细节特征

摘要： 针对在图像去噪领域一些传统方法已无法解决数据维度、数据质量、数据复杂度的问题,本文提出基于改进的生成对抗网络GAN的图像去噪方法。该方法首先给在ImageNet数据集中随机挑选出的原始图像分别加上0.15、0.25的高斯噪声得到带噪声的模糊图像,然后将模糊图像输入到增加了残差网络的生成网络里得到去噪图像,将原始图像和去噪图像一同输入到判别网络里进行训练,训练时采用特定的损失函数来优化训练,最后用峰值信噪比和结构相似性两个指标来衡量该方法与其他方法的去噪结果。实验结果表明,该网络的改进部分不仅解决了用传统方法去噪时容易丢失图像的细节或边缘信息的问题,还提高了图像去噪后的细节特征。

摘要： 恶劣环境下的低质图像会严重影响基于视觉的位移测量效果。图像超分辨率重建有望能改善图像质量、突出目标特征以提高测量精度和可靠性,进而应用于视觉测量场景。故提出了一种关注细节特征的图像超分辨率重建算法,该算法设计了一个角点增强支路,并通过角点损失函数进行约束实现对角点信息的增强,此外增加边缘损失函数提升边缘的重建效果。实验结果表明,该算法在客观评价指标上表现优异,视觉效果上取得了更加清晰的纹理细节,设计的验证实验证明,该算法重建的边缘与角点更加准确,对目标定位有一定帮助,适用于视觉测量应用场景。

摘要： 为了实现在电铲工作过程中对铲齿磨损进行实时检测,防止因铲齿磨损而影响电铲开采效率,提出了一种基于改进Mask Scoring R-CNN(region convolutional neural network,区域卷积神经网络)的铲齿实例分割模型。首先,以ResNet-101(residual network,残差网络)和改进的FPN(feature pyramid networks,特征金字塔网络)作为主干网络,提取高、低特征层的语义信息和细节特征并融合,结合ROI Align层对局部特征层进行裁剪和归一化处理,以完成目标检测与实例分割;然后,基于获取的铲齿分割效果图以及二值化掩码图形信息,计算实例分割后图像中铲齿部分的像素面积,以判断其磨损情况。结果表明,以ResNet-101和改进FPN为主干网络的铲齿实例分割模型在测试集上的平均像素精度为90.76%,平均交并比为83.62%,相比于以ResNet-101和传统FPN为主干网络的实例分割模型分别提升了1.18%和1.21%。在电铲采掘工作现场进行8次铲齿磨损检测实验,检测到的每颗铲齿的磨损程度波动幅度均小于2%,均方差为0.7左右,说明所提出的实例分割模型对铲齿有较好的分割效果和稳定性,基本满足磨损检测要求。研究结果可为铲齿磨损状态的智能化检测提供新思路。

摘要： 为了更好地识别服装细节要素特征,以衬衫领部为例,提出了一种循环结构的Faster R-CNN网络模型。采用Faster R-CNN网络完成领部的一级识别与其边界框的截取,再循环利用其网络组件实现领部二级细节特征的识别分类,采用权重惩罚方法设定了3组类权重,解决衬衫领部数据集各类别间样本不均衡问题。实验结果表明:改变类权重后网络的平均精度均值(mean average precision,mAP)由96.23%提高到98.79%,使用样本数量占比最高类加权系数来控制权重,能够有效提升模型的检测精度。一级识别后截取到的图像由于只包含领部区域,能够突出目标;二级分类可提高其分类性能,准确率达到97.09%。该方法进一步提高了领部细节特征的识别效果,为服装款式精确识别提供新的方法与思路。

摘要： 你以为这只是一张玛丽莲·梦露的名人肖像照吗?不,它不是。不仅如此,这也不是某个长得像梦露的人,而是无数个普通人的局部组成的"梦露"。本期摄影名作《玛丽莲·梦露》摄影师:张巍这张《玛丽莲·梦露》的出处——《人工剧团》系列,是艺术家张巍个人创作的里程碑,他借用了电脑游戏式的人物虚拟方式,选取一些喜欢的人物形象作为演员扮演的对象,应用电脑合成,将数以百计真实的普通演员的身体局部重新进行拼贴组合,利用每个演员与经典人物形象之间的微小相似点,包括肤色、头发等细节特征。

摘要： 研究乳突纹线的细节特征及其组合在指纹检验鉴定中的应用价值.对多份十指指纹卡指头乳突花纹的乳突纹线细节特征进行观察和分析,在前人研究成果的基础上,进一步总结出形态特殊且可运用到指纹鉴定的特征组合,并对其进行新的命名.这些特征组合印痕形态反映独特、出现率相对较低,易于辨识,可在指纹检验鉴定过程中加以特殊利用.

