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题名改进BasicVSR的水下视频超分辨率重构
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作者
赵艳玲
张婧
冯迎宾
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机构
沈阳理工大学自动化与电气工程学院
通辽市工业职业学校机电工程系
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出处
《光电技术应用》
2023年第5期66-73,共8页
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文摘
由于水下环境复杂多变,水流湍急、相机抖动、悬浮颗粒的遮挡以及光的吸收和传播等导致光学设备获取的水下视频出现运动模糊、颜色失真和对比度低等问题。针对这些问题提出一种改进BasicVSR的水下视频超分辨率算法以提高重构图像的细节信息,同时改善水下图像偏蓝和偏绿的现象。首先,利用卷积神经网络拟合水下图像退化模型中的参数,进而得到水下图像特征;其次,利用原始输入的低分辨率视频帧计算得到前后帧之间的光流值;最后,利用光流信息对特征图进行双向传播,最终得到重构之后的每一帧图像。实验结果表明,经文中算法处理后的水下图像更符合人眼视觉特征,并且图像质量评价指标上相比其他算法有显著提高,更好的满足水下视觉高级任务对水下视频质量的要求。
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关键词
水下视频超分辨率重构
卷积神经网络
水下图像退化模型
双向特征传播
光学设备
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Keywords
underwater video super-resolution reconstruction
convolutional neural network
underwater im-age degradation model
bidirectional feature propagation
optical equipment
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分类号
TP394.11
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种面向室内场景的语义分割网络
被引量：1
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作者
顾嘉城
龙英文
吉明明
郑旸
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期615-625,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61603241)资助。
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文摘
现有RGB-D语义分割方法难以充分地融合深度信息来实现对复杂场景的语义分割,为了能更精确地在室内场景RGB图中进行识别内部物体,提出一种基于通道注意力机制的非对称三分支结构型卷积网络语义分割模型。该方法能选择性地从RGB图和深度图像中收集特征。先构建了一个具有三个并行分支的体系结构,并添加了三个互补的注意模块。且运用了双向跨模块特征传播策略,不仅可以保留原始RGB图像和深度图像的特征,还能充分利用融合分支的深度特征。在两个室内场景数据集(NYUDv2数据集和SUN-RGBD数据集)进行了对照实验和消融研究。结果表明,所提出的模型与目前最好的表现方法注意力互补网络(ACNet)对比下,像素精度、平均像素精度、平均交并比分别提高了0.9%、1.3%、1.7%,在镜子、书本、箱子等小物体的语义分割交并比指标提高了7.2%、9.6%、11.2%。验证了提出的模型在处理室内场景具更强的适用性。
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关键词
RGB-D语义分割
双向跨模块特征传播策略
通道注意力机制
室内场景
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Keywords
RGB-D semantic segmentation
bi-directional cross-modality feature propagation
channel attention mechanism
indoor scene
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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