一个基于语义的图像检索系统:VisEngine 被引量：2

1

作者 徐晓刚 彭彬彬 孙正兴 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期51-52,55,共3页

介绍了一个基于语义的图像检索系统——VisEngine，该系统采用基于图像主要区域的图像分割方法，分别提取图像前景、背景和全局的视觉和抽象语义内容，构造相应的语义模板。接着把这些特征导入到一个面向对象的中间信息结构中，在此基... 介绍了一个基于语义的图像检索系统——VisEngine，该系统采用基于图像主要区域的图像分割方法，分别提取图像前景、背景和全局的视觉和抽象语义内容，构造相应的语义模板。接着把这些特征导入到一个面向对象的中间信息结构中，在此基础上进行多种方式的相似性匹配和检索。系统支持多种查询方式，用户交互界面自然友好。实验表明， VisEngine系统能有效地提高首次用户查询的正确率。 展开更多

关键词 基于内容的图像检索 语义图像检索 语义模块

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遥感目标空间关系检测方法 被引量：3

2

作者 农元君 王俊杰 +3 位作者 赵雪冰 张军航 耿慧 徐晓东 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第16期204-209,共6页

当前基于深度学习的遥感目标检测方法只能识别出遥感目标的类别及位置,无法检测出遥感目标间的空间关系。针对该问题,提出一种遥感目标空间关系检测方法。首先采用卷积神经网络构建视觉模块,以提取出遥感图像中的视觉特征;其次构建语义... 当前基于深度学习的遥感目标检测方法只能识别出遥感目标的类别及位置,无法检测出遥感目标间的空间关系。针对该问题,提出一种遥感目标空间关系检测方法。首先采用卷积神经网络构建视觉模块,以提取出遥感图像中的视觉特征;其次构建语义模块将提取出的视觉特征映射至语义嵌入空间中,以实现遥感目标视觉特征和语义特征的深度融合;最后将Softmax函数和视觉一致性损失函数引入传统的三元组损失函数中,设计一种改进的三元组损失函数。在自制的遥感目标空间关系检测的数据集中采用所提方法进行实验。实验结果表明,在前20、50和100个的预测结果中,所提方法的召回率分别为76.32%、78.54%和81.47%,说明所提方法具有良好的空间关系检测性能,能够精准检测出遥感图像中的遥感目标及其空间关系。 展开更多

关键词 遥感 遥感图像 空间关系检测 卷积神经网络 视觉模块 语义模块

原文传递

句法模块和语义模块的关系对中国学生英语即兴口语的影响 被引量：2

3

作者 牛雪莲 成晓光 《渤海大学学报（哲学社会科学版）》 2009年第1期144-148,共5页

很多语言学家及心理语言学家提出人的认知系统是模块化的,所有这些模块都受中枢模块的调动和影响,凭借中枢模块的搭桥作用,小模块之间也是相互作用和促进的。通过研究虚拟语气的句法模块和语义模块之间的关系对中国学生的英语即兴口语... 很多语言学家及心理语言学家提出人的认知系统是模块化的,所有这些模块都受中枢模块的调动和影响,凭借中枢模块的搭桥作用,小模块之间也是相互作用和促进的。通过研究虚拟语气的句法模块和语义模块之间的关系对中国学生的英语即兴口语表达的影响,结果发现虚拟语气的句法模块的作用明显大于语义模块的作用。根据这个结果,教者与学者都应采取相应的措施和激励方法来提高英语虚拟语气的学习效果。 展开更多

关键词 句法模块 语义模块 中枢模块 虚拟语气

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句法模块和语义模块的关系——英语口语表达中的句法和语义错误分析 被引量：1