摘要： 为从源域和目标域的图像中提取域不变细节特征,提高目标域分类器的分类精度,提出基于混合池化及样本筛选机制的域不变细节特征提取方法.通过优化卷积神经网络中的池化层,提取图像中的细节特征,利用样本筛选机制挑选源域和目标域中细节信息较明显的样本图像,将两域中属于同一类别的样本组成样本对,用于提取域不变细节特征表示.结合实例,对模型和算法进行了实验分析,验证了模型的可行性和算法的有效性.

摘要： 这张彩色图片是美国国家航空航天局的卡西尼号星际探测器于2000年近距离飞掠木星时,探测器上搭载的窄角相机拍摄的。拍摄时,飞行器距离这颗气态巨行星约1000万千米,图片清晰地展现出了木星表面诸多细节特征。红白相间的带状、奶黄色的椭圆形以及大红斑都是木星上大气活动的产物。

摘要： 编辑手记:梅凌寒运用拟人手法形象地描绘了碗莲各个生长阶段的不同特征,不仅体会到探究的乐趣,而且从花开、花落、新生的过程中感受生命的力量。杨逸轩将马铃薯进行解剖观察,同时描绘了花、茎、叶的细节特征,如地上茎、匍匐茎和块茎的颜色、长度、形状等。方艺频不仅对枇杷的果实进行了观察,而且对叶子正反两面的颜色、光泽度、触感、叶脉的粗细作对比,发现树皮上疤痕的形状不同、露出黄色的木头等细节。董伊晨具有较好的绘画功底,充分运用了量化观察,如测量茎的高度、花的直径、叶的宽度等,并运用放大镜观察到柔毛等不容易发现的细节。

摘要： 非局部均值滤波方法具有优异的去噪性能，但其计算复杂度太高，且滤波后图像有大量结构残留。本文研究了基于预选择的非局部均值滤波方法，并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足，同时利用梯度域奇异值分解提取图像子块结构特征，提出一种有效保持细节特征的快速非局部滤波方法。实验表明：本方法在去除噪声的同时能够有效的保持图像细节信息，优于原算法与其它改进方法，取得滤波性能与运行速度之间较好的平衡。

摘要： 为了更真实地模拟纬编针织物几何形态,丰富细节特征,采用三层纤维螺旋的加捻纱线模型刻画针织物中纱线形态.将最小旋转标架作为计算加捻纱线中各纤维位置的局部坐标,通过几何变换、坐标变换等方法,构建任意曲线为中心线的加捻纱线模型.根据成圈、集圈、浮线三种典型纬编针织物线圈结构,通过反算法求取三次NURBS曲线控制点,进而构建线圈纱线中心线模型.在此基础上,提出根据结构意匠图构建加捻纱线针织物几何模型的算法,并给出相应算例.根据本文算法所建立的加捻纱线针织物几何模型,保留了纱线加捻的细节特征,外观更加贴近真实织物.

摘要： 本文分析了一例多种方式自杀的法医鉴定案例，对非正常死亡案件的现场勘查及尸体检验必须同命案现场一样重视，否则更容易引发死者家属的上访甚至引发群体性事件;尸体检验要细之又细，不仅要确定死亡原因，更要根据尸体上的细节特征，根据损伤机制判明损伤工具，确定案件特征;在自杀案件勘验中要尝试分析死者的心理活动特点，从而更准确的发现和查找到痕迹物证;要综合利用尸体检验、现场勘查、走访调查、监控视频资料等信息，分析死者的活动轨迹，提高案件的说服力。

摘要： 基于普适的蠕虫状链(wormlike chain)模型,主要开展了半刚性高分子复杂体系的统计理论及相行为、自组装液晶结构的自洽场理论及数值方法.通过发展这些理论及计算方法,能更为精确地反映真实高分子链化学结构细节特征及考虑更加复杂的相互作用,以往作为真实高分子链过于"粗粒化"的理想Gauss链模型仅仅是其极限情况.这些工作的开展,不仅使高分子理论体系更加统一和完备,同时为人们理解所有高分子材料(不只是柔性链通用高分子)的物理性能,为新型功能材料的分子设计、自组装及性能优化提供了理论指导和科学依据.

