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- 一种面向航空图像的自适应目标计数模型
- 作者： 魏畅 关佶红 张毅超 李文根 来源： 计算机科学 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 回归计数 高斯卷积 结构相似性 目标计数
- 描述： 目标计数旨在获取给定图像中包含的车辆、建筑物、人物等特定种类目标的数量，对城市规划、应急响应、国家安全等具有重要意义。当前目标计数任务主要依赖于低空摄像头所拍摄的图像，存在目标易被遮挡和计数空间范围小等突出问题。高清航空遥感图像的广泛使用使大范围目标计数成为可能。然而，面向航空图像的目标计数任务存在目标尺度差异大、分布密集、方向不确定等挑战，现有基于低空图像的目标检测计数模型和回归计数模型均无法适用于航空图像的目标计数。针对该问题，提出了一种面向航空图像的自适应目标计数模型。首先，利用几何自适应高斯卷积方法解决目标尺度变化问题；然后，利用基于结构相似性的图片损失判断方法解决目标密集区域计数稳定性较差的问题。实验结果表明，提出的模型相较于基准模型能取得更好的目标计数精度。
- 一种面向航空图像的自适应目标计数模型
- 作者： 魏畅 关佶红 张毅超 李文根 来源： 计算机科学 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 回归计数 高斯卷积 结构相似性 目标计数
- 描述： 目标计数旨在获取给定图像中包含的车辆、建筑物、人物等特定种类目标的数量，对城市规划、应急响应、国家安全等具有重要意义。当前目标计数任务主要依赖于低空摄像头所拍摄的图像，存在目标易被遮挡和计数空间范围小等突出问题。高清航空遥感图像的广泛使用使大范围目标计数成为可能。然而，面向航空图像的目标计数任务存在目标尺度差异大、分布密集、方向不确定等挑战，现有基于低空图像的目标检测计数模型和回归计数模型均无法适用于航空图像的目标计数。针对该问题，提出了一种面向航空图像的自适应目标计数模型。首先，利用几何自适应高斯卷积方法解决目标尺度变化问题；然后，利用基于结构相似性的图片损失判断方法解决目标密集区域计数稳定性较差的问题。实验结果表明，所提模型相较于基准模型取得了更好的目标计数精度。
- 航空图像超分辨率重构技术
- 作者： 李新芳 来源： 现代电子技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 重构 超分辨率 仿真实验
- 描述： 为了过滤掉航空图像中的模糊因素,获取高质量的航空图像,提出基于先验信息的航空图像超分辨率重构方法,采用基于互信息的航空序列图像配准方法完成航空图像的配准,通过最大信息熵复原方法对配准后的图像序列进行去模糊处理,获取航空图像序列。利用小波变换方法使得图像序列内存在的冗余信息以及互补信息融合至一帧图像中,通过O-MOMS插值算法对融合后的单帧航空图像进行插值重构,获取高分辨率的航空图像。实验结果说明,所提方法重构出的航空图像更为清晰,具有较低的信噪比和较高的重构效率。
- 基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测
- 作者： 常洪彬 李文举 李文辉 来源： 吉林大学学报(理学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 注意力机制 目标检测 深度学习
- 描述： 针对在航空遥感图像目标检测中，航空图像在俯视图下呈任意方向排列，存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题，为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果，提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像目标检测模型.该模型首先采用RetinaNet作为基线模型，在原有检测器结构的基础上，增加额外的角度参数以适应旋转框目标检测；然后提出一个新的通道语义提取注意力模块(CSE),用于捕获全局语义信息和通道关系，并预测粗糙包围盒与分类分数；最后采用特征对齐和改进的Fast R-CNN检测头进行精细化处理，进一步提升检测精度，得到最后的分类和回归结果.实验结果表明，该方法在公开航空遥感数据集DOTA上的检测精度达到77.71%,优于其他先进的旋转框目标检测方法.
- 基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法
- 作者： 郭璠 李小虎 朱洪 唐琎 来源： 红外与毫米波学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 特征提取 图像配准 特征匹配 远红外
- 描述： 航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题，因此针对远红外航空图像的配准问题，文章提出了一种聚合特征点以及线型描述符分段统计的特征描述方式，即sMLD特征。结合sMLD特征相互连接构成网状拓扑结构的特性，还提出了一种由粗到细的分支加速匹配算法RF/BA。其中，RF/BA粗匹配充分利用拓扑图的结构，通过局部寻优算法提高匹配的效率。RF/BA精匹配利用最小外接凸四边形原则和GMS校验原则，提升配准精度。实验结果表明，与已有的几种代表性配准方法相比，所提方法在配准精度和时间开销方面均具有更好的性能。