析了运动模糊图像的退化模型和恢复过程，改进了一种运动模糊图像的恢复方法。先通过图像系统辨识方法求解PSF函数，进而在频域和时域完成运动模糊图像的恢复，并就运动模糊图像进行逆滤波恢复、维纳滤波恢复和时域反卷积恢复进行了理论说明，比较了各自的优缺点。最后给出了几种恢复效果的对比实验结果。 展开更多
关键词 图像恢复 点扩散函数 反卷积 逆滤波 维纳滤波 系统辨识
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密井网条件下井震联合低级序断层识别方法 被引量：21
5
作者 张昕 甘利灯 +1 位作者 刘文岭 姜岩 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期462-468,358+518,共7页
低级序断层是影响剩余油聚集和注采关系的主要地质控制因素之一,油田开发后期对准确描述低级序断层的位置和走向提出了更高的精度要求。本文基于叠后地震资料,通过地震数据高频响应增强处理及蚂蚁体地震属性的提取,采取井点钻、测井、... 低级序断层是影响剩余油聚集和注采关系的主要地质控制因素之一,油田开发后期对准确描述低级序断层的位置和走向提出了更高的精度要求。本文基于叠后地震资料,通过地震数据高频响应增强处理及蚂蚁体地震属性的提取,采取井点钻、测井、井间地震资料的联合解释方式,对工区断距2m以上的低级序断层进行了识别和描述,并得到开发动态数据的验证。由此认识到:充分利用并挖掘井-震联合勘探的潜力,能有效提高开发阶段小尺度地质体的描述精度,并为油藏描述提供更准确的地质模型。 展开更多
关键词 井- 震联合解释 断层描述 低级序断层 地震属性 小波变换 图像反褶积 蚂蚁追踪
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基于噪声特性的大气湍流退化图像多帧盲反卷积复原 被引量：18
6
作者 黄建明 沈忙作 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1686-1690,共5页
由于大气湍流和噪声的影响,造成观测目标图像的退化。为了目标的精确观测,根据噪声特性,结合符合物理意义的约束条件,提出了新的大气湍流图像盲反卷积复原最小化模型,并以共轭梯度数值优化方法交替迭代求解,复原观测目标图像。为验证提... 由于大气湍流和噪声的影响,造成观测目标图像的退化。为了目标的精确观测,根据噪声特性,结合符合物理意义的约束条件,提出了新的大气湍流图像盲反卷积复原最小化模型,并以共轭梯度数值优化方法交替迭代求解,复原观测目标图像。为验证提出的算法的有效性,在计算机上模拟参数为望远镜口径为2.0 m,大气相干长度为0.1 m,图像信噪比为10 dB的大气湍流退化和噪声污染的图像,以提出的盲反卷积复原方法复原,实验结果表明,提出的盲反卷积复原算法避免了传统的盲反卷积复原算法的缺陷,有效地克服大气湍流和噪声的影响,复原出了清晰的观测目标图像。该图像盲反卷积复原方法的研究,对地基望远镜的观测有重要的基础性作用。 展开更多
关键词 图像处理 图像复原 盲反卷积 大气湍流
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基于改进全卷积神经网络的玉米叶片病斑分割 被引量：14
7
作者 王振 师韵 李玉彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第22期127-132,共6页
玉米叶部病斑的准确分割是识别玉米叶部病害类别、实现作物精准施药的关键。为了准确分割出玉米叶部的病斑区域,提出了一种基于改进全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network,FCN)的玉米叶片病斑分割方法。该方法的网络结构... 玉米叶部病斑的准确分割是识别玉米叶部病害类别、实现作物精准施药的关键。为了准确分割出玉米叶部的病斑区域,提出了一种基于改进全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network,FCN)的玉米叶片病斑分割方法。该方法的网络结构主要包括一个编码网络和对应的解码网络,在解码网络之后添加一个像素级别的分类器。编码网络结构是在传统VGG16网络的基础上进行改进,解码网络主要是对编码网络中的下采样层进行反卷积操作,通过对解码网络不断地进行训练,可以恢复编码网络输出特征图的分辨率,得到更为精确的分割效果。利用该研究方法与FCN、DeepLabV3、PSP Net等图像分割网络模型在不同的评价指标上进行比较,结果表明研究方法具有较好的分割性能,可以准确分割出玉米叶部的病斑区域。 展开更多