摘要： 本文研究利用DV4 体式显微镜通过显微照相技术,变换照射光线的强度、角度和方向等,来拍照各种非书写字迹的有用细节特征.对每种检材的效果照片进行分析,找出最佳拍摄条件.对显微照相技术在文件检验领域中的应用做了分析和探讨.

摘要： 由于沙发的弹性因素使得鞋印各部位深浅幅度不同,以致在任何一个角度、方向的配光都不能将鞋印的完整性及其细节特征反映出来.笔者通过二次不同配光条件下对鞋印进行拍照,以获得二张反映鞋印完整性、细节特征不同的照片,然后使用DynamicPhoto 将二张照片合成一张鞋印照片,获得了很好的效果.

摘要： 本文提出了一种基于人的视觉特性的多义人脸合成系统.该系统首先通过视角及图像尺寸选择小渡分解级对两幅目标人脸图像进行小波分解,然后根据可选的小波融合规则和权值变量融合并重构出在两个视角下的多义人脸图像.通过试验与以往合成方法进行了分析比较,证明该系统合成的多义人脸特征更突出,视觉效果更醒目,并充分保留了原目标人脸图像的色彩和细节特征.

摘要： 目的：探索一种新型便捷的加强纸张上的茚三酮指印的方法。rn 方法：用光谱成像加强渗透性纸张上的指纹纹线细节特征。rn 结果：与普通照相比较大部分纸张上的茚三酮纹线得到加强，纹线清晰。rn 结论：化学成像法可以加强茚三酮指纹与背景纸张的亮度反差，一定程度上消除背景干扰。

摘要： 本发明公开了一种基于边界细节补偿和相似特征强化的实时道路检测方法，包括：采用多尺度图像特征提取器对单目相机采集的单帧图像进行多尺度图像特征提取；采用边界细节补偿模块对提取的多尺度图像特征进行融合，得到道路边界细节补偿后的高层语义图像特征；采用相似特征强化模块对得到的道路边界细节补偿后的高层语义图像特征进行基于相似度的局部特征聚合；道路检测，采用第一分类器基于输出的强化图像特征图，输出所述单帧图像场景中的道路检测结果。该方法通过边界细节补偿模块和相似特征强化模块，解决了轻量级特征提取器道路边界预测不准确和在复杂场景条件下易产生道路误检和漏检的问题，提高了道路检测网络的实时性、鲁棒性和准确性。

摘要： 基于静脉图像细节点与纹路特征的二维码身份识别方法。本发明的方法包括：首先对读入的手指静脉图像进行滤波增强、分割、细化等预处理操作；在此基础上提取细化后的手指静脉图像的细节点特征与纹路特征，并将这两种特征进行串联，对串联后的静脉特征采用随机正交的方式进行加密；最后，对加密后的特征采用QR码生成静脉特征的二维码图像。本发明将静脉特征与二维码进行有效的结合，并结合有效的随机正交加密处理，具有保密性强使用价值高等优点。

摘要： 本公开内容主要涉及用于增材制造（AM）的方法，其利用部件的计算机辅助设计（CAD）模型来产生部件的层表示。该方法包括：确定增材制造设备的构建层厚度；识别在模型内部件的特征；基于构建层厚度确定特征未沿着z轴对齐；以及通过特征偏移在模型内沿着z轴移动特征，使得特征沿着z轴对齐。

摘要： 本发明公开一种离散特征驱动的盲人脸图像丢失细节重建方法，涉及盲人脸修复技术领域。本发明一阶段采用预处理得到的高清和退化人脸图像，通过构建网络模型，量化了图像特征并通过训练得到上下文丰富的离散码本，以作为二阶段的输入，从而改进网络表现力以及提升抗退化的鲁棒性；二阶段通过将预处理得到的退化人脸图输入到编码器进行局部特征提取，然后将局部特征和位置编码共同输入Transformer编码器获取图像的全局特征，然后利用特征重表示模块对全局特征进行特征重表示；接着将重表示特征用预训练好的码本进行量化，然后将全局特征和量化后的特征共同输入到Transformer解码器进行特征补全，最后输入到解码器进行图像重建，得到图像。

