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目的 为了解决高空间分辨率多光谱图像与高光谱图像融合时的多波段对多波段问题,以及高空间分辨率多光谱图像波谱范围不能完全涵盖高光谱图像波谱范围而导致的光谱失真问题,本文利用深度学习的数据驱动优势,基于高分 5 号（GF-5）高光谱数据和 Sentinel-2 多光谱数据,提出一种基于生成对抗网络（generative adversarialnetwork,GAN）的高光谱图像空谱融合方法——双判别器深度残差 GAN 网络（two discriminator deep residual GAN,2DDRGAN）。方法 考虑待融合图像间的波谱范围关系,采用分组融合策略,利用波段间的相关性,将多对多的融合问题转变为多个一对多的融合问题。使用深度残差模块深度提取图像的光谱和空间特征,用两个判别网络对融合图像的空间和光谱质量分别进行判断,改善生成网络生成的融合图像质量。另外,本文的深度学习网络不需要制作额外的融合结果标签,待融合图像本身就是标签,这大大降低了高光谱融合的工作量,也是目前深度学习遥感图像融合的根本改变。结果 与常用传统空谱融合方法和经典深度学习方法比较的实验结果表明,对于不同地物类型数据,该网络得到的融合结果在提升空间分辨率的同时,有较高的光谱保真度。光谱曲线评价也验证了该网络对于高空间分辨率图像波谱范围以外的高光谱图像波段进行融合时有良好的光谱保真度。结论 本文方法通过深度残差模块提取高光谱图像光谱特征和高空间分辨率图像空间特征,同时引入双判别网络,使得融合结果在保持光谱信息的同时更好地提升空间信息。… … 相似文献
2025.
目的 基于深度图像的绘制（depth image based rendering,DIBR）是合成虚拟视点图像的关键技术,但在绘制过程中虚拟视图会出现裂纹和空洞问题。针对传统算法导致大面积空洞区域像素混叠和模糊的问题,将深度学习模型应用于虚拟视点绘制空洞填充领域,提出了面向虚拟视点绘制空洞填充的渐进式迭代网络。方法 首先,使用部分卷积对大面积空洞进行渐进修复。然后采用 U-Net 网络作为主干对空洞区域进行编解码操作,同时嵌入知识一致注意力模块加强网络对有效特征的利用。接着通过加权合并方法来融合每次渐进式迭代生成的特征图,保护早期特征不被破坏。最后结合上下文特征传播损失提高网络匹配过程中的鲁棒性。结果 在微软实验室提供的2 个多视点 3D（three-dimension）视频序列以及 4 个 3D-HEVC（3D high efficiency video coding）序列上进行定量与定性评估实验,以峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）和结构相似性（structural similarity,SSIM）作为指标。实验结果表明,本文算法在主观和客观上均优于已有方法。相比于性能第 2 的模型,在 Ballet、Breakdancers、Lovebird1 和Poznan_Street 数据集上,本文算法的 PSNR 提升了 1. 302 dB、1. 728 dB、0. 068 dB 和 0. 766 dB,SSIM 提升了 0. 007、0. 002、0. 002 和 0. 033;在 Newspaper 和 Kendo 数据集中,PSNR 提升了 0. 418 dB 和 0. 793 dB,SSIM 提升了 0. 011 和0. 007。同时进行消融实验验证了本文方法的有效性。结论 本文提出的渐进式迭代网络模型,解决了虚拟视点绘制空洞填充领域中传统算法过程烦琐和前景纹理渗透严重的问题,取得了极具竞争力的填充结果。… … 相似文献
2026.
目的 多示例学习是解决弱监督视频异常事件检测问题的有力工具。异常事件发生往往具有稀疏性、突发性以及局部连续性等特点,然而,目前的多示例学习方法没有充分考虑示例之间的联系,忽略了视频片段之间的时间关联,无法充分分离正常片段和异常片段。针对这一问题,提出了一种长短期时间序列关联的二阶段异常检测网络。方法 第 1 阶段是长短期时间序列关联的异常检测网络（long-and-short-term correlated mil abnormal detectionframework,LSC-transMIL）,将 Transformer 结构应用到多示例学习方法中,添加局部和全局时间注意力机制,在学习不同视频片段间的空间关联语义信息的同时强化连续视频片段的时间序列关联;第 2 阶段构建了一个基于时空注意力机制的异常检测网络,将第 1 阶段生成的异常分数作为细粒度伪标签,使用伪标签训练策略训练异常事件检测网络,并微调骨干网络,提高异常事件检测网络的自适应性。结果 实验在两个大型公开数据集上与同类方法比较,两阶段的异常检测模型在 UCF-crime、ShanghaiTech 数据集上曲线下面积（area under curve,AUC）分别达到82. 88% 和 96. 34%,相比同为两阶段的方法分别提高了 1. 58% 和 0. 58%。消融实验表明了关注时间序列的 Transformer 模块以及长短期注意力的有效性。结论 本文将 Transformer 应用于时间序列的多示例学习,并添加长短期注意力,突出局部异常事件和正常事件的区别,有效检测视频中的异常事件。… … 相似文献
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目的 传统基于频率域的矢量地图水印算法往往通过直接修改变换系数实现水印嵌入,嵌入位置随机,且嵌入强度难以控制,实用能力受限。为此,本文挖掘了离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）和复数奇异值分解（complex singular value decomposition,CSVD）系数比值作为新的水印嵌入域,融合系数放大法和量化索引调制（quantization index modulation,QIM）提出了一种嵌入强度可控的鲁棒性矢量地图水印算法。方法 利用道格拉斯—普克算法提取矢量地图特征点,并基于特征点构建复数序列,对复数序列进行二层 DWT,得到二层低频系数和二层高频系数。在此基础上,利用 CSVD 分别计算二层低频和高频系数的奇异值,并以奇异值比值作为水印嵌入域。在水印嵌入阶段,对系数比值放大合适倍数,通过调制放大后的奇异值比值来控制水印嵌入误差,并实现水印信息的盲提取。结果 与最新的 3 种方法进行比较,本文算法从平移、旋转和缩放的组合攻击中提取的水印图像的归一化相关性系数（normalized correlation,NC）值从低于 0. 6 提升至 1。此外,在裁剪、简化和几何攻击的任意组合攻击中,本文算法均能够提取出 NC 值为 1 的水印图像,相较于对比方法,鲁棒性更加全面。在不可见性方面,本文算法表现优势,水印嵌入造成的误差被控制在毫米级。结论 本文所提的矢量地图水印算法挖掘了多重频率域变换的比值作为水印嵌入域,具有良好的安全性和稳健性,可以为矢量地图的版权保护提供技术参考。… … 相似文献
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社区检测是复杂网络分析的重要工具之一,可帮助深入了解网络的社区结构和节点间潜在的关系,但同时也带来了隐私泄露问题. 社区隐藏作为社区检测的伴生问题,旨在以最小的边扰动代价破坏网络的社区结构,近年来受到越来越多学者的关注. 但现有的社区隐藏方法忽略了网络的生成机制且缺少针对不同尺度… … 相似文献
刘栋;刘侠;贾若雪;张文生 《计算机研究与发展》2024,61(7):1850-1862
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2024年6月8日下午,CCF福州会员活动中心(以下简称\"CCF福州\")换届选举大会在福州市闽侯县梅园酒店成功举行.CCF副秘书长王新霞、CCF福州委员及部分会员参加本次换届选举会议.会议由筹备组唐郑熠副教授主持.CCF福州主席毛国君教授首先回顾了CCF福州的发展历程,并详细… … 相似文献
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