4

作者 牛雪莲 徐颜森 《辽宁医学院学报（社会科学版）》 2009年第3期109-111,共3页

句法和语义一直有着密切的联系,它们相互促进相互影响,作为人脑的内在机制,句法模块和语义模块也可能相互作用。本文旨在通过对口语中出现的虚拟语气句法和语义错误的分析来研究句法模块和语义模块之间的关系。结果表明虚拟语气的句法... 句法和语义一直有着密切的联系,它们相互促进相互影响,作为人脑的内在机制,句法模块和语义模块也可能相互作用。本文旨在通过对口语中出现的虚拟语气句法和语义错误的分析来研究句法模块和语义模块之间的关系。结果表明虚拟语气的句法模块的作用明显大于语义模块的作用。根据这个结果,教者与学者都应采取相应的措施和激励方法来提高英语虚拟语气的学习效果。 展开更多

关键词 句法模块 语义模块 中枢模块 虚拟语气

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英汉语义对应中弯曲现象实证研究 被引量：1

5

作者 浑洁絮 《沈阳农业大学学报（社会科学版）》 2011年第5期625-627,共3页

在对容易误解误译的英语词语形式化语义分析的基础上,对英汉语义对应中的弯曲现象进行了实证研究。提出英汉语义对应中的弯曲现象及语义模块的概念,其实人们学习外语的过程就是不断克服自然语言弯曲现象的过程。根据弯曲现象的定义,客... 在对容易误解误译的英语词语形式化语义分析的基础上,对英汉语义对应中的弯曲现象进行了实证研究。提出英汉语义对应中的弯曲现象及语义模块的概念,其实人们学习外语的过程就是不断克服自然语言弯曲现象的过程。根据弯曲现象的定义,客观存在的语义在人这个系统中已经存在一种汉语映射,但又存在该语义的一种英语映射不等于汉语映射,这种现象即为英汉语义对应中的弯曲现象。语义模块指表达一个意思的模块,可以是一个单词,一个短语或者一个句子。研究结果表明,英汉语义对应时那些发生弯曲现象的英语表示恰好对应于最易误解误译的英语词语。 展开更多

关键词 语义 误解误译 弯曲现象 语义模块

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深度学习的视觉关系检测方法研究进展 被引量：1

6

作者 丁文博 许玥 《科技创新导报》 2019年第27期145-150,共6页

视觉关系检测或视觉关系识别,不仅需要识别出图像中的目标以及他们的位置,还要识别目标之间的相互关系,是计算机视觉领域非常具有挑战性的任务,也是深度理解图像的基础。得益于近年深度学习的蓬勃发展,视觉关系检测技术取得了显著进步... 视觉关系检测或视觉关系识别,不仅需要识别出图像中的目标以及他们的位置,还要识别目标之间的相互关系,是计算机视觉领域非常具有挑战性的任务,也是深度理解图像的基础。得益于近年深度学习的蓬勃发展,视觉关系检测技术取得了显著进步。本文介绍了近年来基于深度学习的视觉关系检测的研究进展,从主要挑战、应用领域、公开数据集、算法模型、模型评估标准、模型效果这几方面进行对比分析,并展望了视觉关系检测未来的发展方向和前景。 展开更多

关键词 视觉关系 深度学习 语义模块 视觉模块

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语篇语义范畴及其互动

7

作者 赵重刚 《淮南师范学院学报》 2020年第6期112-116,共5页

语篇语义是语篇与它所反映的客观现实片断或情境间的关系。语篇语义是由一系列语义范畴构成的多层次复杂结构。文章在比较和总结了俄罗斯学者的相关研究后,划分出对象、联系、时间、空间、情态性等语篇语义范畴,并发现语篇语义范畴间存... 语篇语义是语篇与它所反映的客观现实片断或情境间的关系。语篇语义是由一系列语义范畴构成的多层次复杂结构。文章在比较和总结了俄罗斯学者的相关研究后,划分出对象、联系、时间、空间、情态性等语篇语义范畴,并发现语篇语义范畴间存在复杂的互动,其结果是形成事件、关系、特征、时空、评价等语义模块。上述语义模块共同构成语篇语义结构概念层次、时空层次和评价层次,并与语篇布局、语体及体裁、篇际联系等因素共同构成全篇语义。 展开更多