摘要： 本发明提供一种激光熔覆图像细节增强及特征提取方法和系统，首次使用超分辨率卷积神经网络图像对激光熔覆过程图像进行信息增强，增加熔覆过程相关信息，并且本发明采用最大熵双阈值分割算法对信息增强后的熔覆图像进行特征提取，相比原始熔覆图像，统计出相关特征信息明显增加。本发明采用的基于超分辨率模型的激光熔覆图像细节增强算法，能够更好地将熔覆过程的相关图像进行细节增加与增强，便于对熔覆过程进行更好的研究，能在实际的激光熔覆过程监测中有很高的应用价值。

摘要： 本申请涉及一种利用小波细节分量变化特征的变压器励磁涌流判别方法，包括以下步骤，实时采集变压器高压侧三相电流；对采集到的三相电流分别进行一层小波分解，得到各自的高频细节分量；利用三相电流的连续一个工频周期内的高频细节分量，分别计算三相电流的小波细节分量变化特征量；找出三个特征量的最大值，并将该最大值与阈值比较，若大于阈值，则判断变压器发生励磁涌流，若小于阈值，则判断变压器没有发生励磁涌流，而是发生内部故障。本发明方法简单，计算量小，对内存要求低，能够快速判断变压器是否发生励磁涌流。

摘要： 本申请涉及一种基于SimCLR的指纹细节点特征图编码检索方法。所述方法包括：根据指纹细节点数据得到指纹细节点可视化图像，由指纹细节点可视化图像的图像训练集对基于SimCLR模型框架的特征图编码模型进行训练，得到训练好的图像编码器，再根据待检索指纹的指纹细节点数据得到指纹细节点可视化图像，输入训练好的图像编码器得到查询图像编码，与数据库中指纹细节点数据的图像编码进行比对，将数据库中与待检索指纹可能具有同一关系的指纹筛选出来。本发明能够减少了图像存储特征，减少冗余信息的干扰，可以快速、精准地筛除掉数据库中绝大多数与查询指纹图像明确不具有同一关系的图像，大大缩短数据库的检索时间。

摘要： 本发明提供了一种全自动指纹细节特征提取方法及系统，包括：步骤S1：基于指纹先验知识和指纹细节点预测网络形成指纹细节提取网络D；步骤S2：对指纹图像进行预处理，得到预处理后的指纹图像；步骤S3：利用预处理后的指纹图像训练指纹细节提取网络D，得到训练后的指纹细节提取网络D；步骤S4：利用训练后的指纹细节提取网络D初步预测指纹细节点集；步骤S5：初步预测指纹细节点集应用基于普适交并比的非极大抑制对指纹冗余点进行剔除，得到最终准确的指纹细节点集。

摘要： 本发明公开了一种提高信噪比与细节特征的相敏光时域反射仪信号调理方法，包括：第一、第二平滑算子遍历完瑞利散射曲线时，分别得到平滑后瑞利散射曲线，获取进行逐点合并后的瑞利散射曲线，对相邻两条瑞利散射曲线间拟合构造新的曲线，共得到2n‑1条瑞利散射曲线，拼接成时空图，以1×5模板对初始时空图P1做滤波，得到滤波后的时空图P2，以3×3模板对P1做滤波，对3×3模板进行更新，实现若干次滤波，得到不同特征的时空图；合并3×3模板对应的滤波后时空图，对相同位置上时空图的灰度值逐点求均值作为第二次滤波的结果，得到时空图P3；对时空图P2和时空图P3逐点合并，得到最终的时空图P。本发明有效地提高了瑞利散射曲线及时空图的信噪比，保障了系统的可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于局部细节特征的跨模态行人重识别方法，它能引导网络充分挖掘行人的细节信息。提出的APMG能根据行人姿态生成每个heatmap的权重，并融合heatmap得到mask提取行人细节特征。由于APMG缺少下半身部分特征，提出的MC模块融合APMG与PCB，联合提取行人局部特征表示。进一步，提出的WIPA模块可以交互局部特征间的上下文信息，利用mask中包含的位置信息抑制切片特征中的背景信息。这使得两种局部特征提取方式相辅相成，取长补短。本申请将全局和局部细节特征联合作为行人的表征，在跨模态行人重识别任务取得了不错的效果。