关键词 玉米叶部病斑 全卷积神经网络 图像分割 反卷积
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基于改进Faster RCNN的毫米波图像实时目标检测 被引量：13
8
作者 侯冰基 杨明辉 孙晓玮 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第13期119-125,共7页
采用反卷积与捷径连接,针对毫米波图像提出了一种高效、快速的卷积神经网络,在保留图像低阶细粒度特征的同时,检测速度由原框架的9frame/s大幅提升至27frame/s,并取消了Faster RCNN (Regions with Convolutional Neural Networks)中的R... 采用反卷积与捷径连接,针对毫米波图像提出了一种高效、快速的卷积神经网络,在保留图像低阶细粒度特征的同时,检测速度由原框架的9frame/s大幅提升至27frame/s,并取消了Faster RCNN (Regions with Convolutional Neural Networks)中的RCNN部分。为了使网络更好地收敛,基于聚类思想设计了初始候选框的大小。使用在线困难样本挖掘(OHEM)优化了Faster RCNN的损失函数,解决了毫米波图像中正负样本失衡的问题,大幅提升了训练速度。所提算法在测试集上取得了87.6%的准确率和81.2%的检出率,F1分数相较于主流算法提升了5%左右。 展开更多
关键词 图像处理 图像识别 卷积神经网络 反卷积 毫米波图像 目标检测
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基于L_0正则化模糊核估计的遥感图像复原 被引量：13
9
作者 闫敬文 彭鸿 +2 位作者 刘蕾 金光 钟兴 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期2572-2579,共8页
基于模糊图像的退化过程、卷积模糊模型和模糊图像生成的机理,提出一种基于L0范数的正则化模糊核估计方法,解决了遥感图像重建问题中0范数难求解的难题。该方法以模糊核稀疏性为先验知识,采用对应梯度的L0范数为正则项,有效避免了细小... 基于模糊图像的退化过程、卷积模糊模型和模糊图像生成的机理,提出一种基于L0范数的正则化模糊核估计方法,解决了遥感图像重建问题中0范数难求解的难题。该方法以模糊核稀疏性为先验知识,采用对应梯度的L0范数为正则项,有效避免了细小边缘对模糊核估计的影响,使得模糊核的估计更加准确。进一步采用超拉普拉斯分布来近似图像梯度的重尾分布,利用L0.5范数正则化对模糊图像做反卷积,从而恢复出原始图像。与传统方法相比,本文方法可以准确地估计出图像的模糊核,很好地抑制恢复图像的振铃现象,有效地提升遥感图像的质量。模糊图像以及各方法重构图像在同一刀刃下的调制传递函数(MTF)曲线显示,本文方法的MTF曲线得到了较好的提升。 展开更多
关键词 遥感图像 图像复原 核估计 反卷积 调制传递函数 点扩散函数
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基于目标和点扩展函数联合估计的点源目标图像近视解卷积 被引量：12
10
作者 赵文倩 饶长辉 耿则勋 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期52-57,共6页
在传统的基于波前探测的解卷积方法中,由波前探测得到的点扩展函数被认为是精确的,并用维纳滤波进行复原,但是点扩展函数不可避免地存在误差,所以最终的复原目标图像质量不佳。为了解决该难题,提出了基于目标和点扩展函数联合估计的图... 在传统的基于波前探测的解卷积方法中,由波前探测得到的点扩展函数被认为是精确的,并用维纳滤波进行复原,但是点扩展函数不可避免地存在误差,所以最终的复原目标图像质量不佳。为了解决该难题,提出了基于目标和点扩展函数联合估计的图像近视解卷积算法。它运用了点扩展函数和目标的先验信息,对点扩展函数和目标进行了规整和进一步约束,从而得到更优的恢复图像质量。对该方法的原理和实现过程进行了阐述,并将其运用于室内点源目标数据中。实验结果证明,与维纳滤波方法相比,该方法使图像恢复的效果得到明显改善。 展开更多