关键词 语篇语义 范畴 互动 语义模块

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基于随机游走的语义重叠社区发现算法 被引量：14

8

作者 辛宇 杨静 谢志强 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期499-511,共13页

语义社会网络是由信息节点及社会关系构成的一类新型复杂网络,因此语义社会网络重叠社区发现是传统社区发现研究的新方向.针对这一问题,提出基于随机游走的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法首先以LDA(latent Dirichlet allocation)... 语义社会网络是由信息节点及社会关系构成的一类新型复杂网络,因此语义社会网络重叠社区发现是传统社区发现研究的新方向.针对这一问题,提出基于随机游走的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法首先以LDA(latent Dirichlet allocation)算法为基础建立语义空间,实现节点语义信息到语义空间的量化映射;其次,以语义空间中节点信息熵作为节点语义信息比重,以节点的度分布比率作为节点关系比重,建立节点语义影响力模型及语义社会网络的加权邻接矩阵;再次,以语义影响力模型和加权邻接矩阵为参数,提出一种改进的语义社会网络重叠社区发现的随机游走策略,并提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型;最后,通过实验分析,验证了所提出的算法及语义模块度模型的有效性和可行性. 展开更多

关键词 随机游走 社区发现 语义社会网络 LDA算法 语义模块度

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词典学的新视角——语义模块理论

9

作者 高丽萍 《山东电大学报》 2005年第3期54-56,共3页

本文以语义模块理论为根据,分别从所指模块、语法模块、理据模块、表情模块、评价模块、修辞模块等方面,对词及词典编撰进行了有益的探讨。

关键词 语义学 词典学 语义模块理论

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基于DeepSORT算法的肉牛多目标跟踪方法 被引量：26

10

作者 张宏鸣 汪润 +3 位作者 董佩杰 孙红光 李书琴 王红艳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期248-256,共9页

肉牛的运动行为反映其健康状况,在实际养殖环境下如何识别肉牛并对其进行跟踪,对感知肉牛的运动行为至关重要。基于YOLO v3改进算法(LSRCEM-YOLO),利用视频监控实现了实际养殖环境下的肉牛实时跟踪。该方法采用MobileNet v2作为目标检... 肉牛的运动行为反映其健康状况,在实际养殖环境下如何识别肉牛并对其进行跟踪,对感知肉牛的运动行为至关重要。基于YOLO v3改进算法(LSRCEM-YOLO),利用视频监控实现了实际养殖环境下的肉牛实时跟踪。该方法采用MobileNet v2作为目标检测骨干网络,根据肉牛分布不均、目标尺度变化较大的特点,提出通过添加长短距离语义增强模块(LSRCEM)进行多尺度融合,结合Mudeep重识别模型实现了肉牛多目标跟踪。结果表明:在目标检测方面,LSRCEM-YOLO的m AP值达到了92.3%,模型参数量仅为YOLO v3的10%,相比YOLO v3-tiny也降低了31.34%;在肉牛重识别方面,采用基于调整感受野的Mudeep模型,获得了更多的多尺度特征,其Rank-1指标达到了96.5%;多目标跟踪的多目标跟踪准确率相对于Deep SORT算法从32.3%提高到了45.2%,ID switch次数降低了69.2%。本文方法可为实际环境下的肉牛行为实时跟踪、行为感知提供技术参考。 展开更多

关键词 肉牛 多目标跟踪 目标检测 重识别 注意力机制 长短距离语义增强模块

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基于改进Deeplab v3+的服装图像分割网络 被引量：6

11

作者 胡新荣 龚闯 +3 位作者 张自力 朱强 彭涛 何儒汉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期284-291,共8页

在服装图像分割领域,现有算法存在服装边缘分割粗糙、分割精度差和服装深层语义特征提取不够充分等问题。将Coordinate Attention机制和语义特征增强模块(SFEM)嵌入到语义分割性能较好的Deeplab v3+网络,设计一种用于服装图像分割领域的... 在服装图像分割领域,现有算法存在服装边缘分割粗糙、分割精度差和服装深层语义特征提取不够充分等问题。将Coordinate Attention机制和语义特征增强模块(SFEM)嵌入到语义分割性能较好的Deeplab v3+网络,设计一种用于服装图像分割领域的CA_SFEM_Deeplab v3+网络。为了加强服装图像有效特征的学习,在Deeplab v3+网络的主干网络resnet101中嵌入Coordinate Attention机制,并将经过带空洞卷积池化金字塔网络的特征图输入到语义特征增强模块中进行特征增强处理,从而提高分割的准确率。实验结果表明,CA_SFEM_Deeplab v3+网络在DeepFashion2数据集上的平均交并比与平均像素准确率分别为0.557、0.671,相较于Deeplab v3+网络分别提高2.1%、2.3%,其所得分割服装轮廓更为精细,具有较好的分割性能。 展开更多