关键词 图像处理 图像复原 近视解卷积 联合估计 波前探测
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基于干涉原理的虚拟光学加密系统 被引量：11
11
作者 秦怡 张帅 +2 位作者 巩琼 李根全 吕晓东 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期72-77,共6页
提出了一种虚拟光学加密系统。该光学加密系统采用了同轴全息技术的基本架构,将被加密图像作为被记录物体,而在参考光波及干涉场光路中分别引入两个独立的随机相位板,全息面上的输出即为加密结果,这两个随机相位板即为加密及解密所用密... 提出了一种虚拟光学加密系统。该光学加密系统采用了同轴全息技术的基本架构,将被加密图像作为被记录物体,而在参考光波及干涉场光路中分别引入两个独立的随机相位板,全息面上的输出即为加密结果,这两个随机相位板即为加密及解密所用密钥。理论分析表明,在恰当设置物光波与参考光波衍射场比例的情况下,任意一灰度图像均可被加密为平稳的复随机白噪声,可以抵御盲反卷积攻击。采用计算机模拟,证实了该系统的加密效果及对抗暴力攻击的能力。研究了解密时附加参数及噪音攻击对解密结果的影响,结果表明本系统抗噪音攻击能力一般,但对附加参数有极高的敏感性。 展开更多
关键词 傅里叶光学 图像加密 干涉原理 虚拟光学系统 盲反卷积
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自适应光学图像事后重建技术研究进展 被引量：11
12
作者 鲍华 饶长辉 +3 位作者 田雨 钟立波 陈浩 龙潇 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期58-67,共10页
为进一步提高自适应光学系统的成像质量,本文针对目前广泛使用的盲解卷积,相位差法和斑点重建技术开展了深入研究;详细分析了以上三种技术的各自特点、应用场景和处理对象,并结合自适应光学系统的特点,有针对性的加以算法改进;实验采用... 为进一步提高自适应光学系统的成像质量,本文针对目前广泛使用的盲解卷积,相位差法和斑点重建技术开展了深入研究;详细分析了以上三种技术的各自特点、应用场景和处理对象,并结合自适应光学系统的特点,有针对性的加以算法改进;实验采用自适应光学人眼视网膜细胞图像和自适应光学太阳黑子图像进行算法验证,结果表明经改进后的图像处理技术可以有效提高自适应光学图像的质量和分辨力,较好的满足了自适应光学系统对图像事后处理的需求。 展开更多
关键词 自适应光学 图像重建 盲解卷积 相位差法 斑点重建
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利用SVD对带噪声的模糊图像进行盲复原 被引量：6
13
作者 刘琚 何振亚 《数据采集与处理》 CSCD 2002年第1期1-4,共4页
介绍了具有非负和有限支撑约束的递归逆滤波器盲图像复原算法。在此基础上 ,利用分块奇异值分解和压缩技术 ,提出一种去噪声方法 ,使得可以复原被噪声污染的具有全黑、全白或全灰的背景和有限支撑的目标图像。计算机仿真结果表明 ,新的... 介绍了具有非负和有限支撑约束的递归逆滤波器盲图像复原算法。在此基础上 ,利用分块奇异值分解和压缩技术 ,提出一种去噪声方法 ,使得可以复原被噪声污染的具有全黑、全白或全灰的背景和有限支撑的目标图像。计算机仿真结果表明 ,新的方法具有更好的图像复原性能。 展开更多
关键词 奇异值分解 图像复原 盲反卷积 SVD 噪声 模糊图像 图像处理
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光场显微成像微尺度流场三维重建方法研究 被引量：11
14
作者 宋祥磊 李舒 +2 位作者 顾梦涛 张彪 许传龙 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期160-169,共10页
现有三维显微粒子图像测速系统在获取示踪粒子空间位置时需要扫描或多视角成像,导致系统复杂,无法实现微尺度流动瞬态三维速度场测量等问题,为此,提出一种基于微透镜阵列的光场显微粒子图像测速技术。该技术利用单个相机一次曝光即可获... 现有三维显微粒子图像测速系统在获取示踪粒子空间位置时需要扫描或多视角成像,导致系统复杂,无法实现微尺度流动瞬态三维速度场测量等问题,为此,提出一种基于微透镜阵列的光场显微粒子图像测速技术。该技术利用单个相机一次曝光即可获取微流场中示踪粒子的瞬时光场信息,进一步结合基于波动光学理论的光场显微成像的点扩展函数模型,用反卷积算法重建出微尺度流场中示踪粒子的瞬时空间位置分布。分析讨论了重建分辨率和空间位置误差,并开展了微尺度流场重建实验研究,验证了光场显微成像微尺度流场重建方法的可行性。 展开更多
关键词 图像处理 三维显微粒子测速技术 微尺度流动 光场显微成像 反卷积重建
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基于L_0范数正则项的运动图像去模糊 被引量：10
15
作者 闫敬文 谢婷婷 +1 位作者 彭鸿 刘攀华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第2期150-157,共8页
针对运动模糊图像的模糊去除问题,提出了一种基于L_0范数正则化的模糊核方法。该方法以图像梯度L_0范数为正则项,根据图像的稀疏先验条件,选取合适的参数估计方法,构建了一个非凸的最优化能量函数。在对该函数进行数值求解中,选用了交... 针对运动模糊图像的模糊去除问题,提出了一种基于L_0范数正则化的模糊核方法。该方法以图像梯度L_0范数为正则项,根据图像的稀疏先验条件,选取合适的参数估计方法,构建了一个非凸的最优化能量函数。在对该函数进行数值求解中,选用了交替迭代法,交替更新原始图像和模糊核的估计值。在原始图像估计中,以图像梯度L_0范数为稀疏正则项可以有效地保留图像的强边缘并抑制弱边缘对模糊核估计的影响,从而提高了核估计的正确率。在模糊核计算过程中,模糊核估计最优化能量函数则转换为一个经典的凸优化问题,再通过对能量函数进行快速傅里叶变换计算可以快速得到所需的估计模糊核。在成功估计出图像模糊核后,图像的盲去卷积问题就转换为图像的非盲反卷积问题。采用以L_0.5为正则项的超拉普拉斯先验算法进行反卷积,该算法能够逼近自然图像的重尾分布从而获得更佳的复原结果。实验结果证明,提出的图像去模糊算法与其他近似方法相比,去模糊效果更佳。 展开更多
关键词 图像处理 盲去卷积 去模糊 核估计 潜像估计 交替迭代
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基于CNN的图像超分辨率重建方法 被引量：10
16
作者 王容 张永辉 +1 位作者 张健 张帅岩 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1654-1659,共6页
为同时满足较好的超分辨率重建效果和实时处理要求,提出一种基于CNN的图像超分辨率重建方法。以低分辨率图像作为输入,采用1×1的小卷积核进行降维和扩维处理,减少网络的参数,利用反卷积与池化的组合提取出对结果更为敏锐的特征,通... 为同时满足较好的超分辨率重建效果和实时处理要求,提出一种基于CNN的图像超分辨率重建方法。以低分辨率图像作为输入,采用1×1的小卷积核进行降维和扩维处理,减少网络的参数,利用反卷积与池化的组合提取出对结果更为敏锐的特征,通过反卷积进行上采样重建,易于实现图像不同比例放大。实验结果表明,相比FSRCNN-s、ESPCN等方法,该方法实现了更好的重建效果,平均每秒能处理24张以上尺寸为320×240的图像,满足对视频超分辨率重建的实时性要求。 展开更多
关键词 图像处理 卷积神经网络 反卷积 池化 超分辨率重建
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改进的超分辨率图像重建算法 被引量：10
17
作者 曲海成 唐博文 袁贵森 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第2期183-192,共10页