关键词 服装图像 语义分割 Deeplab v3+网络 Coordinate Attention机制 语义特征增强模块

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注意力引导的三维卷积网络用于遥感场景变化检测 被引量：5

12

作者 张涵 秦昆 +2 位作者 毕奇 张晔 许凯 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期272-280,共9页

场景级变化检测策略可以容忍高分遥感影像的大量噪声,进而从语义层级更准确地描述遥感图像在前后时相的变化,为高分辨率影像变化检测提供了可能。本文提出了一种注意力引导的三维卷积神经网络用于高分遥感影像场景变化检测的方法。首先... 场景级变化检测策略可以容忍高分遥感影像的大量噪声,进而从语义层级更准确地描述遥感图像在前后时相的变化,为高分辨率影像变化检测提供了可能。本文提出了一种注意力引导的三维卷积神经网络用于高分遥感影像场景变化检测的方法。首先构建一个在AlexNet基础上进行简化的三维卷积网络,然后加入一个语义注意力模块来进一步提取地表覆盖变化显著的候选判别区域;最后输入分类层得到分类结果,整个框架以端对端、可训练的方式进行组织,直接由双时相场景切片通过卷积网络得到变化检测结果。为评估场景级变化检测方法性能,本文制作了一个语义级高分遥感影像场景变化检测数据集,在该数据集上的实验结果显示本文方法变化检测的准确率高于相关方法,验证了方法的有效性,初步展示了基于深度学习的场景级遥感变化检测的发展前景。 展开更多

关键词 场景级变化检测 语义注意力模块 三维卷积神经网络 高分遥感解译 场景变化检测数据集

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基于图像间的语义感知协同目标检测算法

13

作者 葛延良 张静 +4 位作者 毕洪波 张林 田鸿鹏 贺敏 李德鑫 《化工自动化及仪表》 CAS 2024年第1期56-62,共7页

提出了一个基于图像间的语义感知协同目标检测算法,以高效的方式检索整个图像组的共识线索。对每个像素用语义感知协同模块(SPCM)获取其交叉路径上所有像素的上下文信息。通过进一步的操作,最终可以捕获整个图像的共识信息。辅助分类融... 提出了一个基于图像间的语义感知协同目标检测算法,以高效的方式检索整个图像组的共识线索。对每个像素用语义感知协同模块(SPCM)获取其交叉路径上所有像素的上下文信息。通过进一步的操作,最终可以捕获整个图像的共识信息。辅助分类融合模块(ACFM)可使网络以自上而下的方式突出协同区域。协同显著性检测实验结果表明,文中的算法在3种常用的iCoseg、Cosal2015和CoSOD3k数据集中表现良好,4个指标性能优异,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 协同显著性检测 图像识别 语义感知协同模块 辅助分类融合模块

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结合同义词的Web搜索匹配算法初探 被引量：2

14

作者 潘景昌 许中卫 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第3期26-29,共4页

对结合同义词的中文全文信息检索算法进行了探讨,在已有的基于字串匹配算法的基础上,加入了同义词数据库的搜索,使得搜索更加全面和合理,更加符合人们的思维方式。本文对语义判定模块在搜索引擎机构中的定位及语义字典的构造进行了讨论... 对结合同义词的中文全文信息检索算法进行了探讨,在已有的基于字串匹配算法的基础上,加入了同义词数据库的搜索,使得搜索更加全面和合理,更加符合人们的思维方式。本文对语义判定模块在搜索引擎机构中的定位及语义字典的构造进行了讨论,同时给出了具有语义匹配的中文全文信息搜索的流程。 展开更多

关键词 中文全文信息检索算法 Web搜索匹配算法 字串匹配算法 同义词数据库 语义判定模块 搜索引擎 语义匹配

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基于特征负反馈卷积的点云分析方法 被引量：3

15

作者 邓林涛 方志军 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第12期93-105,共13页

针对不规则性、无序性和稀疏性给点云分析带来的困难与挑战,提出了融合局部信息提取与全局特征推理的点云分析方法。首先,为了更加有效地进行局部点分组,使用结构感知K近邻(KNN)搜索局部邻域点。其次,基于边卷积改进提出一种特征负反馈... 针对不规则性、无序性和稀疏性给点云分析带来的困难与挑战,提出了融合局部信息提取与全局特征推理的点云分析方法。首先,为了更加有效地进行局部点分组,使用结构感知K近邻(KNN)搜索局部邻域点。其次,基于边卷积改进提出一种特征负反馈卷积模块,在映射的高维空间中提取更为准确的局部特征。此外,设计了基于注意力机制的全局语义推理模块,通过强调不同区域的分组点来避免潜在的信息冗余,从而全面地获取点云特征。通过在公开的点云数据集ModelNet40和ShapeNet上进行测试,该方法总体分类精度和总体平均交并比分别达到93.8%和86.4%,定量的评估指标以及定性的可视化实验证明了该方法的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 图像处理 点云分析 特征负反馈卷积 注意力机制 全局语义推理模块

原文传递

视觉注意与语义感知联合推理实现场景文本识别 被引量：1

16

作者 佟国香 董田荣 胡珩彰 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第3期665-675,共11页

场景中的不规则文本识别仍然是一个具有挑战性的问题。针对场景中的任意形状以及低质量文本,本文提出了融合视觉注意模块与语义感知模块的多模态网络模型。视觉注意模块采用基于并行注意的方式,与位置感知编码结合提取图像的视觉特征。... 场景中的不规则文本识别仍然是一个具有挑战性的问题。针对场景中的任意形状以及低质量文本,本文提出了融合视觉注意模块与语义感知模块的多模态网络模型。视觉注意模块采用基于并行注意的方式,与位置感知编码结合提取图像的视觉特征。基于弱监督学习的语义感知模块用于学习语言信息以弥补视觉特征的缺陷,采用基于Transformer的变体,通过随机遮罩单词中的一个字符进行训练提高模型的上下文语义推理能力。视觉语义融合模块通过选通机制将不同模态的信息进行交互以产生用于字符预测的鲁棒特征。通过大量的实验证明,所提出的方法可以有效地对任意形状和低质量的场景文本进行识别,并且在多个基准数据集上获得了具有竞争力的结果。特别地,对于包含低质量文本的数据集SVT和SVTP,识别准确率分别达到了93.6%和86.2%。与只使用视觉模块的模型相比,准确率分别提升了3.5%和3.9%,充分表明了语义信息对于文本识别的重要性。 展开更多

关键词 场景文本识别 不规则文本 视觉注意模块 语义感知模块 多模态

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跨级可变形Transformer编解码视网膜图像分割算法 被引量：2