针对超分辨率卷积神经网络(SRCNN)卷积层较少、训练时间长、不易收敛且表达和泛化能力受限等问题,提出了一种残差反卷积SRCNN(RD-SRCNN)算法。首先利用不同大小的卷积核进行卷积操作,以更好地提取低分辨率图像中的细节特征;然后将获取... 针对超分辨率卷积神经网络(SRCNN)卷积层较少、训练时间长、不易收敛且表达和泛化能力受限等问题,提出了一种残差反卷积SRCNN(RD-SRCNN)算法。首先利用不同大小的卷积核进行卷积操作,以更好地提取低分辨率图像中的细节特征;然后将获取的图像特征输入由不同大小卷积核构成的卷积层和指数线性单元激活层组成的残差网络,并通过短路径连接各个特征提取单元,以解决梯度消失、实现特征重用、减少网络冗余;最后,通过加入反卷积层增大感受野,得到清晰的高分辨率图像。实验结果表明,RD-SRCNN算法在视觉和客观评价标准上均取得了较好的效果。 展开更多
关键词 图像处理 反卷积 残差网络 激活函数 卷积神经网络
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基于卷积神经网络的单幅图像超分辨 被引量：10
18
作者 史紫腾 王知人 +1 位作者 王瑞 任福全 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第12期175-182,共8页
与传统的超分辨算法相比,基于卷积神经网络的超分辨算法具有较大优势,但仍存在训练时间较长、重建图像纹理不够清晰等问题。基于此,在原有的卷积神经网络超分辨重建算法基础上进行了以下优化:放弃原有的修正线性单元函数,改用新的激活函... 与传统的超分辨算法相比,基于卷积神经网络的超分辨算法具有较大优势,但仍存在训练时间较长、重建图像纹理不够清晰等问题。基于此,在原有的卷积神经网络超分辨重建算法基础上进行了以下优化:放弃原有的修正线性单元函数,改用新的激活函数;改变网络结构,图像重建由最后的反卷积上采样来实现;采用自适应矩估计优化算法替换原本的随机梯度下降优化算法。分别在Set5和Set14测试集上进行对比实验,实验结果表明,改进算法在较少的训练时间下,峰值信噪比最大提高了2.33dB,纹理更加清晰,边缘更加完整,重建效果更好。 展开更多
关键词 图像处理 深度学习 卷积神经网络 超分辨率 反卷积
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最大后验方法在图像复原中的应用 被引量：3
19
作者 于大勇 袁祥岩 +1 位作者 高万荣 陶纯堪 《应用光学》 CAS CSCD 2002年第5期38-41,共4页
从统计学的角度讨论了图像复原的方法 ,然后根据图像的协方差矩阵的傅立叶变换对应于功率谱 ,从空间域变换到频域 ,从而使计算简化 。
关键词 图像复原 盲解卷积 最大后验法 图像处理 傅里叶变换 计算机编程
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基于红外与雷达的夜间无人车场景深度估计 被引量：9
20
作者 姚广顺 孙韶媛 +1 位作者 方建安 赵海涛 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第12期158-164,共7页
单目红外图像的深度估计是夜间无人车场景理解的关键,针对夜间无人车场景的深度估计,提出一种基于深度卷积-反卷积神经网络的深度估计方法。将红外图像和雷达距离数据作为深度卷积-反卷积神经网络的输入,并将深度估计问题转化为像素级... 单目红外图像的深度估计是夜间无人车场景理解的关键,针对夜间无人车场景的深度估计,提出一种基于深度卷积-反卷积神经网络的深度估计方法。将红外图像和雷达距离数据作为深度卷积-反卷积神经网络的输入,并将深度估计问题转化为像素级分类任务进行深度估计模型的训练。将雷达的距离数据根据深度值的范围量化为与红外图像像素一一对应的离散值并对其做标记,然后训练过程采用分类的思想解决深度估计问题。实验结果表明,利用训练得到的深度估计模型对夜间无人车获取的红外图像进行深度估计的时间为0.04s/frame,达到了实际应用中的实时性要求。 展开更多
关键词 图像处理 红外图像 深度估计 卷积神经网络 反卷积
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