17

作者 梁礼明 阳渊 +1 位作者 何安军 李仁杰 《无线电工程》 北大核心 2023年第9期1990-2001,共12页

眼底视网膜血管图像分割对青光眼、糖尿病等疾病的预防和诊断具有重要意义。针对视网膜血管图像边缘分割模糊、微细血管漏缺和模型感受野不足等问题,提出了一种跨级可变形Transformer编解码(Cross-stage Deformable Transformer Encodin... 眼底视网膜血管图像分割对青光眼、糖尿病等疾病的预防和诊断具有重要意义。针对视网膜血管图像边缘分割模糊、微细血管漏缺和模型感受野不足等问题,提出了一种跨级可变形Transformer编解码(Cross-stage Deformable Transformer Encoding and Decoding Net,CTED-Net)视网膜图像分割算法。在特征提取网络中融入通道像素增强模块和跨级融合骨干,实现对视网膜血管全局特征的粗提取;在网络编码部分加入可变形自适应编码Transformer模块(Deformable Adaptive Coding Transformer Module,DACT),通过可变形编码的方式增大模型感受野;在编解码结构底层加入深层语义门控注意模块,实现对视网膜血管深层特征的充分学习,以改善血管图像边缘分割模糊的问题。在模型训练阶段采用加权交叉焦点损失函数,克服视网膜血管图像样本不平衡的问题。在公共数据集DRIVE和STARE上进行仿真实验,所提算法灵敏度、特异性、准确率和AUC指标在DRIVE上达到84.25%、98.17%、96.46%和98.70%,在STARE上达到80.22%、98.64%、96.71%和98.78%。通过与其他先进算法对比分析可以看出,所提算法分割效果可靠且整体性能先进。 展开更多

关键词 可变形Transformer 跨级融合骨干 加权交叉焦点损失函数 视网膜血管图像分割 深层语义门控注意模块

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一种复杂场景下高精度交通标志检测模型 被引量：1

18

作者 李嘉豪 闵卫东 +2 位作者 陈炯缙 朱梦 展国伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期311-320,共10页

交通标志检测在智能交通领域的安全保障上具有重要作用。对于部分外观相似的交通标志在尺度变化下,现有模型难以提取它们之间的细微差异,导致标志被错误分类。此外,在复杂场景下,其他相似物体容易被误检为交通标志。为此,提出一种逐层... 交通标志检测在智能交通领域的安全保障上具有重要作用。对于部分外观相似的交通标志在尺度变化下,现有模型难以提取它们之间的细微差异,导致标志被错误分类。此外,在复杂场景下,其他相似物体容易被误检为交通标志。为此,提出一种逐层特征细化检测模型。根据交通标志特点提出分层聚类锚框和分组损失,分层聚类锚框根据目标尺度对数据集分层并通过K-means聚类算法获取各层锚框,更好地适应交通标志灵活的尺度变化,分组损失对外观相似的类别分组并设计损失函数,指导模型学习相似交通标志间的细微差距,从而降低错误分类。在Neck层加入弱语义分割模块和特征细化模块,通过弱语义分割模块学习浅层特征上下文信息,从而分割出可信区域和非可信区域,利用特征细化模块挖掘非可信区域的上下文信息,主动学习并消除造成误检的干扰,从而降低对其他相似物体的误检。弱语义分割模块和特征细化模块结合通道注意力构建逐层细化特征金字塔,实现对多尺度特征的整体优化并提高模型精确率。实验结果表明,该方法在TT100K和GTSDB交通标志数据集上的AP_(50)指标分别达到97.0%和98.6%。 展开更多

关键词 交通标志检测 复杂场景 分层聚类锚框 分组损失 弱语义分割模块 特征细化模块

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多尺度语义特征水下图像增强研究

19

作者 郭强 孟祥众 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期95-102,共8页

针对水下武器图像对比度低,细节模糊等问题,提出多尺度语义特征水下图像增强算法。该算法将编码解码结构作为主框架结合多尺度语义特征模块使不同尺度信息融合,提升网络对语义信息的感知能力;同时,将注意力机制引入多尺度融合模块与生... 针对水下武器图像对比度低,细节模糊等问题,提出多尺度语义特征水下图像增强算法。该算法将编码解码结构作为主框架结合多尺度语义特征模块使不同尺度信息融合,提升网络对语义信息的感知能力;同时,将注意力机制引入多尺度融合模块与生成模块中,加强网络提取不同像素特征的能力;此外,构造高斯金字塔函数,结合全局相似性、WGAN、VGG19色彩感知损失函数增强图像。实验结果表明,该算法相比较UDCP、fusion、UWCNN、UGAN算法在水下图像颜色质量评价与峰值信噪比整体上平均提升0.0719与17.0198;自然图像评价整体上下降0.0135。 展开更多

关键词 多尺度语义特征模块 高斯金字塔损失函数 注意力机制 水下图像增强 武器测试系统

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